Nghiên cứu kiến trúc hướng mô hình kết hợp với RealTime UML-MARTE trong thiết kế hệ thống điều khiển cho phương tiện không người lái tự hành trên mặt nước

125 728 0
Nghiên cứu kiến trúc hướng mô hình kết hợp với RealTime UML-MARTE trong thiết kế hệ thống điều khiển cho phương tiện không người lái tự hành trên mặt nước

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

4 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Phương tiện tự hành trên mặt nước/phương tiện tự hành hành dưới nước (ASV/AUV) đã và đang tiếp tục được nghiên cứu và có bước phát triển vượt bậc trong thập kỷ qua, được sử dụng chủ yếu cho các ứng dụng quân sự và dân sự [8], [14], [52], [53], [69], trong tương lai sẽ được sử dụng rộng rãi cho các giám sát môi trường, sinh học của các nguồn tài nguyên biển, thảm họa sóng thần và cảnh báo thiên tai, ví dụ: rô bốt tự hành, tàu thủy tự hành, ngư lôi, tàu ngầm,... do nguồn tài nguyên trên đất liền ngày càng cạn kiệt dần và nhu cầu thiết yếu cho cuộc sống của con người ngày càng tăng cao. Đặc biệt do các đặc tính cơ bản về an toàn và hiệu quả chi phí khi so sánh với phương tiện có người lái nên phương tiện biển không người lái hoặc tự hành đang ngày càng được sử dụng để khai thác dân sự và quốc phòng cho các nhiệm vụ phức tạp và nguy hiểm: vì các phương tiện không yêu cầu điều hành trực tiếp của con người do đó hoạt động tốt trong các điều kiện khắc nghiệt và nguy hiểm trong môi trường dưới nước, hiệu quả chi phí về cả thời gian và tài chính đạt được là do phương tiện tự hành được thiết kế nhỏ, gọn vì nó không chứa các hệ thống cần thiết để duy trì cuộc sống trong khi dưới nước cũng như các cơ cấu truyền động nhỏ hơn so với một phương tiện có người lái, cũng như qui mô cần thiết cho việc thực hiện bảo trì thường xuyên sẽ nhỏ hơn nhằm duy trì cho một phương tiện hoạt động. Với các đặc trưng nổi bật như trên, các loại phương tiện biển không người lái hoặc tự hành đã được sử dụng thành công và hiệu quả trong ngành công nghệ hàng hải cho cả mục đích dân sự và quân sự ở các nước phát triển và một số nước đang phát triển. Bên cạnh đó, trong quá trình phát triển các hệ thống điều khiển công nghiệp nói chung cũng như các hệ thống điều khiển các phương tiện tự hành nói riêng, việc tùy biến và tái sử dụng các mô đun điều khiển đã phát triển được áp dụng cho hệ thống ứng dụng mới là rất quan trọng nhằm giảm chi phí, thời gian và nhân công sản xuất. Hơn thế nữa, là một quốc gia với bờ biển dài trên 3.260 km, hơn 1 triệu km 2 vùng đặc quyền kinh tế, với gần 3.000 đảo ven bờ, Việt Nam có nguồn tài nguyên đặc biệt về biển, từ tài nguyên sinh vật, tài nguyên phi sinh vật đến tài nguyên vị thế. Việc khai thác, sử dụng, quản lý tài nguyên và bảo vệ môi trường biển một cách bền vững, hiệu quả, cùng với bảo vệ, giữ vững chủ quyền, an ninh biển đảo Việt Nam là những nhiệm vụ vừa cấp bách và vừa lâu dài. Trong mấy năm gần đây, Đảng và Nhà nước ta đã đề ra những chủ trương, biện pháp quan trọng nhằm quản lý, bảo vệ và khai thác biển. Hoạt động kinh tế biển và an ninh quốc phòng trên vùng đặc quyền kinh tế của Việt Nam ngày càng sôi động, kể cả khi tình hình trên Biển Đông xuất hiện những vấn đề nhạy cảm và phức tạp. Do vậy, việc phát triển các phương tiện tự hành trên mặt nước/phương tiện tự hành hành dưới nước (ASV/AUV) rất cần thiết và hữu hiệu trong việc phục vụ các ngành công nghiệp như: xây dựng công trình biển, khảo sát nghiên cứu biển, hải dương học, tìm kiếm cứu hộ, kinh tế biển và quốc phòng-an ninh ở trong nước. Ở trong nước đã có nhiều đề tài nghiên cứu về điều khiển các phương tiện tự hành hoặc bán tự hành dưới nước tại các trường đại học và viện nghiên cứu ở nước ta; ví dụ: tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội cũng đã nghiên cứu và chế tạo một số hệ thống điều khiển cho phương tiện biển tự hành hoặc bán tự hành, nhưng chưa có đủ điều kiện tích hợp công nghệ để chuyển giao sản xuất hàng loạt ở trong nước. Ngoài ra, tính tùy biến và tái sử dụng các mô đun điều khiển đã phát triển nhằm giảm chi phí, thời gian, nhân công sản xuất trong các ứng dụng mới chưa được quan tâm tới [ 1]. Thậm chí nhiều đơn vị và tổ chức nghiên cứu trong nước đã phải nhập khẩu từ nước ngoài nhiều thiết bị điều khiển, như thế chi phí cho sản xuất một phương tiện tự hành sẽ rất cao và đặc biệt là bị lệ thuộc vào bí mật công nghệ.

MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT iv DANH MỤC CÁC BẢNG vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ viii MỞ ĐẦU 11 CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG TIỆN TỰ HÀNH DƯỚI NƯỚC VÀ CÁC KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN 18 1.1 Sơ lược trình phát triển ứng dụng phương tiện tự hành nước 18 1.2 Tổng quan hệ thống dẫn đường, định vị, điều khiển cho ASV 26 1.2.1 Hệ thống dẫn đường ASV 26 1.2.2 Hệ thống định vị ASV 27 1.2.3 Hệ thống điều khiển ASV 27 1.3 Phương pháp lai công nghệ hướng đối tượng mô hình hóa hệ thống điều khiển 28 1.3.1 Hệ thống động lực lai Automate lai 28 1.3.2 Sử dụng công nghệ hướng đối tượng 30 1.3.3 Quy trình phát triển tái lặp hướng đối tượng cho hệ thống thời gian thực 33 1.3.4 Kiến trúc hướng theo mô hình 35 1.4 Kết luận chương 37 CHƯƠNG MÔ HÌNH ĐỘNG LỰC HỌC TRONG ĐIỀU KHIỂN VÀ KIẾN TRÚC GNCS CỦA ASV VỚI AUTOMATE LAI 38 i 2.1 Mô hình động lực học sở giải thuật điều khiển tổng quát cho ASV 38 2.1.1 Mô hình động lực học tổng quát điều khiển ASV 38 2.1.2 Cơ sở giải thuật điều khiển tích phân hồi tiếp (IB) tổng quát cho GNCS ASV 41 2.2 Mô hình động lực học giải thuật điều khiển thực thi cho ASV mặt ngang 44 2.2.1 Mô hình động lực học điều khiển ASV mặt ngang 44 2.2.2 Giải thuật điều khiển thực thi cho ASV bám quỹ đạo mặt ngang 45 2.3 Cấu trúc GNCS ASV 49 2.3.1 Cấu trúc GNCS tổng quát ASV 49 2.3.2 Mô hình hóa trạng thái điều khiển ASV 52 2.3.3 Mô hình GNCS phi tuyến lai cho ASV 53 2.4 Sử dụng mô hình ngôn ngữ mô cho GNCS ASV 55 2.4.1 Vai trò mô hệ thống điều khiển công nghiệp 55 2.4.2 Sử dụng ngôn ngữ mô hệ thống 56 2.5 Kết luận chương 58 CHƯƠNG MÔ HÌNH PHÂN TÍCH, THIẾT KẾ VÀ THỰC THI GNCS CHO ASV BẰNG MDA VÀ REALTIME UML/MARTE 59 3.1 Qui trình MDA tổng quát phát triển GNCS cho ASV 59 3.1.1 Sử dụng MDA, chuyển đổi mô hình RealTime UML/MARTE 59 3.1.2 Qui trình MDA thực thi cho GNCS ASV 64 3.2 Cụ thể hóa qui trình MDA thực thi cho GNCS ASV 66 ii 3.2.1 CIM 66 3.2.2 PIM 73 3.2.3 PSM 82 3.3 Kết luận chương 92 CHƯƠNG THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ GNCS CHO ỨNG DỤNG ASV 93 4.1 Các tình môi trường thử nghiệm ứng dụng 93 4.1.1 Các tình thử nghiệm 93 4.1.2 Môi trường thử nghiệm 93 4.2 Quy trình vận hành thử nghiệm chương trình điều khiển 94 4.3 Tiến hành thử nghiệm đánh giá GNCS ứng dụng ASV 100 4.3.1 Thử nghiệm kịch bám quỹ đạo ASV 100 4.3.2 Thử nghiệm tính ổn định hướng mô hình 103 4.4 Kết luận chương 104 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 105 TÀI LIỆU THAM KHẢO 107 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 113 PHỤ LỤC 115 iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu viết tắt ASV AUV Viết đầy đủ (tiếng Anh) Ý nghĩa Autonomous Surface Phương tiện tự hành mặt Vehicles nước Autonomous Underwater Vehicles Phương tiện tự hành nước CB Center of Bouyancy Tâm ASV CG Center of Gravity Trọng tâm ASV Computation Independent Mô hình độc lập với thao tác Model tính toán CIM CLF DAE Control Lyapunov Function Differential Algebraic Equation Hàm điều khiển Lyapunov Phương trình đại số vi phân DoF Degree of Freedom Bậc tự EKF Extended Kalman Filter Bộ lọc Kalman mở rộng Guidance/Navigation and Hệ thống dẫn đường/định vị Control System điều khiển GNCS GPS Global Positioning Systems Hệ thống định vị toàn cầu HA Hybrid Automata Automate lai HDS Hybrid Dynamic System Hệ thống động lực lai HIL Hardware-In-the-Loop Mô phần cứng vật lý IB Integral Backstepping IDE Integrated Development Environment Phương thức điều khiển tích phân hồi tiếp Môi trường phát triển tích hợp iv IEC IGCB INCOSE IMU INS LOS International Electrotechnical Commission Instantaneous Global Ứng xử liên tục toàn cục tức Continuous Behavior thời International Council on Hội đồng quốc tế công nghệ Systems Engineering hệ thống Inertial Measurement Unit Thiết bị đo quán tính Inertial Navigation Systems Line-Of-Sight Modeling and Analysis of MARTE Real Time and Embedded systems MDA MDS MES MVC ODE OO PID PIM Ủy ban kỹ thuật điện quốc tế Model-Driven Architecture Measurement and Display System Hệ thống dẫn đường quán tính Giải thuật bám đường LOS Mô hình hóa phân tích hệ thống nhúng thời gian thực Kiến trúc hướng theo mô hình Hệ thống đo lường hiển thị kết hợp với hệ thống dẫn đường định vị Marine Environment Hệ thống đặc trưng cho nhiễu System loạn môi trường tạo Model-View-Controller Mẫu mô hình-khung nhìn-điều pattern khiển Ordinary Differential Equation Phương trình vi phân thường Object-Oriented Hướng đối tượng Proportional – Integral – Bộ điều chỉnh khuếch đại tỷ lệ- Derivative regulator tích phân-vi phân Platform Independent Mô hình độc lập với công v PLC Model nghệ Programmable Logic Bộ điều khiển logic lập trình Controller Mô hình gắn với công nghệ PSM Platform Specific Model RealTime Real Time Unified Ngôn ngữ mô hình hóa hợp UML Modeling Language thời gian thực Rapid Object-Oriented ROPES Process for Embedded Systems cụ thể Qui trình hướng đối tượng cho hệ thống nhúng RPY Roll-Pitch-Yaw Các góc Nghiêng-Chúc-Hướng SMC Sliding Mode Control Điều khiển trượt UML WP Unified Modeling Language Way-Point Ngôn ngữ mô hình hoá hợp Điểm đường (điểm lộ trình) vi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1 Các ký hiệu SNAME cho phương tiện nước 39 Bảng 2.2 IB liên kết với HA cho GNCS ASV 54 Bảng 3.1 Nguyên tắc tùy biến tái sử dụng gói điều khiển GNCS cho ASV khác 81 Bảng 4.1 Dữ liệu đánh giá tính bám quỹ đạo hình tam giác ASV 101 Bảng 4.2 Dữ liệu đánh giá tính bám quỹ đạo hình chữ nhật ASV 102 Bảng 4.3 Số liệu ổn định hướng ứng dụng ASV 103 Bảng P.1 Các thông số thủy động lực học ứng dụng ASV với vận tốc di chuyển 0,5m/s [4] 115 vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1 Hình ảnh phương tiện