Bước tới nội dung

Hệ thống dẫn đường quán tính

Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
(Đổi hướng từ Dẫn đường quán tính)
Một hệ thống định vị quán tính vào thập niên 50 phát triển bởi MIT
So sánh độ chính xác của các hệ thống dẫn đường khác nhau: bán kính của vòng tròn biểu thị độ chính xác.Bán kính càng nhỏ thì độ chính xác càng cao.

Hệ thống dẫn đường quán tính (tiếng Anh: Inertial navigation system; viết tắt: INS) là một thiết bị dẫn đường sử dụng các cảm biến chuyển động (gia tốc kế), cảm biến quay (con quay hồi chuyển) và một máy tính để liên tục tính vị trí dựa trên vị trí đã biết có sẵn với vị trí, tư thế và vận tốc (hướng và tốc độ chuyển động) của một vật thể mà không cần mốc tham chiếu bên ngoài.[1] Thường các cảm biến quán tính được bổ sung bằng cao kế khí áp và đôi khi từ kế và/hoặc thiết bị đo tốc độ. Hệ thống dẫn đường quán tính được dùng trên robot di động được dùng trên robot di động[2][3] và trên các phương tiện như tàu thủy, máy bay, tàu ngầm, tên lửa có điều khiển và tàu vũ trụ.[4] Các hệ thống định vị đời cũ thường dùng bệ quán tính gắn cố định với phương tiện, nên đôi khi hai thuật ngữ này được dùng thay thế nhau.

Thiết kế

Dẫn đường quán tính là kỹ thuật dẫn đường tự chứa, trong đó các đo đạc từ gia tốc kế và con quay được dùng để bám theo vị trí và tư thế của một vật thể so với điểm xuất phát, tư thế và vận tốc ban đầu đã biết. Khối đo quán tính (IMU) thường gồm ba con quay và ba gia tốc kế đặt trực giao, lần lượt đo tốc độ góc và gia tốc tuyến tính. Bằng cách xử lý tín hiệu từ các cảm biến này, có thể theo dõi vị trí và tư thế của thiết bị

Một hệ thống dẫn đường quán tính tối thiểu gồm máy tính và mô-đun/bệ cảm biến chứa gia tốc kế, con quay hoặc các cảm biến chuyển động khác. INS được khởi tạo với vị trí và vận tốc từ nguồn khác (người vận hành, máy thu GPS, v.v.) kèm tư thế ban đầu; sau đó nó tự tính vị trí và vận tốc cập nhật bằng cách tích phân dữ liệu nhận từ các cảm biến chuyển động. Ưu điểm của INS là không cần tham chiếu bên ngoài để xác định vị trí, tư thế hay vận tốc sau khi đã khởi tạo.

Một hệ thống quán tính có thể phát hiện thay đổi vị trí địa lý (ví dụ dịch sang hướng đông hoặc bắc), thay đổi vận tốc (tốc độ và hướng chuyển động) và thay đổi tư thế (quay quanh một trục). Nó làm được điều này bằng cách đo gia tốc tuyến tính và tốc độ góc tác dụng lên hệ thống. Vì không cần mốc tham chiếu bên ngoài sau khi khởi tạo, hệ thống dẫn đường quán tính miễn nhiễm với gây nhiễu và đánh lừa.

Con quay hồi chuyển đo góc quay của khung cảm biến so với hệ quy chiếu quán tính. Dùng hướng ban đầu của hệ trong hệ quy chiếu quán tính làm điều kiện đầu, rồi tích phân góc quay, ta luôn biết tư thế hiện tại của hệ. Có thể hình dung như một hành khách bị bịt mắt trên xe có thể cảm xe rẽ trái/phải hoặc ngửa/chúi khi lên/xuống dốc. Chỉ với thông tin này, hành khách biết xe đang quay theo hướng nào, nhưng không biết xe đi nhanh hay chậm, hay có trượt ngang hay không.

