Luận án Xây dựng thuật toán điều khiển quỹ đạo và bám mục tiêu di động mặt đất cho uav cánh bằng

Hiện nay điều khiển UAV là một lĩnh vực được quan tâm rộng rãi và đạt

được nhiều kết quả quan trọng. Các nghiên cứu đều tập trung theo sơ đồ cấu

trúc hệ thống điều khiển UAV được đề xuất trong [26],[27] trong đó có 3 vấn

đề quan trọng đặt ra, đó là xác định được các tham số trạng thái của UAV

trên cơ sở các phương tiện đo lường [97],[84]; trên cơ sở các tham số trạng

thái của UAV và nhiệm vụ bay, tổng hợp bộ điều khiển vòng ngoài; tổng hợp

bộ điều khiển vòng trong còn gọi là các bộ ổn định cho UAV [26],[28]. Để

phân tích có tính hệ thống cho các nhiệm vụ này, dưới đây sẽ trình bày tổng

quan về các vấn đề có liên quan.

1.1. Sơ đồ cấu trúc hệ thống điều khiển UAV

Hệ thống điều khiển tự lập UAV bao gồm khối tạo nhiệm vụ bay, khối

điều khiển, hệ thống cảm biến và hệ thống xử lý tín hiệu đo được thể hiện

bằng sơ đồ tổng quát sau [39]:

Trong sơ đồ Hình 1.1, nhiệm vụ bay được nạp trước vào máy tính trên

khoang hoặc có thể được thay đổi theo lệnh từ trung tâm điều khiển mặt đất.

Nhiệm vụ có thể là các quỹ đạo điểm-điểm, quỹ đạo cong hay quỹ đạo tròn và7

đôi khi làm bám theo mục tiêu được xác định từ trạm điều khiển mặt đất. Căn

cứ vào các giá trị của các biến trạng thái thu thập được trên UAV, trong đó

bao gồm các biến trạng thái của UAV cũng như các biến trạng thái của mục

tiêu so với UAV, nhiệm vụ bay cụ thể được đưa ra.

Trong hệ thống điều khiển nêu trên, khối điều khiển quỹ đạo nhận các

tham số từ nhiệm vụ bay cũng như các tham số trạng thái của UAV, xử lý số

liệu thời gian thực để đưa ra các lệnh điều khiển quỹ đạo dưới dạng góc

nghiêng, góc chúc ngóc và giá trị công suất của hệ thống đẩy của động cơ

[27],[77]. Việc thiết lập các lệnh này sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của

UAV bám theo nhiệm vụ bay. Trong một số trường hợp, khối điều khiển quỹ

đạo còn được gọi là khối điều khiển dẫn đường.

Khối điều khiển ổn định nhận các lệnh này và trên cơ sở các tham số trạng

thái của UAV sẽ tạo lệnh điều khiển các cơ cấu chấp hành trên UAV, đó là

các góc lệch của bánh lái độ nghiêng a , bánh lái nâng e và góc mở van

nhiên liệu T [39].

Việc thay đổi các góc

 ,T sẽ làm thay đổi các lực và mô men tác

động lên UAV làm cho UAV thay đổi các tham số bay, hay biến trạng thái

của nó. Việc thay đổi biến trạng thái này phụ thuộc vào động học của UAV.

Trong thực tế vòng điều khiển ổn định có tác động nhanh hơn vòng điều

khiển quỹ đạo [39], vì vậy trong một số trường hợp có thể gộp vòng điều

khiển trong và động học của UAV thành một khối và các giá trị thực trạng

thái của UAV có thể coi là lặp lại của các lệnh tạo ra từ khối điều khiển quỹ

đạo. Trong thực tế cũng có cách tiếp cận khác, đó là gộp 2 khối điều khiển

quỹ đạo và điều khiển ổn định vào một và tạo ra các lệnh đến cơ cấu chấp

hành trực tiếp từ nhiệm vụ bay và trạng thái của UAV [67],[68]. Đây là8

phương pháp tiếp cận tương đối phức tạp và trong luận án sẽ không xem xét.

Trạng thái của UAV được xác định nhờ hệ thống cảm biến và hệ thống

xử lý dữ liệu đo lường. Hệ thống cảm biến bao gồm hệ thống cảm biến quán

tính, cảm biến từ trường và cảm biến GPS [62] và có thể thêm các cảm biến

khác dựa trên các tham số vật lý đo được trên UAV (độ cao, tốc độ đối

không.). Ngoài ra, căn cứ vào điều kiện hoạt động có thể sử dụng các thiết bị

phụ trợ nhận các tín hiệu từ bên ngoài để đưa vào hệ thống xử lý.