tự hành nước ASV/AUV (SPURV) 18 Hình 1.2 Hình ảnh phương tiện tự hành nước ASV/AUV (Epaulard)19 Hình 1.3 Hình ảnh phương tiện tự hành nước ASV/AUV (AUSS) 19 Hình 1.4 Hình ảnh phương tiện tự hành nước ASV/AUV (REMUS 6000) 20 Hình 1.5 Hình ảnh phương tiện tự hành nước ASV (SEAOTTER MKII) 20 Hình 1.6 Hình ảnh phương tiện tự hành nước ASV/AUV (Bluefin-9) 20 Hình 1.7 Hình ảnh phương tiện tự hành mặt nước ASV (CUSV) 21 Hình 1.8 Hình ảnh phương tiện tự hành mặt nước ASV (ARCIMS) 21 Hình 1.9 Hình ảnh phương tiện tự hành mặt nước ASV (CARACAS) 21 Hình 1.10 Hình ảnh phương tiện tự hành mặt nước ASV (MAST) [65] 22 Hình 1.11 Thống kê tỷ lệ phân bổ ASV/AUV theo phạm vi ứng dụng tính đến năm 2009 22 Hình 1.12 Dự báo tỷ lệ phân bổ ASV/AUV theo phạm vi ứng dụng giai đoạn 2010 – 2019 23 Hình 1.13 Hệ thống dẫn đường cho phương tiện nước không người lái [24], [38], [39] 26 Hình 1.14 Qui trình phát triển tái lặp nhúng hướng đối tượng [21], [22] 34 Hình 2.1 Các hệ tọa độ tham số chuyển động ASV 38 Hình 2.2 Sơ đồ hệ thống dẫn đường, khối điều khiển định vị ASV 50 Hình 2.3 Ví dụ sơ đồ chức thực thi mở rộng 54 Hình 3.1 Mô hı̀nh chuyể n đổ i từ CIM sang PIM [46], [32] 60 Hình 3.2 Chuyể n đổ i mô hı̀nh theo vế t 61 viii Hình 3.3 Quá trı̀nh biế n đổ i siêu mô hı̀nh 61 Hình 3.4 Quá trı̀nh biế n đổ i theo ứng du ̣ng mẫu 62 Hình 3.5 Vı́ du ̣ tổ ng quát về quá trı̀nh biế n đổ i sử du ̣ng tên mẫu 63 Hình 3.6 Vı́ du ̣ về quay trı̀nh MDA cho mô ̣t ̣ thố ng phức ta ̣p 63 Hình 3.7 Tổng quan quy trình MDA thực thi GNCS cho ASV 65 Hình 3.8 Siêu mô hình UML thể chức GNCS 67 Hình 3.9 Mô hình trường hợp sử dụng ASV 68 Hình 3.10 Kịch điều khiển bám theo quỹ đạo mong muốn 69 Hình 3.11 Máy trạng thái cục trường hợp sử dụng “Bám theo quỹ đạo mong muốn” 69 Hình 3.12 Máy trạng thái toàn cục ASV 70 Hình 3.13 Sơ đồ khối chức GNCS cho ASV 71 Hình 3.14 Mẫu kết nối truyền đạt gói điều khiển GNCS cho ASV 75 Hình 3.15 Máy trạng thái gói phần rời rạc GNCS cho ASV 75 Hình 3.16 Máy trạng thái gói IGCB GNCS cho ASV 77 Hình 3.17 Sơ đồ tiến trình thời gian thực gói điều khiển nhằm thực thi HA cho GNCS ASV 78 Hình 3.18 Cấu trúc tĩnh gói GNCS cho ASV 79 Hình 3.19 Tương tác gói cho chu kỳ lấy mẫu GNCS 80 Hình 3.20 Chuyển đổi mô hình PIM-PSM MDA 83 Hình 3.21 Chuyển đổi mô hình PIM-PSM cho hệ thống điều khiển ASV 84 Hình 3.22 Đáp ứng độ khả ổn định hướng ASV với vận tốc v=0,5m/s hướng đặt 0100 86 Hình 3.23 Đáp ứng độ khả ổn định hướng ASV với vận tốc v=1,0m/s hướng đặt 0100 87 ix Hình 3.24 Đáp ứng độ khả ổn định hướng ASV với vận tốc v=0,5m/s hướng đặt 0200 87 Hình 3.25 Đáp ứng độ khả ổn định hướng ASV với vận tốc v=1,0m/s hướng đặt 0200 87 Hình 3.26 Đáp ứng độ khả ổn định hướng ASV với vận tốc v=0,5m/s hướng đặt 0300 88 Hình 3.27 Đáp ứng độ khả ổn định hướng ASV với vận tốc v=1,0m/s hướng đặt 0300 88 Hình 3.28 Sơ đồ khối tổng quan kết nối phần cứng thiết bị ngoại vi [9] 90 Hình 3.29 Vi mạch MCU-STM32-Cortex M4 lập trình 90 Hình 3.30 Tích hợp chạy thử nghiệm mô hình triển khai GNCS cho ASV bám theo quỹ đạo mong muốn 91 Hình 4.1 Bể bơi Trường Đại học Bách khoa Hà nội sử dụng tiến hành thử nghiệm 94 Hình 4.2 Minh họa lựa chọn cổng tốc độ kết nối 95 Hình 4.3 Ví dụ thiết lập chương trình gồm điểm (tại bể bơi Trường ĐHBK Hà Nội) 95 Hình 4.4 Ví dụ hiển thị thông số thời ASV 98 Hình 4.5 Cấu hình hiệu chỉnh cho điều khiển RC 98 Hình 4.6 Thiết lập chế độ điều khiển thông qua kênh điều khiển Autopilot điều khiển RC 99 Hình 4.7 Hiệu chỉnh thông số PID cho khối mô tơ 100 Hình 4.8 Thử nghiệm trường hợp bám quỹ đạo tam giác (tại bể bơi Đại học Bách khoa Hà Nội) 101 Hình 4.9 Thử nghiệm trường hợp bám quỹ đạo hình chữ nhật (tại hồ Tiền Đại học Bách khoa Hà Nội) 102 x [51] Price W G and Bishop R E D (1974) Probalistic Theory of Ship Dynamics London: Chapman and Hall [52] Ribas D., Ridao P., Melchiorri C., Palli G., Fernández J J., and Sanz P J.(2015) IAUV Mechatronics Integration for the TRIDENT FP7 Project IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, ISSN 1083-4435, vol 20, pp 2583-2592 [53] Rigaud V Update on Ifremer technological developments and operational feedbacks with underwater systems, in OCEANS 2009 - EUROPE, ISBN 978-1-4244-2522-8, Bremen, Germany, 2009, pp 1-7 [54] Robert G N and Sutton R (2008) Advances in Unmanned Marine Vehicles London: The Institution of Engineering and Technology [55] Russell B W., Veerle A I H., and Timothy P L B e a.(2014) Autonomous Underwater Vehicles (AUVs): Their past, present and future contributions to the advancement of marine geoscience Marine Geology: International Journal of Marine Geology, Geochemistry and Geophysics, Elsevier, ISSN 0025-3227, vol 352, pp 451–468 [56] Sabet M T., Sarhadi P., and Zarini M.(2014) Extended and Unscented Kalman filters for parameter estimation of an autonomous underwater vehicle Ocean Engineering, Elsevier, ISSN 0029-8018 vol 91, pp 329–339 [57] Sabiha W and Pushkin K (2011) Autonomous Underwater Vehicles: Modeling, Control Design, and Simulation Boca Raton, FL 33487-2742: CRC Press, Taylor & Francis Group [58] Selic B (1998) Using UML for modeling complex real-time systems, in Languages, Compilers, and Tools for Embedded Systems, Mueller F and Bestavros A., Eds., ed Berlin: Springer, pp 250-260 [59] Selic B and Gerard S (2014) Modeling and Analysis of Real-Time and Embedded Systems with UML and MARTE USA: Elsevier [60] Shojaei K and Dolatshahi M.(2017) Line-of-sight target tracking control of underactuated autonomous underwater vehicles Ocean Engineering - An International Journal of Research and Development, Elsevier, ISSN 0029-8018, vol 133, pp 244–252 [61] SNAME (1950) Nomenclature for Treating the Motion of a Submerged Body through a Fluid, Technical and Research Bulletin No 1-5 New York 18, N Y., USA: SNAME (the Society of Naval Architects and Marine Engineers) 111 [62] Son M J and Kim T W.