Gia tốc kế đo gia tốc tuyến tính của phương tiện trong hệ thân, theo những phương chỉ tương đối với hệ đang chuyển động, vì gia tốc kế gắn cố định và quay theo hệ, nhưng bản thân nó không “biết” hướng tuyệt đối của mình). Tương tự, hành khách bị bịt mắt cảm thấy bị ép vào ghế khi xe tăng tốc tiến về trước, bị hất về trước khi xe phanh, ép xuống ghế khi xe lên dốc, hoặc nhấc khỏi ghế khi xe qua đỉnh dốc bắt đầu đổ xuống. Chỉ từ thông tin này, họ biết xe đang tăng/giảm tốc theo trục của xe; tiến, lùi, trái, phải, lên (về phía trần xe) hay xuống (về phía sàn) nhưng không biết các hướng đó so với Trái Đất, vì họ không biết lúc cảm nhận gia tốc thì xe đang hướng theo hướng nào so với Trái Đất.

Tuy nhiên, nếu theo dõi đồng thời tốc độ góc hiện tại và gia tốc tuyến tính hiện tại (đo trong hệ thân) thì có thể chuyển đổi ra gia tốc trong hệ quán tính. Tích phân các gia tốc quán tính với vận tốc ban đầu làm điều kiện đầu theo phương trình động học đúng sẽ cho vận tốc quán tính; tích phân thêm lần nữa với vị trí ban đầu làm điều kiện đầu sẽ cho vị trí quán tính. Trong ví dụ hành khách bị bịt mắt: nếu họ biết trước xe hướng đâu và vận tốc bao nhiêu trước khi bị bịt mắt, và sau đó họ ghi nhận được xe đã quay ra sao và tăng hay giảm tốc thế nào, thì họ có thể tính chính xác tư thế, vị trí và vận tốc hiện tại của xe tại mọi thời điểm.

Ứng dụng

Hệ dẫn đường quán tính được dùng rất rộng rãi, bao gồm dẫn đường cho máy bay, tên lửa chiến thuật và chiến lược, tàu vũ trụ, tàu ngầm và tàu biển. Công nghệ này cũng được tích hợp trong một số điện thoại di động để phục vụ định vị và theo dõi thiết bị.[5][6] Nhờ những tiến bộ gần đây trong chế tạo hệ vi cơ điện tử (MEMS), nay có thể sản xuất các hệ dẫn đường quán tính nhỏ và nhẹ hơn, qua đó mở rộng phạm vi ứng dụng sang các lĩnh vực như ghi nhận chuyển động của con người và động vật.

Hệ dẫn đường quán tính được trang bị trên nhiều phương tiện chuyển động khác nhau; tuy nhiên chi phí và độ phức tạp của chúng vẫn đặt ra giới hạn đối với môi trường sử dụng thực tế.

Để hỗ trợ việc ứng dụng công nghệ quán tính một cách hiệu quả, ngay từ năm 1965, một nhóm công tác kỹ thuật về cảm biến quán tính đã được thành lập tại Đức nhằm kết nối người dùng, nhà sản xuất và giới nghiên cứu. Nhóm này liên tục được phát triển và đến nay được biết đến là Hội thảo “DGON ISA – Inertial Sensors and Application”, hội nghị hàng đầu về công nghệ quán tính trong hơn 60 năm qua. Hội thảoDGON / IEEE ISA, với khoảng 200 đại biểu quốc tế, được tổ chức hằng năm vào tháng 10 tại Đức. Toàn bộ tuyển tập công bố của các kỳ DGON ISA trong hơn 60 năm qua đều có thể truy cập.