Hệ thống xử lý dữ liệu đo lường nhận các thông tin từ hệ thống cảm biến

và các thiết bị phụ trợ để xử lý, đưa ra các giá trị của biến trạng thái của UAV

và theo từng nhiệm vụ nhất định, một số tham số của đối tượng mà UAV phải

bám sát [95]. Các tham số này được truyền về khối tạo nhiệm vụ bay cũng

như các khối điều khiển. Trên cơ sở các số liệu đầu vào, hệ thống xử lý sẽ

thực hiện xử lý trên cơ sở đa cảm biến [98] để đảm bảo chất lượng, độ chính

xác và ổn định các tham số cần đo. Thuật toán này về cơ bản dựa trên các bộ

lọc Kalman [53], [54],[92]. Dưới đây sẽ xem xét các giải pháp được áp dụng

cho các khối trong sơ đồ điều khiển trên

pdf 153 trang chauphong 16/08/2022 19841
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Luận án Xây dựng thuật toán điều khiển quỹ đạo và bám mục tiêu di động mặt đất cho uav cánh bằng", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

Tóm tắt nội dung tài liệu: Luận án Xây dựng thuật toán điều khiển quỹ đạo và bám mục tiêu di động mặt đất cho uav cánh bằng

Luận án Xây dựng thuật toán điều khiển quỹ đạo và bám mục tiêu di động mặt đất cho uav cánh bằng
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG 
VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ 
PHẠM THỊ PHƯƠNG ANH 
XÂY DỰNG THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN QUỸ ĐẠO VÀ 
BÁM MỤC TIÊU DI ĐỘNG MẶT ĐẤT CHO UAV CÁNH BẰNG 
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT 
HÀ NỘI - 2021 
 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG 
VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ 
PHẠM THỊ PHƯƠNG ANH 
XÂY DỰNG THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN QUỸ ĐẠO VÀ 
BÁM MỤC TIÊU DI ĐỘNG MẶT ĐẤT CHO UAV CÁNH BẰNG 
Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hoá. 
Mã số : 9 52 02 16. 
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT 
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC 
1. PGS. TS Nguyễn Vũ 
2. TS Phan Tương Lai 
HÀ NỘI - 2021 
i 
LỜI CAM ĐOAN 
Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các kết quả 
nghiên cứu trình bày nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được công bố 
trong bất kỳ công trình nào khác, các dữ liệu tham khảo được trích dẫn đầy đủ. 
 Nghiên cứu sinh 
Phạm Thị Phương Anh 
ii 
LỜI CẢM ƠN 
Trước tiên tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới PGS.TS Nguyễn 
Vũ, người hướng dẫn khoa học chính và TS Phan Tương Lai người hướng 
dẫn thứ hai, đã tận tình hướng dẫn, chỉ ra những nội dung cần giải quyết và 
đóng góp những ý kiến quý báu để tôi có thể hoàn thành bản luận án này. 
Tôi xin chân thành cảm ơn Thủ trưởng Viện Khoa học và Công nghệ 
quân sự, chỉ huy Viện Tự động hóa KTQS và các đồng nghiệp đã luôn tạo 
điều kiện, động viên, quan tâm và giúp đỡ tôi hoàn thành luận án. 
Tôi xin chân thành cảm ơn lãnh đạo cùng tập thể Phòng Đào tạo/ Viện 
Khoa học và Công nghệ quân sự đã luôn quan tâm giúp đỡ tôi trong quá trình 
thực hiện luận án. 
Cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn toàn thể gia đình và bạn bè đã 
luôn thông cảm, động viên, giúp đỡ và chia sẻ với tôi trong suốt thời gian 
thực hiện luận án. 
 Nghiên cứu sinh 
Phạm Thị Phương Anh 
iii 
MỤC LỤC 
Trang 
DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT vi 
DANH MỤC CÁC BẢNG .. x 
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ . xi 
MỞ ĐẦU....... 1 
CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ UAV VÀ ĐIỀU KHIỂN UAV.. 6 
1.1. Sơ đồ cấu trúc hệ thống điều khiển UAV.. 6 
1.2. Các vòng điều khiển trong hệ thống điều khiển bay.. 8 
1.3. Phương trình động học điều khiển quỹ đạo của UAV........... 10 
1.4. Điều khiển quỹ đạo của UAV 17 
1.4.1. Thuật toán bám theo điểm ngắm ảo 19 
1.4.2. Thuật toán điều khiển quỹ đạo phi tuyến. 20 
1.4.3. Thuật toán bám theo đường dựa trên luật ngắm thẳng vào đích đến 
và dẫn theo đường ngắm của quỹ đạo 
20 
1.4.4. Luật điều khiển quỹ đạo tựa theo trường véc tơ........ 21 
1.4.5. Luật điều khiển dựa trên bộ điều chỉnh tuyến tính toàn phương LQR. 22 
1.5. Hệ thống đo lường trên UAV. 24 
1.5.1. Hệ cảm biến đo các trạng thái dịch chuyển.. 24 
1.5.2. Hệ thống cảm biến đo tư thế UAV 26 
1.5.3. Tích hợp các hệ thống cảm biến 29 
1.6. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước và ngoài nước.. 32 
1.6.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu ngoài nước. 32 
1.6.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước... 32 
1.7. Đặt vấn đề nghiên cứu........ 34 
Kết luận chương 1.. 35 
CHƯƠNG 2 XÂY DỰNG THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN QUỸ ĐẠO 
CHO UAV. 
36 
iv 
2.1. Sơ lược về chế độ trượt....... 36 
2.1.1. Tổng hợp bộ điều khiển hoạt động trong chế độ trượt. 38 
2.1.2. Điều kiện tồn tại chế độ trượt... 39 
2.1.3. Hiện tượng chattering trong chế độ trượt. 41 
2.1.4. Bài toán bám quỹ đạo sử dụng chế độ trượt. 42 
2.2. Thuật toán dẫn đường dựa trên mặt trượt tuyến tính... 43 
2.2.1. Thuật toán xác định sai số bám và sai số góc hướng của UAV theo 
đường quỹ đạo cần bám... 
43 
2.2.2. Thuật toán dẫn đường dựa trên mặt trượt tuyến tính theo khoảng cách. 45 
2.2.3. Thuật toán dẫn đường dựa trên mặt trượt tuyến tính hỗn hợp. 51 
2.3. Thuật toán dẫn đường dựa trên mặt trượt phi tuyến theo hàm lượng giác.. 59 
2.3.1. Lựa chọn mặt trượt....... 59 
2.3.2. Luật điều khiển tương đương....... 61 
2.3.3. Sự ổn định của chế độ trượt.. 62 
2.3.4. Mô phỏng đánh giá thuật toán.. 62 
2.4. Thuật toán dẫn đường với mặt trượt phi tuyến dựa trên quỹ đạo Dubin. 66 
2.4.1. Quỹ đạo Dubin. 66 
2.4.2. Xây dựng chế độ trượt.. 68 
2.4.3. Mô phỏng đánh giá thuật toán.. 73 
2.5. Thuật toán bám theo đường cong trong hệ tọa độ Serret-Frenet......... 77 
2.5.1. Hệ tọa độ Serret-Frenet 77 
2.5.2. Xác định tọa độ UAV trọng hệ tọa S-F 79 
2.5.3. Xây dựng thuật toán dẫn đường bám quỹ đạo trong hệ tọa độ SF... 80 
2.5.4. Đánh giá thuật toán... 84 
Kết luận chương 2.. 85 
CHƯƠNG 3 TỔNG HỢP HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN DẪN ĐƯỜNG 
BÁM MỤC TIÊU MẶT ĐẤT DI ĐỘNG CHO UAV 
87 
v 
3.1. Xác định tọa độ và các tham số chuyển động của mục tiêu 89 
3.1.1. Mô hình Camera và hệ tọa độ Camera. 90 
3.1.2. Xác định tọa độ mục tiêu từ hệ tọa độ của camera... 91 
3.2. Bám sát mục tiêu di động theo chế độ quay quanh mục tiêu (chế độ loitering) 98 
3.3. Chế độ bám theo đường quỹ đạo động kép. 106 
3.3.1. Thời gian quá độ trong chế độ điều khiển dẫn đường sử dụng chế độ 
trượt với mặt trượt phi tuyến theo quỹ đạo Dubin 
106 
3.3.2. Quỹ đạo kép trong bài toán hộ tống mục tiêu.. 108 
3.3.3. Sai số bám trong chế độ hộ tống sử dụng quỹ đạo kép 114 
3.3.4. Mô phỏng chế độ bám theo mục tiêu di động mặt đất theo chế độ hộ tống . 116 
3.4. Lưu đồ thuật toán khối tạo nhiệm vụ bay....... 120 
Kết luận chương 3.. 124 
KẾT LUẬN... 125 
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ... 127 
TÀI LIỆU THAM KHẢO... 128 
vi 
DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT 
, ,x y za a a
Gia tốc theo các trục 2, ,x y z m s 
m Khối lượng máy bay m 
, ,p q r
Tốc độ góc của các trục hệ tọa độ gắn liền rad s 
 E E E E EF O x y z 
Hệ tọa độ địa tâm (ECEF) (Earth-Centered Earth-
Fixed Frame) 
 i i i i iF O x y z Hệ tọa độ quán tính cố định nằm ngang- Inertia 
reference frame 
 B B B B BF O x y z Hệ tọa độ liên kết (Body-fixed frame) 
 , ,x y zF F F F
Véc tơ lực tác động lên UAV 
g gia tốc trọng trường 2m s 
( ,g ,g ),x y zg m g P g Véc tơ gia tốc trọng trường và véc tơ lực trọng 
trường, 
 , ,M N M L Véc tơ momen khí động 
P Trọng lực 2m s 
R bán kính quay m 
ey sai số bám ngang m 
, , u u ux y z
Tọa độ của UAV trong hệ tọa độ dẫn đường 
, , wu v Vận tốc UAV theo các trục trong hệ tọa độ gắn liền 
w,uv v Vận tốc UAV và vận tốc mục tiêu 
,g gvv
Véc tơ địa tốc và giá trị véc tơ địa tốc, 
,a avv
Véc tơ không tốc và giá trị véc tơ không tốc, 
,w wvv
Véc tơ gió và giá trị véc tơ gió, 
vii 
2

 

Hướng của hệ tọa độ liên kết trong hệ tọa độ mặt đất, 
tương ứng: góc nghiêng, góc chúc ngóc, góc hướng 
(Orientation of the body-fixed frame expressed in 
the Earth-fixed frame) 
, , ,a e r t   
Góc cánh lái liệng (Ailerons), góc cánh lái lên xuống 
(Elevator), góc cánh lái hướng (Rudder), vị trí tay ga 
, ,p d   Góc đường quỹ đạo, góc hướng của UAV và góc 
hướng mong muốn của UAV. 
,u  Góc đường nối điểm gốc đến UAV, góc đường nối 
từ tâm đến UAV 
GPS Hệ thống định vị toàn cầu (Global Positioning 
System) 
IMU Cảm biến góc quay và cảm biến gia tốc (Inertial 
Measurement Unit) 
NED Thành phần vector theo hướng Bắc, Đông, Dưới của 
hệ tọa độ địa lý – North, East, and Down 
components of n frame vector 
MIMO Hệ thống nhiều đầu ra nhiều đầu vào (Multiple Input 
– Multiple Output) 
SF Hệ tọa độ Serret-Frenet 
SISO Hệ thống 1 đầu ra 1 đầu vào (Single Input –Single 
Output) 
UAV Thiết bị bay không người lái – Unmanned aircraft 
vehicle 
VTP Đích ảo – Virtual target point 
viii 
DANH MỤC CÁC BẢNG 
Trang 
Bảng 3.1. Bảng số liệu tính sai số tối đa khi bám theo chế độ hộ tống..... 116 
ix 
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ 
Trang 
Hình 1.1 Sơ đồ cấu trúc tổng quát hệ thống điều khiển UAV. . 6
Hình 1.2 Sơ đồ cấu trúc tổng quát hệ thống điều khiển UAV với các 
vecto trạng thái và vecto điều khiển 9
Hình 1.3 Mô tả một số tham số của mô hình. 11
Hình 1.4 Tham số của mô hình trong chế độ bám đường quỹ đạo thẳng .. 12
Hình 1.5 Mô tả tham số của mô hình trong chế độ bám đường quỹ đạo tròn... 12
Hình 1.6 Thành phần lực nâng trong chế độ nghiêng cánh ... 15
Hình 1.7 Sơ đồ cấu trúc hệ thống điều khiển quỹ đạo theo kênh ngang ... 18
Hình 1.8 Sơ đồ cấu trúc hệ thống điều khiển quỹ đạo theo kênh dọc .. 18
Hình 1.9 (a) UAV bám theo quỹ đạo đường thẳng; (b) UAV bám theo 
quỹ đạo tròn bán kính r.... 19
Hình 1.10 (a) Xác định điểm S theo thuật toán phi tuyến; (b) Sơ đồ mô tả 
luật ngắm thẳng và dẫn theo đường ngắm.. 20
Hình 1.11 Bộ ước lượng trạng thái................................. 30
Hình 2.1 Sơ đồ xác định sai số bám và sai số góc hướng của UAV theo 
đường quỹ đạo đường thẳng... 43
Hình 2.2 Sơ đồ xác định sai số bám và sai số góc hướng của UAV ... 44
Hình 2.3 Kết quả mô phỏng mặt trượt tuyến tính với điều kiện 200;0 . 48
Hình 2.4 Kết quả mô phỏng mặt trượt tuyến tính với điều kiện 600;0 .. 49
Hình 2.5 Kết quả mô phỏng mặt trượt tuyến tính với điều kiện 600; 6 . 50
Hình 2.6 Kết quả mô phỏng mặt trượt tuyến tính với điều kiện 600; 6 ... 50
Hình 2.7 Kết quả mô phỏng mặt trượt tuyến tính với điều kiện 200; 2 . 51
Hình 2.8 Mô phỏng mặt trượt tuyến tính hỗn hợp với điều kiện 200;0 . 56
x 
Hình 2.9 Mô phỏng với mặt trượt tuyến tính hỗn hợp với điều kiện 600;0 . 56
Hình 2.10 Mô phỏng với mặt trượt tuyến tính hỗn hợp có điều kiện 600; 6 .. 57
Hình 2.11 Mô phỏng với mặt trượt tuyến tính hỗn hợp điều kiện 600; 6 . 58
Hình 2.12 Mô phỏng mặt trượt tuyến tính hỗn hợp với điều kiện 200; 2  59
Hình 2.13 Mô phỏng mặt trượt phi tuyến với điều kiện 200;0  63
Hình 2.14 Mô phỏng mặt trượt phi tuyến với điều kiện 600;0 ... 63
Hình 2.15 Mô phỏng mặt trượt phi tuyến với điều kiện 600; 6 ... 64
Hình 2.16 Mô phỏng mặt trượt phi tuyến với điều kiện 600; 6 ... 65
Hình 2.17 Kết quả mô phỏng mặt trượt phi tuyến với điều kiện 200; 2  65
Hình 2.18 Minh họa quỹ đạo Dubin . 67
Hình 2.19 Minh họa quỹ đạo Dubin tiếp cận đường quỹ đạo 68
Hình 2.20 Sơ đồ UAV bám theo quỹ đạo Dubin... 68
Hình 2.21 Mô phỏng mặt trượt phi tuyến Dubin với điều kiện 200;0  74
Hình 2.22 Mô phỏng mặt trượt phi tuyến Dubin với điều kiện 600;0 ... 74
Hình 2.23 Mô phỏng mặt trượt phi tuyến Dubin với điều kiện 600; 6 . 75
Hình 2.24 Mô phỏng mặt trượt phi tuyến Dubin với điều kiện 600; 6  76
Hình 2.25 Mô phỏng mặt trượt phi tuyến Dubin với điều kiện 200; 2  76
Hình 2.26 Hệ tọa độ Serret-Frenet và các tọa độ của UAV.. 78
Hình 2.27 Quỹ đạo đường cong Seret-frenet. 84
Hình 2.28 Quỹ đạo bám của UAV 84
Hình 2.29 Sai số bám  85
Hình 3.1 Vùng quan sát của UAV với các góc tầm, hướng khác nhau  90
Hình 3.2 Tọa độ mục tiêu trên mặt phẳng hình ảnh 93
Hình 3.3 Lưu đồ thuật toán xác định tọa độ mục tiêu từ camera. 97
xi 
Hình 3.4 (a) Hình chiếu quỹ đạo của chế độ loitering lên mặt phẳng nằm 
ngang; (b) Hình chiếu quỹ đạo của chế độ loitering lên hệ tọa 
độ gắn liền với mục tiêu. 99
Hình 3.5 Sơ đồ xác định đường quỹ đạo dao động trong thuật toán bám 
mục tiêu sử dụng quỹ đạo Loitering.. 101
Hình 3.6 Sơ đồ UAV bám theo quỹ đạo Dubin  109
Hình 3.7 Sơ đồ quỹ đạo UAV bám theo đường quỹ đạo kép ... 109
Hình 3.8 Sơ đồ minh họa quá trình bám .. 111
Hình 3.9 Sai số bám tương đối và khoảng cách giữa hai đường ... ffieux , 
Weingartner, “Investigation of the Planetary Boundary Layer in the Swiss 
Alps Using Remote Sensing and In Situ Measurements” Boundary-Layer 
Meteorology volume 151, pages317–334 (2014). 
[48] Kothari, Mangal & Postlethwaite, Ian & Gu, Da-Wei. (2010). “A 
Suboptimal Path Planning Algorithm Using Rapidly-exploring Random 
Trees”. International Journal of Aerospace Innovations. 2. 93-104. 
10.1260/1757-2258.2.1-2.93. 
 [49] Kim, Donghyun & Langley, Richard. (2000). “GPS Ambiguity 
Resolution and Validation: Methodologies, Trend sand Issues”. Proc. of 7th 
GNSS workshop- Int. symp. on GPS/GNSS, Seoul, Korea, 2000. 
 [50] Kothari, Mangal & Postlethwaite, Ian & Gu, Da-Wei. (2010). “A 
Suboptimal Path Planning Algorithm Using Rapidly-exploring Random 
Trees”. International Journal of Aerospace Innovations. 2. 93-104. 
10.1260/1757-2258.2.1-2.93. 
 [51] Liao, Y., Zhang, M. & Wan, L. “Serret-Frenet frame based on path 
following control for underactuated unmanned surface vehicles with dynamic 
uncertainties”. J. Cent. South Univ. 22, 214–223 (2015). 
134 
 [52] Lamia Melkou, Mustapha Hamerlain Second Order, “ Sliding Mode 
Control Using Homogeneity Approach to Control a Fixed-Wing UAV”, IJCEE 
2019 Vol.11(1): 70-77 ISSN: 1793-8163 DOI: 10.17706/IJCEE.2019.11.1.70-
77 
[53] Munguía, R.. (2014). “A GPS-aided Inertial Navigation System in Direct 
Configuration”, Journal of Applied Research and Technology. 12. 803-814. 
10.1016 
[54] Munguia, Rodrigo & Grau, Antoni. (2014). “A Practical Method for 
Implementing an Attitude and Heading Reference System”. International 
Journal of Advanced Robotic Systems. 11. 1. 10.5772/58463. 
[55] M. J. Caruso, “Applications of magnetic sensors for low cost compass 