(2012) Maneuvering control simulation of underwater vehicle based on combined discrete-event and discrete-time modeling Expert Systems with Applications, Elsevier, ISSN 0957-4174, vol 39, pp 12992–13008 [63] Tian L and Collins C.(2004) An effective robot trajectory planning method using a genetic algorithm Journal of Mechatronics - The Science of Intelligent Machines, Elsevier, ISSN 0957-4158, vol 14, pp 455–470 [64] u-blox (2016) Gobal leader in wireless communications and positioning semiconductors and modules for the industrial, automotive and consumer markets Available: https://www.u-blox.com [65] UST (2016) US Navy Tests Autonomous Swarmboats Available: http://www.unmannedsystemstechnology.com/2016/12/us-navy-tests-autonomousswarmboats/ [66] UST (2016) Dstl MAST USV Tested at Unmanned Warrior Available: http://www.unmannedsystemstechnology.com/2016/10/dstl-mast-usv-tested-atunmanned-warrior/ [67] UST (2017) Textron Begins Testing of Common Unmanned Surface Vehicle Available: http://www.unmannedsystemstechnology.com/2017/01/textron-begins- testing-common-unmanned-surface-vehicle/ [68] UST (2017) Atlas Elektronik UK Integrates Seebyte Software onto USV Mission System Available: http://www.unmannedsystemstechnology.com/2017/02/atlas- elektronik-uk-integrates-seebyte-software-onto-usv-mission-system/ [69] Watt G D., Roy A R., Currie J., Gillis C B., Giesbrecht J., Heard G J., et al.(2015) A Concept for Docking a UUV With a Slowly Moving Submarine Under Waves IEEE Journal of Oceanic Engineering, ISSN 0364-9059, vol 42, pp 471-498 [70] Wehrmeister M A., Freitas E P., and Binotto A P D.(2014) Combining aspects and object-orientation in model-driven engineering for distributed industrial mechatronics systems Mechatronics, Elsevier, ISSN 0957-4158, vol 24, pp 844–865 112 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN [1] ThS Khương Minh Tuấn, ThS Nguyễn Đông, ThS Nguyễn Hoài Nam, ThS Phạm Gia Điềm, PGS TS Ngô Văn Hiền (2014) Qui trình hướng đối tượng mô hình hóa mô hệ thống điện tử điều khiển thông qua tích hợp SysML/Modelica/MDA với Automate lai Tạp chí Cơ khí Việt Nam, ISSN: 0866-7056, Tr 150-157 [2] Khương Minh Tuấn, Nguyễn Hoài Nam, Ngô Văn Hiền, Vũ Duy Quang (2014) Mô hình phân tích mô hướng đối tượng cho điều khiển tàu lặn không người lái cỡ nhỏ tự hành Automate lai ngôn ngữ Modelica Tuyển tập công trình - Hội nghị Cơ học Thủy khí Toàn quốc năm 2013, Đồng hới, Quảng Bình, Việt Nam, ISSN: 1859-4182, Tr 636-645 [3] Nguyễn Hoài Nam, Khương Minh Tuấn, Ngô Văn Hiền, Vũ Duy Quang (2014) Mô hình điều khiển theo đường dẫn phi tuyến cho phương tiện tự hành nước Hội nghị Cơ học Thủy khí Toàn quốc, Đồng hới, Quảng Bình, Việt Nam, ISSN: 1859-4182, Tr 433-440 [4] Nam N H., Tuan K M., Hien N V (2014) An Object-Oriented Simulation Model to Planar Trajectory-Tracking Controllers for ASVs/AUVs by specifying Modelica Language Proceedings of RCMME 2014, Hanoi, Vietnam, ISBN: 978-604-911-942-2, pp 392-396 [5] Dong N., Nam N H., Tuan K M., Hien N V (2014) A Novel Approach to Model and Implement Planar Trajectory-Tracking Controllers for ASVs/AUVs Journal of Advanced materials research, ISSN: 1022-6680, (Included in Scopus/SCImago, SJR=0.115, http://www.scimagojr.com/journalsearch.php?q=4700151906&tip=sid& clean=0), Vol 1016 Trans Tech Publications, Switzerland, pp 686-693 [6] Khuong Minh Tuan, Ngo Van Hien, Vu Duy Quang (2014) An Implementation Model to Deploy Planar Trajectory-Tracking Controllers for AUVs Proceedings of the 3rd International Conference on Engineering Mechanics and Automation – ICEMA3, ISBN: 978-604-913-367-1, pp 124-131 [7] Nguyen Hoai Nam, Khuong Minh Tuan, Ngo Van Hien, Hoang Sinh Truong (2014) An object-oriented approach to analyze and design controllers of autonomous surface vessel Journal of Science & Technology, 07 Technical Universities, ISSN: 0868-3980, No 100, pp 1115 [8] Khương Minh Tuấn, Nguyễn Hoài Nam, Ngô Văn Hiền, Vũ Duy Quang (2015) Bộ điều khiểu bám quĩ đạo cho tàu thủy tự hành dựa tích hợp EKF automate lai Tuyển tập công trình - Hội nghị Khoa học Cơ học 113 Thuỷ khí Toàn quốc năm 2014, Phan Rang, tỉnh Ninh Thuận, ISSN: 18594182, Tr 628-635 [9] Khương Minh Tuấn, Ngô Văn Hiền, Vũ Duy Quang (2015) Mô hình mô dựa MARTE/MDA/MODELICA để thực thi hệ thống điều khiển, dẫn đường định vị cho phương tiện tự hành nước Tuyển tập công trình - Hội nghị Khoa học Cơ học Thuỷ khí Toàn quốc năm 2014, Phan Rang, tỉnh Ninh Thuận, ISSN: 1859-4182, Tr 636-644 [10] Khương Minh Tuấn, Ngô Văn Hiền, Vũ Duy Quang (2016) Mô hình thực thi hệ thống điều khiển bám theo quỹ đạotrên mặt ngang cho ASV/AUV MDA/MARTE OpenModelica/Arduino Tuyển tập công trình - Hội nghị Khoa học Cơ học Thuỷ khí Toàn quốc năm 2015, Đà Nẵng, ISBN: 978-604-473-9, Tr 815-824 [11] Soriano T., Hien N.V., Tuan K.M., Anh T.V (2016) An object-unified approach to develop controllers for autonomous underwater vehicles Mechatronics - The Science of Intelligent Machines, Elsevier, ISSN: 0957-4158 (Included in SCI Thomson Reuters, IF: 1.871; 5-Year IF: 2.076, https://www.journals.elsevier.com/mechatronics/), Volume 35, May 2016, pp 54–70 114 PHỤ LỤC Phụ lục Các thông số thủy động lực học điều khiển ASV Bảng P.1 Các thông số thủy động lực học ứng dụng ASV với vận tốc di chuyển 0,5m/s [4] Giá trị Đơn vị Thông số m Ixx Iyy=Izz L R Xuu Xu˙ Xuw Xuv Xvv Xvr Mô tả 11.20 0.057 1.271 1.50 0.10 -4.12e+0 +4.25e-1 +3.07e+1 +3.06e-2 -5.28e+1 +2.82e+1 kg kg.m2 kg.m2 m m kg/m kg kg/m kg/m kg/m kg/rad Khối lượng Mô men quán tính theo x Mô men quán tính theo y z Chiều dài Bánh kính Ảnh hưởng cản vận tốc u Khối lượng gia tăng gia tốc u˙ Ảnh hưởng cản vận tốc u w Ảnh hưởng cản vận tốc u v Ảnh hưởng cản vận tốc v Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo Xww -5.28e+1 kg/m Ảnh hưởng cản vận tốc w Xwq -2.89e+1 kg/rad Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo Xrr +1.68e+0 kg/rad Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo Yuuδr +1.21e+1 kg/(m.rad) Ảnh hưởng nâng xoay cánh lái Yuv -5.23e+1 kg/rad Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo lực nâng lực cản xoay cánh lái Yur +5.88e+0 kg/rad Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo lực nâng xoay cánh lái Yvv +3.37e+0 kg/m Ảnh hưởng cản vận tốc v Yv˙ Ywp -2.67e+1 +2.56e+1 kg kg/rad Khối lượng gia tăng gia tốc v˙ Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo Ypq -1.78e+0 kg/rad Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo Yr˙ Zuuδs Zuw -1.78e+0 -1.21e+1 -5.96e+1 kg kg/(m.rad) kg/rad Khối lượng gia tăng gia tốc r˙ Ảnh hưởng nâng xoay cánh lái Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo lực nâng lực cản xoay cánh lái Zuq -5.89e+0 kg/rad Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo lực nâng xoay cánh lái Zvp -2.56e+1 kg/rad Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo 115 Zww +3.26e+1 kg/m Ảnh hưởng cản vận tốc w Zw˙ -2.34e+1 kg Khối lượng gia tăng gia tốc w˙ Zq˙ +1.78e+0 kg Khối lượng gia tăng gia tốc q˙ Zrp -1.78+0 kg/rad Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo Kp˙ -4.23e-2 kg.m2 /rad2 Khối lượng gia tăng p˙ Kuuδr +4.43e+0 kg/rad Mô men xoay cánh lái Kuuδs +4.43e+0 kg/rad Mô men xoay cánh lái Muuδs -6.35e+0 kg/rad Mô men nâng cánh lái Muw +2.45e+1 kg Mô men thân cánh lái Muq -4.93e+0 kg.m/rad Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo lực nâng cánh lái Mvp +1.67e+0 kg.m/rad Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo Mw˙ +1.67e+0 kg.m2 /rad2 Khối lượng gia tăng Mq˙ -4.33e+0 kg.m/rad Khối lượng gia tăng Mrp +4.33e+0 kg.m2 /rad2 Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo Nuuδr -6.11e+0 kg/rad Mô men nâng cánh lái Nuv -2.44e+1 kg Mô men thân cánh lái Nur -4.90e+0 kg.m/rad Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo lực nâng cánh lái Nv˙ -1.78e+0 kg.m2 /rad2 Khối lượng gia tăng Nwp +1.78e+0 kg.m /rad Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo Npq -4.35e+0 kg.m2 /rad2 Khối lượng gia tăng ảnh hưởng chéo Nr˙ -4.27e+0 kg.m /rad Khối lượng gia tăng 116 Phụ lục Minh họa mã chương trình GNCS ASV Minh họa mã chương trình mô PID khối điều khiển mô tơ mô tả Hình 3.13 ASV thông qua công cụ OpenModelica class PID_Motor Real PID.u_s "Connector of setpoint input signal"; Real PID.u_m "Connector of measurement input signal"; Real PID.y "Connector of actuator output signal"; Real PID.controlError = PID.u_s - PID.u_m "Control error (set point - measurement)"; parameter enumeration(P, PI, PD, PID) PID.controllerType = Modelica.Blocks.Types.SimpleController.PID "Type of controller"; parameter Real PID.k(unit = "1", = 0.0) = 1.0 "Gain of controller"; parameter Real PID.Ti(quantity = "Time", unit = "s", = 1e-060) = 0.5 "Time constant of Integrator block"; parameter Real PID.Td(quantity = "Time", unit = "s", = 0.0) = 0.1 "Time constant of Derivative block"; parameter Real PID.yMax(start = 1.0) "Upper limit of output"; parameter Real PID.yMin = -PID.yMax "Lower limit of output"; parameter Real PID.wp(min = 0.0) = 1.0 "Set-point weight for Proportional block (0 1)"; parameter Real PID.wd(min = 0.0) = 0.0 "Set-point weight for Derivative block (0 1)"; parameter Real PID.Ni(min = 1e-013) = 0.9 "Ni*Ti is time constant of anti-windup compensation"; parameter Real PID.Nd(min = 1e-013) = 10.0 "The higher Nd, the more ideal the derivative block"; parameter enumeration(NoInit, SteadyState, InitialState, InitialOutput, DoNotUse_InitialIntegratorState) PID.initType = Modelica.Blocks.Types.InitPID.DoNotUse_InitialIntegratorState "Type of initialization (1: no init, 2: steady state, 3: initial state, 4: initial output)"; parameter Boolean PID.limitsAtInit = true "= false, if limits are ignored during initialization"; parameter Real PID.xi_start = 0.0 "Initial or guess value value for integrator output (= integrator state)"; parameter Real PID.xd_start = 0.0 "Initial or guess value for state of derivative block"; parameter Real PID.y_start = 0.0 "Initial value of output"; parameter Boolean PID.strict = false "= true, if strict limits with noEvent( )"; constant Real PID.unitTime(quantity = "Time", unit = "s") = 1.0; Real PID.addP.u1 "Connector of Real input signal 1"; Real PID.addP.u2 "Connector of Real input signal 2"; Real PID.addP.y "Connector of Real output signal"; parameter Real PID.addP.k1 = PID.wp "Gain of upper input"; parameter Real PID.addP.k2 = -1.0 "Gain of lower input"; parameter Real PID.P.k(unit = "1", start = 1.0) = 1.0 "Gain value multiplied with input signal"; Real PID.P.u "Input signal connector"; Real PID.P.y "Output signal connector"; parameter Real PID.gainPID.k(unit = "1", start = 1.0) = PID.k "Gain value multiplied with input signal"; Real PID.gainPID.u "Input signal connector"; Real PID.gainPID.y "Output signal connector"; parameter Real PID.addPID.k1 = 1.0 "Gain of upper input"; parameter Real PID.addPID.k2 = 1.0 "Gain of middle input"; parameter Real PID.addPID.k3 = 1.0 "Gain of lower input"; Real PID.addPID.u1 "Connector of Real input signals"; Real PID.addPID.u2 "Connector of Real input signals"; Real PID.addPID.u3 "Connector of Real input signals"; Real PID.addPID.y "Connector of Real output signals"; Real PID.limiter.u "Connector of Real input signal"; Real PID.limiter.y "Connector of Real output signal"; parameter Real PID.limiter.uMax(start = 1.0) = PID.yMax "Upper limits of input signals"; 117 parameter Real PID.limiter.uMin = PID.yMin "Lower limits of input signals"; parameter Boolean PID.limiter.strict = PID.strict "= true, if strict limits with noEvent( )"; parameter Boolean PID.limiter.limitsAtInit = PID.limitsAtInit "Has no longer an effect and is only kept for backwards compatibility (the implementation uses now the homotopy operator)"; protected parameter Boolean PID.with_I = PID.controllerType == Modelica.Blocks.Types.SimpleController.PI or PID.controllerType == Modelica.Blocks.Types.SimpleController.PID; protected parameter Boolean PID.with_D = PID.controllerType == Modelica.Blocks.Types.SimpleController.PD or PID.controllerType == Modelica.Blocks.Types.SimpleController.PID; Real PID.addD.u1 "Connector of Real input signal 1"; Real PID.addD.u2 "Connector of Real input signal 2"; Real PID.addD.y "Connector of Real output signal"; parameter Real PID.addD.k1 = PID.wd "Gain of upper input"; parameter Real PID.addD.k2 = -1.0 "Gain of lower input"; Real PID.I.u "Connector of Real input signal"; Real PID.I.y(start = PID.I.y_start) "Connector of Real output signal"; parameter Real PID.I.k(unit = "1") = 1.0 / PID.Ti "Integrator gain"; parameter enumeration(NoInit, SteadyState, InitialState, InitialOutput) PID.I.initType = if PID.initType == Modelica.Blocks.Types.InitPID.SteadyState then Modelica.Blocks.Types.Init.SteadyState else if PID.initType == Modelica.Blocks.Types.InitPID.InitialState or PID.initType == Modelica.Blocks.Types.InitPID.DoNotUse_InitialIntegratorState then Modelica.Blocks.Types.Init.InitialState else Modelica.Blocks.Types.Init.NoInit "Type of initialization (1: no init, 2: steady state, 3,4: initial output)"; parameter Real PID.I.y_start = PID.xi_start "Initial or guess value of output (= state)"; Real PID.D.u "Connector of Real input signal"; Real PID.D.y "Connector of Real output signal"; parameter Real PID.D.k(unit = "1") = PID.Td "Gains"; parameter Real PID.D.T(quantity = "Time", unit = "s", = 1e-060) = max(PID.Td / PID.Nd, 1e-014) "Time constants (T>0 required; T=0 is ideal derivative block)"; parameter enumeration(NoInit, SteadyState, InitialState, InitialOutput) PID.D.initType = if PID.initType == Modelica.Blocks.Types.InitPID.SteadyState or PID.initType == Modelica.Blocks.Types.InitPID.InitialOutput then Modelica.Blocks.Types.Init.SteadyState else if PID.initType == Modelica.Blocks.Types.InitPID.InitialState then Modelica.Blocks.Types.Init.InitialState else Modelica.Blocks.Types.Init.NoInit "Type of initialization (1: no init, 2: steady state, 3: initial state, 4: initial output)"; parameter Real PID.D.x_start = PID.xd_start "Initial or guess value of state"; parameter Real PID.D.y_start = 0.0 "Initial value of output (= state)"; Real PID.D.x(start = PID.D.x_start) "State of block"; protected parameter Boolean PID.D.zeroGain = abs(PID.D.k) < 1e-015; parameter Real PID.addI.k1 = 1.0 "Gain of upper input"; parameter Real PID.addI.k2 = -1.0 "Gain of middle input"; parameter Real PID.addI.k3 = 1.0 "Gain of lower input"; Real PID.addI.u1 "Connector of Real input signals"; Real PID.addI.u2 "Connector of Real input signals"; Real PID.addI.u3 "Connector of Real input signals"; Real PID.addI.y "Connector of Real output signals"; Real PID.addSat.u1 "Connector of Real input signal 1"; Real PID.addSat.u2 "Connector of Real input signal 2"; Real PID.addSat.y "Connector of Real output signal"; parameter Real PID.addSat.k1 = 1.0 "Gain of upper input"; parameter Real PID.addSat.k2 = -1.0 "Gain of lower input"; parameter Real PID.gainTrack.k(unit = "1", start = 1.0) = 1.0 / (PID.Ni * PID.k) "Gain value multiplied with input signal"; Real PID.gainTrack.u "Input signal connector"; Real PID.gainTrack.y "Output signal connector"; initial equation PID.I.y = PID.I.y_start; equation PID.addP.y = PID.addP.k1 * PID.addP.u1 + PID.addP.k2 * PID.addP.u2; PID.P.y = PID.P.k * PID.P.u; 118 PID.gainPID.y = PID.gainPID.k * PID.gainPID.u; PID.addPID.y = PID.addPID.k1 * PID.addPID.u1 + PID.addPID.k2 * PID.addPID.u2 + PID.addPID.k3 * PID.addPID.u3; assert(PID.limiter.uMax >= PID.limiter.uMin, "Limiter: Limits must be consistent However, uMax (=" + String(PID.limiter.uMax, 0, true, 6) + ") < uMin (=" + String(PID.limiter.uMin, 0, true, 6) + ")"); PID.limiter.y = homotopy(smooth(0, if PID.limiter.u > PID.limiter.uMax then PID.limiter.uMax else if PID.limiter.u < PID.limiter.uMin then PID.limiter.uMin else PID.limiter.u), PID.limiter.u); PID.addD.y = PID.addD.k1 * PID.addD.u1 + PID.addD.k2 * PID.addD.u2; der(PID.I.y) = PID.I.k * PID.I.u; der(PID.D.x) = if PID.D.zeroGain then 0.0 else (PID.D.u - PID.D.x) / PID.D.T; PID.D.y = if PID.D.zeroGain then 0.0 else PID.D.k * (PID.D.u - PID.D.x) / PID.D.T; PID.addI.y = PID.addI.k1 * PID.addI.u1 + PID.addI.k2 * PID.addI.u2 + PID.addI.k3 * PID.addI.u3; PID.addSat.y = PID.addSat.k1 * PID.addSat.u1 + PID.addSat.k2 * PID.addSat.u2; PID.gainTrack.y = PID.gainTrack.k * PID.gainTrack.u; PID.addD.u1 = PID.addI.u1; PID.addD.u1 = PID.addP.u1; PID.addD.u1 = PID.u_s; PID.P.u = PID.addP.y; PID.D.u = PID.addD.y; PID.I.u = PID.addI.y; PID.P.y = PID.addPID.u1; PID.D.y = PID.addPID.u2; PID.I.y = PID.addPID.u3; PID.addPID.y = PID.gainPID.u; PID.addSat.u2 = PID.gainPID.y; PID.addSat.u2 = PID.limiter.u; PID.addSat.u1 = PID.limiter.y; PID.addSat.u1 = PID.y; PID.addSat.y = PID.gainTrack.u; PID.addI.u3 = PID.gainTrack.y; PID.addD.u2 = PID.addI.u2; PID.addD.u2 = PID.addP.u2; PID.addD.u2 = PID.u_m; end PID_Motor; Minh họa mã chương trình thực thi HA GNSC cho ASV biên dịch để nạp vào vi xử lý MCU-STM32-Cortex M4 Arduino IDE /********************************************************************* Login : User Component : DefaultComponent Configuration : DefaultConfig Model Element : HA_GNCS_ASV File Path : DefaultComponent\DefaultConfig\HA_GNCS_ASV.h *********************************************************************/ #ifndef HA_GNCS_ASV_H #define HA_GNCS_ASV_H #include #include //## link itsState class State; //## class HA_GNCS_ASV class HA_GNCS_ASV { //// Constructors and destructors //// public : 119 HA_GNCS_ASV(); ~HA_GNCS_ASV(); //## operation request() void request(); OMIterator getItsState() const; void addItsState(State* p_State); void removeItsState(State* p_State); void clearItsState(); protected : void cleanUpRelations(); OMCollection itsState; //## link itsState public : void _addItsState(State* p_State); void _removeItsState(State* p_State); }; void _clearItsState(); #endif /********************************************************************* File Path : DefaultComponent\DefaultConfig\HA_GNCS_ASV.h *********************************************************************/ /******************************************************************** Login : User Component : DefaultComponent Configuration : DefaultConfig Model Element : HA_GNCS_ASV File Path : DefaultComponent\DefaultConfig\HA_GNCS_ASV.cpp *********************************************************************/ #include "HA_GNCS_ASV.h" //## link itsState #include "State.h" //## package Default //## class HA_GNCS_ASV HA_GNCS_ASV::HA_GNCS_ASV() { } HA_GNCS_ASV::~HA_GNCS_ASV() { cleanUpRelations(); } void HA_GNCS_ASV::request() { //#[ operation request() //#] } OMIterator HA_GNCS_ASV::getItsState() const { OMIterator iter(itsState); return iter; } 120 void HA_GNCS_ASV::addItsState(State* p_State) { if(p_State != NULL) { p_State->_setItsHA_GNCS_ASV(this); } _addItsState(p_State); } void HA_GNCS_ASV::removeItsState(State* p_State) { if(p_State != NULL) { p_State-> setItsHA_GNCS_ASV(NULL); } _removeItsState(p_State); } void HA_GNCS_ASV::clearItsState() { OMIterator iter(itsState); while (*iter){ (*iter)->_clearItsHA_GNCS_ASV(); iter++; } _clearItsState(); } void HA_GNCS_ASV::cleanUpRelations() { { OMIterator iter(itsState); while (*iter){ HA_GNCS_ASV* p_HA_GNCS_ASV = (*iter)->getItsHA_GNCS_ASV(); if(p_HA_GNCS_ASV != NULL) { (*iter)-> setItsHA_GNCS_ASV(NULL); } iter++; } itsState.removeAll(); } } void HA_GNCS_ASV::_addItsState(State* p_State) { itsState.add(p_State); } void HA_GNCS_ASV::_removeItsState(State* p_State) { itsState.remove(p_State); } void HA_GNCS_ASV::_clearItsState() { itsState.removeAll(); } /********************************************************************* File Path : DefaultComponent\DefaultConfig\HA_GNCS_ASV.cpp *********************************************************************/ /********************************************************************* Login : User Component : DefaultComponent Configuration : DefaultConfig Model Element : HorizontalTransferring File Path : DefaultComponent\DefaultConfig\HorizontalTransferring.h *********************************************************************/ 121 #ifndef HorizontalTransferring_H #define HorizontalTransferring_H #include //## class HorizontalTransferring #include "Attitude_Position_Control.h" class HA_GNCS_ASV; //## class HorizontalTransferring class HorizontalTransferring : public Attitude_Position_Control { //// Constructors and destructors //// public : //## operation HorizontalTransferring() HorizontalTransferring(); //## operation ~HorizontalTransferring() ~HorizontalTransferring(); //// Operations //// //## operation evolve() void evolve(); //## operation handle() void handle(); //// Additional operations //// int getSituation_ID() const; void setSituation_ID(int p_situation_ID); //// Attributes //// protected : }; int situation_ID; //## attribute situation_ID #endif /********************************************************************* File Path : DefaultComponent\DefaultConfig\HorizontalTransferring.h *********************************************************************/ /******************************************************************** Login : User Component : DefaultComponent Configuration : DefaultConfig Model Element : HorizontalTransferring File Path : DefaultComponent\DefaultConfig\HorizontalTransferring.cpp *********************************************************************/ #include "HorizontalTransferring.h" #include "HA_GNCS_ASV.h" //## class HorizontalTransferring HorizontalTransferring::HorizontalTransferring() { //#[ operation HorizontalTransferring() //#] } HorizontalTransferring::~HorizontalTransferring() { 122 } //#[ operation ~HorizontalTransferring() //#] void HorizontalTransferring::evolve() { //#[ operation evolve() //#] } void HorizontalTransferring::handle() { //#[ operation handle() //#] } int HorizontalTransferring::getSituation_ID() const { return situation_ID; } void HorizontalTransferring::setSituation_ID(int p_situation_ID) { situation_ID = p_situation_ID; } /********************************************************************* File Path : DefaultComponent\DefaultConfig\HorizontalTransferring.cpp *********************************************************************/ 123 Phụ lục Một số hình ảnh tích hợp thử nghiệm GNCS cho ASV 124 125 ... thiết kế hệ thống điều khiển cho phương tiện không người lái tự hành mặt nước Mục đích nghiên cứu Để phương tiện hoạt động cách tự hành, kiến trúc hệ thống điều khiển thường phải có ba hệ thống. .. UML/MARTE thiết kế hệ thống điều khiển cho phương tiện không người lái tự hành mặt nước áp dụng thử nghiệm phương tiện tự hành mặt nước (ASV) Nghiên cứu sinh (NCS) tự phân tích, tính toán thiết kế, ... triển công nghệ hướng đối tượng kiến trúc hướng theo mô hình cho phương tiện tự hành, như: Phương pháp thiết kế hướng đối tượng điều khiển phương tiện bay không người lái [3]; nghiên cứu áp dụng

