ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN MỞ RỘNG TRONG HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ UAV TÍCH HỢP GNSS/INS

Abstract

Bài báo này trình bày phương pháp mô hình hóa và mô phỏng một hệ thống định vị cho phương tiện bay không người lái (UAV) dựa trên tích hợp hệ thống định vị toàn cầu (GNSS) và hệ thống dẫn đường quán tính (INS) bằng bộ lọc Kalman mở rộng (EKF). Mục tiêu là nâng cao độ chính xác trong việc định vị và ước lượng quỹ đạo bay ba chiều (3D) của UAV trong điều kiện cảm biến thực tế có sai số. Mô hình UAV được giả thiết bay theo quỹ đạo cong trong không gian ba chiều với độ cao tăng dần. Các cảm biến INS được mô hình hóa với sai số nhiễu ngẫu nhiên và trôi dần theo thời gian, trong khi số liệu GNSS được giả thiết có độ chính xác hạn chế. EKF được thiết kế để kết hợp số liệu từ hai nguồn cảm biến này, qua đó hiệu chỉnh sai số và nâng cao chất lượng ước lượng trạng thái của UAV. Kết quả mô phỏng bằng MATLAB cho thấy thuật toán EKF giúp làm giảm đáng kể sai số so với dữ liệu đo trực tiếp từ GNSS hoặc INS riêng lẻ, đồng thời quỹ đạo ước lượng bám sát tốt quỹ đạo thực tế. Kết quả này khẳng định tính hiệu quả của công nghệ lọc Kalman trong các hệ thống định vị UAV hiện đại.