systems,” in Proceedings of the IEEE Position, Location and and Navigation 
Symposium, pp. 177–184, March 2000. 
[56] Muhammad Shah , “Guidance of Air Vehicles: A Sliding Mode 
Approach”. IEEE Ttransactions on control systems technology, Vol. 23, No. 
1, January 2015 231. 
[57] Macharet, Douglas & Neto, Armando & Da Camara Neto, Vilar & 
Campos, Mario. (2011). “Nonholonomic path planning optimization for 
Dubins' vehicles”. Proceedings - IEEE International Conference on Robotics 
and Automation. 4208 - 4213. 10.1109/ICRA.2011.5980239. 
[58] Nelson, Derek & Barber, Duncan & McLain, Tim & Beard, Randal. 
(2006), “Vector field path following for small unmanned air vehicles”. 7 pp.. 
10.1109/ACC.2006.1657648. 
135 
[59] P P. B. Sujit, S. Saripalli and J. B. Sousa, "An evaluation of UAV path 
following algorithms", European Control Conference (ECC), 17-19 July 
2013. 
[60] P. B. Sujit, S. Saripalli and J. B. Sousa, "Unmanned Aerial Vehicle Path 
Following: A Survey and Analysis of Algorithms for Fixed-Wing Unmanned 
Aerial Vehicless," in IEEE Control Systems Magazine, vol. 34, no. 1, pp. 42-
59, Feb. 2014, 
[61] Pelizer, Guilherme & Silva, Natassya & Castelo Branco, Kalinka. 
(2017), “3D Path-Following Algorithms for Unmanned Aerial Vehicles 
Adjusted with Genetic Algorithm”. 63-80. 10.1007/978-3-319-61403-8_4. 
[62] Paul D. Groves Principles of GNSS, Inertial, and Multisensor 
“Integrated Navigation Systems”, Second Edition (GNSS Technology and 
Applications) 2nd Edition, Artech house, 2013. 
[63] Q. Honghui, J.B. Moore, “Direct Kalman filtering approach for GPS/INS 
integration”, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 38 
(2002), pp. 687-693. 
[64] Rysdyk, R., “Unmanned aerial vehicle path following for target 
observation in wind,” Journal of guidance, control, and dynamics, Vol. 29, 
No. 5, 2006, pp. 1092–1100. 
[65] R. Wise and R. Rysdyk, “UAV coordination for autonomous target 
tracking,” in Proceedings of the AIAA Guidance, Navigation, and Control 
Conference and Exhibit, 2006, pp. 21–24 
[66] R. Munguia, A. Grau. A Practical, “Method for Implementing an Attitude 
and Heading Reference System”, International Journal of Advanced Robotic 
Systems, 11 (2014), 
136 
[67] R. Beard, T. McLain, “ Small Unmanned Aircraft”, Theory and Practice 
Princeton University Press, 2012 
[68] Ru, Pengkai & Subbarao, Kamesh. (2017), “Nonlinear Model Predictive 
Control for Unmanned Aerial Vehicles”. Aerospace. 4. 31. 
10.3390/aerospace4020031. 
[69] Reg Austin Unmanned Aircraft Systems, “UAVS Design, Development 
and Deployment (Aerospace Series Book 55) 1st Edition”, Kindle Edition, 
Wiley 2010. 
[70] Ratnoo, Ashwini & P.B, Sujit & Kothari, Mangal & Fellow, 
Postdoctoral. (2011). “Adaptive Optimal Path Following for High Wind 
Flights”. 
[71] R. Munguia, A. Grau. A Practical, “Method for Implementing an Attitude 
and Heading Reference System”, International Journal of Advanced Robotic 
Systems, 11 (2014), 
[72] S. Sukkarieh, E. M. Nebot and H. F. Durrant-Whyte, "Achieving integrity 
in an INS/GPS navigation loop for autonomous land vehicle 