Ngày đăng: 14/07/2017, 13:39

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • 1 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

  • 2 DANH MỤC CÁC BẢNG

  • 3 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

  • 4 MỞ ĐẦU

  • 1 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG TIỆN TỰ HÀNH DƯỚI NƯỚC VÀ CÁC KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN

    • 1.1 Sơ lược quá trình phát triển và ứng dụng phương tiện tự hành dưới nước

      • Hình 1.1 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV/AUV (SPURV)

      • Hình 1.2 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV/AUV (Epaulard)

      • Hình 1.3 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV/AUV (AUSS)

      • Hình 1.4 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV/AUV (REMUS 6000)

      • Hình 1.5 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV (SEAOTTER MKII)

      • Hình 1.6 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV/AUV (Bluefin-9)

      • Hình 1.7 Hình ảnh phương tiện tự hành trên mặt nước ASV (CUSV)

      • Hình 1.8 Hình ảnh phương tiện tự hành trên mặt nước ASV (ARCIMS)

      • Hình 1.9 Hình ảnh phương tiện tự hành trên mặt nước ASV (CARACAS)

      • Hình 1.10 Hình ảnh phương tiện tự hành trên mặt nước ASV (MAST) [66]

      • Hình 1.11 Thống kê tỷ lệ phân bổ ASV/AUV theo phạm vi ứng dụng tính đến năm 2009

      • Hình 1.12 Dự báo tỷ lệ phân bổ ASV/AUV theo phạm vi ứng dụng giai đoạn 2010 – 2019

      • 1.2 Tổng quan về hệ thống dẫn đường, định vị, điều khiển cho ASV

        • 1.2.1 Hệ thống dẫn đường của ASV

          • Hình 1.13 Hệ thống dẫn đường cho các phương tiện dưới nước không người lái [25], [39], [40]

          • 1.2.2 Hệ thống định vị của ASV

          • 1.2.3 Hệ thống điều khiển của ASV

          • 1.3 Phương pháp lai và công nghệ hướng đối tượng trong mô hình hóa hệ thống điều khiển

            • 1.3.1 Hệ thống động lực lai và Automate lai

              • 1.3.1.1 Hệ thống động lực lai

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan