Trang chủ Bài viết nổi bật Phát triển phương tiện tự hành dưới nước AUV phục vụ hỗ...

Phát triển phương tiện tự hành dưới nước AUV phục vụ hỗ trợ các tác vụ ngầm và nghiên cứu khoa học biển

Tiềm năng kinh tế biển Việt Nam 

Việt Nam có hơn 3.260 km bờ biển với hơn 4.000 hòn đảo, bãi đá ngầm lớn nhỏ, gần và xa bờ, có vùng nội thuỷ, lãnh hải, vùng đặc quyền kinh tế và thềm lục địa xác định gần gấp ba lần diện tích đất liền – khoảng trên 1 triệu km². Với 28 trong số 64 tỉnh/thành phố nằm ven biển, diện tích các huyện ven biển chiếm 17% tổng diện tích và là nơi sinh sống của hơn 1/5 dân số cả nước, tiềm năng từ biển của nước ta là rất lớn. Kinh tế biển đóng vai trò quan trọng trong chiến lược phát triển bền vững của đất nước, góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, tạo việc làm và bảo vệ môi trường. 

Nghị quyết số 36-NQ/TW về Chiến lược phát triển bền vững kinh tế biển Việt Nam đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045 đề ra mục tiêu tổng quát và mục tiêu cụ thể nhằm đưa Việt Nam trở thành quốc gia mạnh về biển, có sự phát triển bền vững, thịnh vượng, bảo đảm an ninh, an toàn nền kinh tế biển; trong đó, xác định đến năm 2030, các ngành kinh tế thuần biển có đóng góp vào GDP cả nước đạt khoảng 10%; kinh tế của 28 tỉnh, thành phố ven biển ước đạt 65 – 70% GDP cả nước; các ngành kinh tế biển phát triển bền vững theo các tiêu chuẩn quốc tế; tăng cường kiểm soát khai thác tài nguyên biển gắn với bảo đảm khả năng phục hồi của hệ sinh thái biển, v.v. 

Việc tìm hiểu, nghiên cứu để khai thác, làm chủ nguồn tài nguyên biển do đó đóng một vai trò chiến lược trong phát triển kinh tế, quân sự, xã hội, v.v.; từ đó việc thiết kế, chế tạo các thiết bị có khả năng hoạt động như những thiết bị lặn có người lái bên trong lần lượt được thúc đẩy và ra đời. 

Mặc dù vậy, các thiết bị lặn có người lái đã đạt đến giới hạn của sự phát triển vào cuối những năm 1960 khi mà một vài công ty quốc phòng như General Dynamics, Rockwell và Westinghouse đã khá hoàn chỉnh chúng. Từ mối quan tâm cho an toàn cho người điều khiển trong môi trường nước đến sự phát triển không ngừng của khoa học kỹ thuật đã dẫn đến ý tưởng cần phải nghiên cứu phát triển thêm những thiết bị lặn không người lái. 

Phân loại và ứng dụng của phương tiện lặn không người lái 

Hình 1 dưới đây phân loại các thiết bị, phương tiện thủy không người lái hoạt động trong môi trường nước.

Hình 1. Phân loại thiết bị, phương tiện thủy không người lái [1]

Để giải quyết cho các vấn đề đòi hỏi phải hoạt động dưới nước trong thời gian dài và nguy hiểm cho con người như nghiên cứu đại dương, bảo trì công trình, tìm kiếm, trục vớt, khảo sát đáy biển, tháo gỡ mìn, làm sạch khu vực nước tại các vùng chiến tranh, các nước phát triển trên thế giới như Anh, Đức, Mỹ, Nga, Nhật, v.v., đã phát triển và sử dụng các thiết bị phương tiện thủy không người lái làm việc thay thế cho con người. Trong đó, thiệt bị lặn không người lái ROV (Remotely Operated Vehicle) được điều khiển từ xa bằng dây cáp và thiết bị tự hành không dây AUV (Autonomous Underwater Vehicle) là thường được sử dụng cho các tác vụ ngầm hơn cả. Tùy vào đặc thù riêng cho từng công việc, nhiệm vụ mà ROV hoặc AUV sẽ có ưu, nhược điểm hơn trong từng trường hợp cụ thể. 

