ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN KALMAN NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN HIỆU CHO KÊNH GÓC TẤN CỦA MÁY BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI
DOI:
https://doi.org/10.59266/houjs.2026.1293Từ khóa:
Bộ lọc Kalman, góc tấn, lọc nhiễu cảm biến, máy bay không người lái (UAV), ước lượng trạng tháiTóm tắt
Bài báo này trình bày ứng dụng thuật toán Kalman để nâng cao chất lượng tín hiệu cho kênh góc tấn của máy bay không người lái (UAV). Kênh góc tấn cung cấp thông tin quan trọng cho hệ thống điều khiển hướng bay, nhưng tín hiệu thu được từ cảm biến thường bị nhiễu bởi nhiều yếu tố. Thuật toán Kalman được sử dụng để ước tính góc tấn thực tế của UAV từ tín hiệu bị nhiễu, qua đó cải thiện độ chính xác của thông tin góc tấn. Nghiên cứu tập trung vào đối tượng UAV cánh bằng cỡ nhỏ trong chế độ bay bằng, nơi tín hiệu khí động học đòi hỏi độ trễ thấp và độ chính xác cao. Bài báo mô tả chi tiết mô hình hệ thống, cách thức lựa chọn ma trận hiệp phương sai nhiễu (Q, R), thiết kế bộ lọc Kalman, mô phỏng và đánh giá hiệu quả thông qua các chỉ tiêu định lượng (RMSE, MAE). Kết quả mô phỏng cho thấy bộ lọc Kalman so với bộ lọc thông thấp truyền thống (LPF) đã cải thiện đáng kể độ chính xác của tín hiệu góc tấn (so với tín hiệu gốc), góp phần nâng cao hiệu suất và độ an toàn cho UAV trong quá trình hoạt động.
Tài liệu tham khảo
Benzin, A., Galasso, S., & Reiß, M. (2004). Real-time Kalman filter for image tracking. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 26(5), 650-656.
Brown, R. G., & Hwang, P. Y. C. (2012). Introduction to random signals and applied Kalman filtering with MATLAB exercises and solutions (4th ed.). John Wiley & Sons.
Friedland, B. (1969). Treatment of bias in recursive filtering. IEEE Transactions on Automatic Control, 14(4), 359-367.
Kalman, R. E. (1960). A new approach to linear filtering and prediction problems. Journal of Basic Engineering, 82(1), 35-45.
Kalman, R. E., & Bucy, R. S. (1961). New results in linear filtering and prediction theory. Journal of Basic Engineering, 83(1), 95-108.
Maybeck, P. S. (1974). Kalman filtering: A unified approach to estimation and control. Prentice Hall.
Nguyễn Đức Cương (2002). Mô hình hóa và mô phỏng chuyển động của khí cụ bay tự động. Hà Nội, Việt Nam: Nhà xuất bản Quân đội nhân dân.
Sharma, S. K., Das, B. K., & Devarajan, M. L. (2019). Kalman filtering with applications in robotics. CRC Press.
Wang, D., Li, S., & Liu, H. (2016). Kalman filter based sensor fusion for autonomous vehicle navigation. Sensors, 16(10), 1630.