Tốc độ trôi

Tất cả các hệ thống dẫn đường quán tính đều chịu hiện tượng trôi do tích phân, những sai số rất nhỏ trong đo gia tốc và vận tốc góc, khi được tích phân, sẽ trở thành sai số lớn dần trong vận tốc, rồi tiếp tục bị tích lũy thành sai số còn lớn hơn nữa trong vị trí.[7][8] Vì vị trí mới được tính từ vị trí đã tính trước đó cùng với gia tốc và vận tốc góc đo được, nên các sai số này sẽ tăng lên xấp xỉ theo thời gian trôi qua kể từ khi nhập vị trí ban đầu. Ngay cả những loại gia tốc kế tốt nhất, với sai số chuẩn khoảng 10 micro-g, cũng sẽ tích lũy thành sai số vị trí khoảng 50 mét (164 ft) chỉ trong vòng 17 phút.[9] Do đó, vị trí phải được hiệu chỉnh định kỳ bằng dữ liệu từ một hệ thống dẫn đường khác.

Vì vậy, dẫn đường quán tính thường được dùng để bổ trợ cho các hệ thống dẫn đường khác, giúp đạt độ chính xác cao hơn so với khi chỉ dùng một hệ thống duy nhất. Ví dụ, trong ứng dụng trên mặt đất, nếu vận tốc do hệ quán tính tính toán được cập nhật định kỳ về 0 bằng cách cho phương tiện dừng lại, thì vị trí sẽ giữ được độ chính xác trong thời gian lâu hơn nhiều, cách này được gọi là cập nhật vận tốc bằng không. Trong lĩnh vực hàng không – vũ trụ, người ta dùng thêm các hệ đo khác để xác định sai số của INS, ví dụ hệ thống dẫn đường quán tính Honeywell LaseRefV sử dụng dữ liệu GPS và máy tính dữ liệu bay để duy trì độ chính xác dẫn đường yêu cầu. Sai số dẫn đường tăng lên khi độ nhạy (độ chính xác) của cảm biến giảm. Hiện nay, các thiết bị kết hợp nhiều loại cảm biến khác nhau đang được phát triển, chẳng hạn như hệ thống tham chiếu tư thế và hướng. Vì sai số dẫn đường chủ yếu bị chi phối bởi việc tích phân số các tín hiệu vận tốc góc và gia tốc, nên người ta đã phát triển hệ thống tham chiếu áp suất để chỉ phải thực hiện một bước tích phân số từ số liệu vận tốc góc.

Lý thuyết ước lượng, đặc biệt là bộ lọc Kalman,[10] cung cấp một khuôn khổ lý thuyết để kết hợp thông tin từ nhiều loại cảm biến khác nhau. Một trong những cảm biến thay thế phổ biến nhất là hệ thống định vị vệ tinh như GPS, có thể sử dụng cho mọi loại phương tiện có tầm nhìn trực tiếp lên bầu trời. Các ứng dụng trong nhà có thể dùng bước đếm, thiết bị đo quãng đường hoặc các loại cảm biến vị trí khác. Bằng cách kết hợp đúng cách thông tin từ INS và các hệ khác (như GPS), sai số vị trí và vận tốc có thể được giữ ổn định. Hơn nữa, hệ thống dẫn đường quán tính có thể dùng làm phương án dự phòng ngắn hạn khi tín hiệu GPS bị mất, ví dụ khi phương tiện đi qua đường hầm.

Năm 2011, việc gây nhiễu GPS ở cấp độ dân sự trở thành một vấn đề được chính phủ quan tâm.[11] Khả năng gây nhiễu tương đối dễ dàng đối với các hệ thống này đã thúc đẩy quân đội tìm cách giảm phụ thuộc vào công nghệ GPS trong dẫn đường.[12] Do cảm biến dẫn đường quán tính không phụ thuộc vào tín hiệu vô tuyến như GPS, nên chúng không thể bị gây nhiễu theo cách đó.[13] Năm 2012, Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Lục quân Hoa Kỳ báo cáo một phương pháp kết hợp số đo từ 10 cặp con quay hồi chuyển MEMS và gia tốc kế (cộng thêm dữ liệu GPS thỉnh thoảng được cập nhật), giúp giảm sai số vị trí cho một loại đạn/phóng đạn xuống còn khoảng 1/3. Thuật toán này có thể hiệu chỉnh sai lệch hệ thống trong từng cảm biến riêng lẻ, sử dụng cả dữ liệu GPS và một heuristic dựa trên lực gia tốc khi khai hỏa. Nếu một cảm biến liên tục đo quãng đường dài hơn hoặc ngắn hơn thực tế, hệ thống có thể điều chỉnh mức độ “đóng góp” của cảm biến bị sai lệch đó vào kết quả tính toán cuối cùng.[14]