applications," Proceedings. 1998 IEEE International Conference on Robotics 
and Automation (Cat. No.98CH36146), Leuven, Belgium, 1998, pp. 3437-
3442 vol.4, doi: 10.1109/ROBOT.1998.680969. 
[73] S. Nassar and N. El-Sheimy, “A combined algorithm of improving INS 
error modeling and sensor measurements for accurate INS/GPS 
navigation,” GPS Solutions, vol. 10, no. 1, pp. 29–39, 2006. 
[74] Stolle, S. and Rysdyk, R., “Flight Path Following Guidance for 
Unmanned Air Vehicles with Pan-Tilt Camera for Target Observation,” 22nd 
Digital Avionics Systems Conference, IEEE/AIAA, Indianapolis, Indiana, 
October 2003. 
137 
[75] S. Spry, A. Vaughn, and X. Xiao, “A vehicle following methodology for 
UAV formations,” in Proceedings of the 4th International Conference on 
Cooperative Control and Optimization, 2003. 
[76] S. Park, J. Deystt, and J. How, “Performance and lyapunov stability of a 
nonlinear path-following guidance method,” Journal of Guidance, Control, 
and Dynamics, vol. 30, no. 6, pp. 1718–1728, 2007. 
[77] S. H. Mathisen, Kristoffer Gryte, “Non-linear Model Predictive Control 
for Longitudinal and Lateral Guidance of a Small Fixed-Wing UAV in 
Precision Deep Stall Landing”, Int. AIAA guidance, navigation and control 
còn., San Diego, 2016. 
[78] Szabolcsi, Róbert. (2018), “Robust Control System Design for Small 
UAV Using H2-Optimization”. Land Forces Academy Review. 23. 151-159. 
10.2478/raft-2018-0018. 
[79] Stevens, Brian L.; Lewis, Frank L. “Aircraft Control and Simulation”, 
John Wiley & Son, Canada, 1992. 
[80] Sanghyuk Park, John Deyst and Jonathan P. “How Performance and 
Lyapunov Stability of a Nonlinear Path Following Guidance Method”, 
Published Online:23 May 2012https://doi.org/10.2514/1.28957 
[81] Shah, M.Z., Samar, R., Bhatti, A.I. “Lateral track control of UAVs using 
the sliding mode approach: from design to flight testing”. transactions of the 
institute of measurement and control 37(4), 457–474 (2015). doi 
{10.1177/0142331214543093} 
[82] T. Espinoza, A. Dzul, R. Lozano and P. Parada, "Backstepping — Sliding 
mode controllers applied to a fixed-wing UAV," 2013 International 
Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), Atlanta, GA, 2013, pp. 
95-104, doi: 10.1109/ICUAS.2013.6564678. 
138 
[83] T. Zajkowski, "Unmanned aerial vehicles: Remote sensing technology 
for the USDA Forest Service," Rem. Sens Applications Center, Sat Lake City, 
2003. 
[84] Taylor, B., Bil, C., and Watkins, S.,“Horizon Sensing Attitude 
Stabilization: A VMC Autopilot,” in Proc. 18th International UAV Systems 
Conf., Bristol, UK, www.ctie.monash.edu.au/hargrave/ 
horizon_sensing_autopilot.pdf (2003). 
[85] T.H. Summer, M.R. Akella, and M.J. Mears, “Coordinated standof 
tracking of moving target: Control laws and information architecture ”, 
Journal of Guidance, Control and Dynamics, 32 (1), pp. 56-59, January-Feb 
2009. 
[86] Zamurad Shah M., Samar R., Bratti A. I. “Lateral Control for UAVs 
using Sliding Mode Technique” 18th IFAC World Congress Milano, August 
28-September 2, 2011. 
[87] Zhihao CAI, Longhong WANG, Jiang ZHAO, Kun WU, Yingxun 
WANG “Virtual target guidance-based distributed model predictive control 
for formation control of multiple UAVs” Chinese Journal of Aeronautics 
Volume 33, Issue 3, Pages 1037-1056 
[88] Utkin, "Sliding mode control design principles and applications to 
electric drives," in IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 40, no. 
1, pp. 23-36, Feb. 1993, doi: 10.1109/41.184818. 
[89] Utkin, Juergen Guldner, Jingxin Shi , “Sliding Mode Control in Electro-
Mechanical Systems (Automation and Control Engineering) CRC Press”; 
2nd Edition (May 1, 2009) 
[90] V.N. Dobrokhodov, I. Kaminer, and K.D. Jones, “Vision based tracking 
and motion estimation for moving target using UAV”, Journal of Guidance, 
Control and Dynamics, 31 (4), pp. 907-917, July-August 2008. 
139 
[91] W. Wang, et al, “Quadratic extended Kalman filter approach for 
GPS/INS integration”, Aerospace Science and Technology, 10 (2006), 
[92] Wang, Wei & Liu, Zong-Yu & Xie, Rong-Rong. (2006). “Quadratic 
extended Kalman filter approach for GPS/INS integration,” Aerospace 
Science and Technology. 10. 709-713. 10.1016/j.ast.2006.03.003. 
[93] Wahid, Nurbaiti & Hassan, Nurhaffizah. (2012). “Self-Tuning Fuzzy PID 
Controller Design for Aircraft Pitch Control”. Proceedings - 3rd International 
Conference on Intelligent Systems Modelling and Simulation, ISMS 2012. 
10.1109/ISMS.2012.27. 
[94] Wang H., LyuW.,Yao P.,LiangX., “Three-dimensional path planning for 
unmanned aerial vehicle based on interfered fluid dynamical system Chinese 
Journal of Aeronautics”, Volume 28, Issue 1, February 2015, Pages 229-239 
[95] X. Jing, J. Cui, H. He, B. Zhang, D. Ding and Y. Yang, "Attitude 
estimation for UAV using extended Kalman filter," 2017 29th Chinese Control 
And Decision Conference (CCDC), Chongqing, 2017, pp. 3307-3312, 
[96] X. Fu, H. Feng, and X. Xiao, “UAV mobile ground target tracking 
pursuit algorithm” Journal of intelligent & robotics systems, 68 (3-4), pp. 
359-371, Dec. 2012. 
[97] Y. Huang, S. J. Thomson, W. C. Hoffmann, Y. Lan, and B. K. Fritz, 
"Development and prospect of unmanned aerial vehicle technologies for 
agricultural production management," International Journal of Agricultural 
and Biological Engineering, vol. 6, pp. 1-10, 2013. 
[98] Y. Yunchun, J.A. Farrell, “Magnetometer and differential carrier phase 
GPS-aided INS for advanced vehicle control. IEEE Transactions on Robotics 
and Automation, 19 (2003), pp. 269-282 
140 
[99] Ya Zhang , Fei Yu * , Wei Gao and Yanyan Wang, “An Improved 
Strapdown Inertial Navigation System Initial Alignment Algorithm for 
Unmanned Vehicles”, Sensors 2018, 18, 3297; doi:10.3390/s18103297. 
[100] Wang Yajing, Wang Xiangke, Zhao Shulong, Shen Lincheng “Vector 
Field Based Sliding Mode Control of Curved Path Following for Miniature 
Unmanned Aerial Vehicles in Winds”, J Syst Sci Complex (2018) 31: 302–
324; doi:10.1007/s11424-018-8006-y. 

File đính kèm:

  • pdfluan_an_xay_dung_thuat_toan_dieu_khien_quy_dao_va_bam_muc_ti.pdf
  • pdfQĐ cấp Viện Phạm Thị Phương Anh.pdf
  • docThongTin KetLuanMoi LuanAn NCS PhamThiPhuongAnh.doc
  • docTrichYeu LuanAn NCS PhamThiPhuongAnh.doc
  • pdfTomTat LuanAn NCS PhamThiPhuongAnh_English.pdf
  • pdfTomTat LuanAn NCSPhamThiPhuongAnh_TiengViet.pdf