Thiết bị lặn không người lái ROV: Được phát triển vào những năm đầu 1950; những vấn đề kỹ thuật cho thiết bị lặn điều khiển từ xa bằng dây ROV đã được tính đến và bắt đầu được thiết kế, chế tạo và đưa vào khai thác. Ngày nay, ROV đã đóng vai trò chính, thay thế hầu hết các nhiệm vụ được giao cho những thiết bị lặn có người lái và hiện là thiết bị đáng tin cậy trong những thiết bị lặn dưới nước được chế tạo. Một số ROV điển hình như của viện hải dương học Wool Hole là công cụ chính được dùng để phát hiện xác tàu Titanic hay trong sự cố tràn dầu ở vịnh Mexico năm 2010; một số ROV đã được huy động sử dụng để ngăn sự rò rỉ dầu từ trong các ống nứt.

Hình 2. Thiết bị lặn không người lái ROV

Phương tiện tự hành dưới nước AUV: AUV bắt đầu được nghiên cứu từ những năm 1970 để khắc phục các hạn chế của những thiết bị lặn có người lái và cả ROV. Các thiết bị này có khả năng hoạt động trong nhiều dạng môi trường khác nhau từ sông ngòi, vùng biển đến các vùng lạnh giá khắc nghiệt ở hai đầu cực. Ngày nay, cùng với việc phát triển của các dạng vật liệu mới, kỹ thuật máy tính, thiết bị cảm biến, cũng như sự tiến bộ về lý thuyết điều khiển robot, hàng loạt các dạng AUV nhỏ gọn, tiên tiến, thông minh và đáng tin cậy đã được chế tạo và đưa vào ứng dụng trong thực tế như quan trắc môi trường, khảo sát địa hình, giám sát, hỗ trợ cứu hộ cứu nạn đường thủy, dò tìm vật thể kim loại dưới nước. Tuy nhiên AUV nói chung cũng không thể thay thế hoàn toàn ROV trong một số nhiệm vụ đặc thù vì mỗi thiết bị đều có lợi thế và nhược điểm riêng. Cả ROV và AUV đều được áp dụng rộng rãi và được quan tâm như nhau.

Hình 3. Phương tiện tự hành dưới nước AUV

Nghiên cứu và phát triển mẫu AUV phục vụ hỗ trợ các tác vụ ngầm và đo các thông số môi trường dưới nước trong nghiên cứu khoa học biển

Năm 2024, với sự tài trợ của Quỹ Đổi mới sáng tạo Vingroup (VinIF), dự án “Phát triển thiết bị tự hành dưới nước AUV sử dụng công nghệ SONAR cho quan trắc ngầm và đo đạc các tham số môi trường biển” do GS.TS. Nguyễn Văn Đức (Trường Điện – Điện tử, ĐH Bách Khoa Hà Nội) chủ nhiệm đã được triển khai. Dự án nhằm nghiên cứu thiết kế thiết bị tự hành AUV với mục đích khảo sát tình trạng thiên nhiên ở môi trường đáy biển bằng các công nghệ sonar, và thu thập các tham số môi trường biển bằng các công nghệ về cảm biến và truyền dẫn thông tin thủy âm.

Dự án tập trung vào thiết kế nguyên mẫu AUV bao gồm thiết kế cơ khí, thân vỏ, điều khiển lái, cân bằng, hệ thống sonar chủ động, camera dưới nước, hệ thống thông tin thủy âm số, tích hợp các cảm biến môi trường biển. Dự án sẽ khai phá và làm chủ các công nghệ lõi như hệ định vị sonar, hệ quét ảnh sonar, hệ truyền thông tin thủy âm số, hệ cảm biến môi trường. Các kết quả nghiên cứu nhằm chế tạo một hệ AUV nguyên mẫu có thể vận hành được trong điều kiện thực tế, minh chứng khả năng làm chủ các công nghệ dưới nước và khả năng ứng dụng của các hệ thống AUV dưới nước trong quản lý và bảo vệ môi trường biển. Bên cạnh các nghiên cứu hàn lâm, hệ thống dự kiến sẽ được thử nghiệm ở các điều kiện cảng biển thực tế để đánh giá các chỉ tiêu, tham số kỹ thuật và các phương pháp thiết kế nhằm hoàn thiện các AUV thông minh tự hành dưới nước do Việt Nam làm chủ và chế tạo. Các mục tiêu cụ thể của dự án: 

(i) Thiết kế hệ thống giao tiếp âm thanh kỹ thuật số để điều khiển AUV, thu thập dữ liệu, v.v. Phạm vi liên lạc dưới nước dự kiến lên đến 1km, đảm bảo AUV hoạt động bình thường ở độ sâu lên đến 20m. Các kỹ thuật truyền thông sẽ được sử dụng là các phương pháp điều chế kỹ thuật số, bao gồm các kỹ thuật truyền cho phép tốc độ truyền cao. 