Tham khảo

  1. ↑ "Basic Principles of Inertial Navigation Seminar on inertial navigation systems" (PDF). AeroStudents.com. Tampere University of Technology, page 5. Lưu trữ (PDF) bản gốc ngày 25 tháng 10 năm 2023. Truy cập ngày 17 tháng 4 năm 2018.
  2. ↑ Bruno Siciliano; Oussama Khatib (ngày 20 tháng 5 năm 2008). Springer Handbook of Robotics. Springer Science & Business Media. ISBN 978-3-540-23957-4.
  3. ↑ Gerald Cook (ngày 14 tháng 10 năm 2011). Mobile Robots: Navigation, Control and Remote Sensing. John Wiley & Sons. ISBN 978-1-118-02904-6.
  4. ↑ "NASA.gov". Lưu trữ bản gốc ngày 4 tháng 4 năm 2023. Truy cập ngày 26 tháng 1 năm 2021.
  5. ↑ Wan Bejuri, Wan Mohd Yaakob; Mohamad, Mohd Murtadha; Omar, Hadri; Syed Omar, Farhana; Limin, Nurfarah Ain (2019). "Robust Special Strategies Resampling for Mobile Inertial Navigation Systems" (PDF). International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering. 9 (2): 3196–3024. Truy cập ngày 13 tháng 11 năm 2025.
  6. ↑ Wan Bejuri, Wan Mohd Yaakob; Mohamad, Mohd Murtadha; Raja Mohd Radzi, Raja Zahilah; Shaikh Salleh, Sheikh Hussain (2019). "Lecture Notes in Computer Science". An Improved Resampling Scheme for Particle Filtering in Inertial Navigation System (PDF). Quyển 11432. Springer. tr. 555–563. Truy cập ngày 13 tháng 11 năm 2025.
  7. ↑ Sandeep Kumar Shukla; Jean-Pierre Talpin (ngày 5 tháng 8 năm 2010). Synthesis of Embedded Software: Frameworks and Methodologies for Correctness by Construction. Springer Science & Business Media. tr. 62. ISBN 978-1-4419-6400-7.
  8. ↑ Britting, Kenneth R. (1971). Inertial Navigation Systems Analysis (bằng tiếng Anh). Wiley-Interscience.
  9. ↑ Được tính bằng cách biến đổi phương trình động học s = ½at'² thành t = √(2s/a), trong đó s là quãng đường tính bằng mét, a là gia tốc (ở đây lấy 9,8 × g) và t là thời gian tính bằng giây.
  10. ↑ Gelb, Arthur (1974). Arthur Gelb (biên tập). Applied Optimal Estimation (bằng tiếng Anh). MIT Press.
  11. ↑ "GPS.gov: Information About GPS Jamming". www.gps.gov (bằng tiếng Anh). Truy cập ngày 30 tháng 7 năm 2018.
  12. ↑ Fairfax, Luisa; Fresconi, Frank (tháng 4 năm 2012). "Position Estimation for Projectiles Using Low-cost Sensors and Flight Dynamics" (PDF). Lưu trữ (PDF) bản gốc ngày 2 tháng 5 năm 2017.
  13. ↑ "Securing military GPS from spoofing and jamming vulnerabilities". Military Embedded Systems (bằng tiếng Anh). Truy cập ngày 30 tháng 7 năm 2018.
  14. ↑ "New guided munition sensors are greater than sum of their parts". www.army.mil (bằng tiếng Anh). Truy cập ngày 30 tháng 7 năm 2018.
Lấy từ “https://vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Hệ_thống_dẫn_đường_quán_tính&oldid=74930048”