(ii) Xây dựng hệ thống quét hình ảnh cho AUV sử dụng công nghệ SONAR. Hệ thống quét hình ảnh hướng đến sử dụng công nghệ ăng-ten mảng để tăng tốc độ xử lý dữ liệu song song. Kỹ thuật này hứa hẹn sẽ cung cấp hình ảnh quét chất lượng tốt, cho phép quan sát các vật thể dưới nước, cũng như quét đáy biển. 

(iii) Phát triển hệ thống định vị phù hợp với AUV. Hệ thống định vị sử dụng sự phản xạ của sóng âm từ nhiều nguồn khác nhau để xác định vị trí của AUV trong điều kiện dưới nước. Khả năng định vị dưới nước cũng cho phép điều khiển lái AUV một cách an toàn và mượt hơn. 

(iv) Xây dựng các mô hình điều khiển cho AUV bằng cách giải các phương trình động học và xem xét cẩn thận các nhiệm vụ cụ thể về ràng buộc vật lý của chúng. Dựa trên các mô hình đó, một cơ chế ổn định sẽ được đưa ra để điều khiển chuyển động tiến, lùi, lặn và nổi của AUV. Đồng thời, bộ điều khiển được lập trình động để giữ cho phương tiện cân bằng, ngay cả khi bị tác động bất lợi của nhiễu loạn nước.

(v) Cuối cùng, để xây dựng một mẫu AUV hoàn chỉnh tích hợp các công nghệ tiên tiến nói trên, AUV được triển khai sẽ chứng minh tính khả thi của thiết kế hệ thống hướng đến phục vụ hỗ trợ và giám sát công việc dưới nước. 

a) Các nội dung cần nghiên cứu phát triển 

Công nghệ truyền thông âm thanh hiện nay đã được ứng dụng tương đối rộng rãi trong quân đội và dân sự. Nguyên lý cơ bản của công nghệ này là truyền tín hiệu âm thanh trong các kênh dưới nước với tần số dao động trong dải tần số âm thanh hoặc siêu âm. Hệ thống truyền thông âm thanh kỹ thuật số bao gồm một máy phát có “ăng-ten” phát và một máy thu được kết nối với một “ăng-ten” thu như trong Hình 4. Hệ thống “ăng-ten” được đề cập ở đây không thực sự là một ăng-ten thu phát như hệ thống liên lạc vô tuyến mặt đất, với sự lan truyền như sóng điện từ, mà là một hệ thống “ăng-ten” tạo ra các rung động cơ học. Những rung động này tạo ra tần số siêu âm có thể lan truyền trong các kênh dưới nước. 

Các kênh âm thanh dưới nước được đặc trưng bởi độ suy giảm lớn, độ trễ truyền lớn, lan truyền đa đường và chịu nhiễu lớn. Do đó, để có thể truyền tín hiệu kỹ thuật số với tỷ lệ lỗi bit nhỏ (dưới 10-3) thì cần một bộ mã hóa và một bộ giải mã để sửa tín hiệu nhận được. Bên cạnh đó, phía nhận cần được thiết kế bộ lọc tín hiệu nhận thích hợp để loại bỏ nhiễu.

Hình 4. Sơ đồ tổng quan hệ thống thông tin liên lạc thủy âm kỹ thuật số [2, 3]

Ngày nay, công nghệ xử lý tín hiệu kỹ thuật số (DSP) đã phát triển nhanh chóng. Do đó, các công nghệ xử lý tín hiệu hiện đại đã được áp dụng cho các hệ thống thông tin liên lạc dưới nước âm thanh kỹ thuật số. Cụ thể, kỹ thuật Orthogonal Frequency Division Mutiplexing (OFDM) được kết hợp với công nghệ Multiple Input and Output (MIMO). Kết quả là khả năng thu nhận tín hiệu âm thanh dưới nước được tăng lên đáng kể.

Dự án sẽ thiết kế một hệ thống MIMO-OFDM cho thông tin liên lạc dưới nước, hứa hẹn truyền các dịch vụ đa phương tiện dưới nước với chất lượng cao và ở khoảng cách xa. Hơn nữa, dựa trên công việc nghiên cứu được đưa ra trong [4-12], dự án đã lên kế hoạch triển khai hệ thống liên lạc âm thanh kỹ thuật số dưới nước trên DSP và các bo mạch nhúng, để hệ thống được vận hành trong thời gian thực, đáp ứng nhu cầu của bộ điều khiển AUV trong thời gian thực.

Hình 5. Cấu trúc khối của quét SONAR hình ảnh 3D

Ứng dụng của công nghệ SONAR (định vị và dẫn đường bằng thủy âm) được tìm thấy trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như phân loại đáy biển đánh bắt hải sản [4, 5, 6], khảo cổ học, giám sát đường ống dưới nước [6, 7]. Dự án cũng sẽ hướng đến mục đích phát triển một hệ thống quét SONAR hình ảnh để hỗ trợ hoạt động của AUV trong các điều kiện dưới nước. 

b) Cách thức tiến hành nghiên cứu 

AUV là một cỗ máy tinh vi có thiết kế tốn kém về tài chính, thời gian và nhân lực. Liên lạc cho phương tiện tự hành dưới nước cũng phi truyền thống, vì nước chống lại sự lan truyền của sóng điện từ một cách mạnh mẽ. Do đó, dự án cần linh hoạt kết hợp nhiều phương án công nghệ để hiện thực hóa sản phẩm mục tiêu:

(i) Mô hình hóa hệ thống toàn diện và các thành phần của nó, liên quan đến các yếu tố cơ học, phương tiện truyền thông và các tác nhân giám sát và điều khiển thời gian thực. Các mô hình kết quả bao gồm cả đối tượng ảo và vật lý hữu ích cho các bước điều tra tiếp theo. Trong giai đoạn đầu, dự án sẽ xây dựng một mô hình cơ học có mục đích chung cho phép nghiên cứu các thuật toán khác nhau để điều khiển và cân bằng. Nó đủ mở để thay đổi hình học và cơ học. Trên thực tế, mô hình vật lý sẽ được phát triển từ mẫu phương tiện lai ROV-AUV. Trong khi đó, các đối tượng ảo sẽ được lập trình trên nền tảng đồ họa và các công cụ mô hình nhúng khác. 

(ii) Mô phỏng các chức năng và quy trình thủy động lực, tính toán và giao tiếp với sự hỗ trợ của các công cụ máy tính. Mô phỏng phần mềm trong vòng lặp sẽ giúp đánh giá và xác minh kỹ lưỡng tính đúng đắn và kịp thời của hành vi hệ thống cũng như hoạt động AUV. Các mô phỏng giúp dự án nghiên cứu hiệu quả tác động của các yếu tố môi trường đối với chuyển động của AUV và hiệu suất giao tiếp. Ngoài ra, các công cụ trực quan cũng sẽ được sử dụng để giải quyết vấn đề tìm đường và tránh chướng ngại vật. Về vấn đề lái và điều hướng, các mô phỏng tính toán chuyên sâu được kỳ vọng sẽ giúp vừa tính toán các tham số hình học vừa giải quyết vấn đề động học và động lực.

(iii) Tiến hành các nghiên cứu thực nghiệm dựa trên các mô hình nói trên để thu thập dữ liệu sơ bộ rất quan trọng trong việc thúc đẩy các bước tiếp theo của nghiên cứu và phát triển. Việc triển khai mẫu phương tiện lai ROV-AUV hiện có sẽ cung cấp dữ liệu đầu vào quan trọng cho việc khảo sát lái, định vị và thông tin liên lạc. Kết hợp với mô phỏng, việc triển khai thử nghiệm cho phép dự án thiết lập và điều chỉnh các mô hình được thiết kế trong các giai đoạn khác nhau của quá trình nghiên cứu và phát triển. Đồng thời, các bản sao kỹ thuật số được lập trình của các thành phần phức tạp trên bo mạch giúp dễ dàng xác minh sự tương tác của chúng trong thời gian thực. 

(iv) Sử dụng các công nghệ tiên tiến trong việc thực hiện các chức năng chính: ăng-ten mảng, hình ảnh sonar, bản sao kỹ thuật số, v.v. Việc xây dựng IoT dưới nước chưa bao giờ đơn giản, vì có rất nhiều thách thức phát sinh từ môi trường bất lợi. Nước tự nhiên chống lại chuyển động của bất kỳ máy móc nào và không để sóng điện từ lan truyền dễ dàng trong đó. Điều này mong muốn các giải pháp phân biệt để đảm bảo hoạt động bình thường của máy móc dưới nước từ các quan điểm giao tiếp, tính toán và điều khiển. Dự án nghiên cứu khả năng ứng dụng của các công nghệ nói trên, đầu tiên bằng mô phỏng, sau đó bằng thử nghiệm cấp độ thành phần riêng lẻ và cuối cùng là trên toàn hệ thống. 

(v) Kế thừa các kết quả nghiên cứu trong quá khứ và các nghiên cứu liên quan hiện có. Nhóm dự án đã thành công trong một số nghiên cứu về truyền thông SONAR. Điều này mang lại một khởi đầu thuận lợi khi thiết kế và phát triển các phương tiện truyền thông cho AUV. Đồng thời, dự án cũng đã xây dựng một mẫu AUV để sẵn sàng tích hợp các phương án điều khiển lái và điều hướng sáng tạo. Dự án đang tìm cách lắp ráp các thiết bị điện tử trên bo mạch tự thiết kế để sớm khởi động các thử nghiệm trên thực địa cho AUV, theo đó các chức năng định vị và giao tiếp có thể được thử nghiệm trong các tình huống thực tế hơn. 

c) Yêu cầu kỹ thuật sử dụng 

Về mặt kỹ thuật, có rất nhiều thách thức khác nhau trong việc chế tạo AUV và điều khiển chúng dưới nước. Dự án giải quyết các vấn đề bằng cách áp dụng các công nghệ mới tiên tiến trong thiết kế, mô phỏng và phát triển sản phẩm mục tiêu. Những đổi mới cần được nhấn mạnh nằm ở: (i) độ kín nước; (ii) cơ chế cân bằng và lái khớp; (iii) ăng-ten mảng; (iv) định vị dựa trên công nghệ SONAR; (v) cơ chế tự lái; (vi) bản sao kỹ thuật số; (vii) xử lý thời gian thực. 

(i) Độ kín nước: Điều quan trọng là mọi máy dưới nước phải được đóng gói chặt chẽ để các cấu trúc bên trong hoạt động bình thường. Đối với AUV, điều này thậm chí còn khó khăn hơn vì các phương tiện chứa rất nhiều vật dụng nhạy cảm với nước, từ các yếu tố cơ khí có độ chính xác cao đến thiết bị điện tử tinh vi. 

(ii) Cơ chế cân bằng và lái:Để giải quyết vấn đề cân bằng và điều khiển AUV, các mô hình động học và động lực học sẽ được cùng xây dựng. Giải pháp của nó theo đó đưa ra công thức để điều khiển máy móc, điều khiển lặn, nổi và di chuyển tiến/lùi. Sau đó, dự án thiết kế một mô-đun điều khiển trung tâm đưa ra quyết định chỉ đạo khi phân tích tất cả dữ liệu thu thập được từ môi trường xung quanh và tính toán các thông số quỹ đạo.

(iii) Ăng-ten mảng để xử lý tín hiệu song song:Vì ánh sáng nhìn thấy không thể lan truyền xa dưới nước, camera quang học thực tế không giúp ích gì trong việc giám sát video. Vì vậy chỉ có sóng âm thanh mới có thể được sử dụng để chụp những hình ảnh đủ tốt về môi trường xung quanh. Dự án kết hợp nhiều bộ thu phát để truyền tín hiệu sóng âm thanh. Các sóng nhận được sau đó được đưa qua các đường ống xử lý song song, cho hình ảnh trung thực hơn.

(iv) Định vị và điều hướng dựa trên SONAR: Khi AUV di chuyển dưới nước, bất kỳ hệ thống định vị dựa trên vệ tinh nào cũng không hoạt động, điều này đặt ra những thách thức đáng kể đối với vấn đề giám sát, điều hướng và điều khiển máy móc. Trên thực tế, sonar là phương tiện duy nhất để giải quyết vấn đề, cũng như truyền tải thông tin giữa các phương tiện dưới nước và trạm mặt nước. 

(v) Hình ảnh quét SONAR: Ánh sáng nhìn thấy thực tế không thể truyền xa qua nước. Do đó, công nghệ quét sonar được sử dụng thay thế. Các kỹ thuật chụp ảnh quét bên tiên tiến sẽ được nghiên cứu để chụp ảnh chất lượng tốt để tìm hiểu địa hình đáy biển và phát hiện chướng ngại vật. Phân tích hình ảnh rời rạc giúp người vận hành hệ thống thoải mái giám sát các máy móc dưới nước. Nó cũng cho phép ghi lại trực quan các hoạt động của họ để xem xét sau hành trình. 

(vi) Tổng hợp giao diện bản sao kỹ thuật số:Giám sát và điều khiển từ xa AUV cần một giao diện tiện dụng cho phép người vận hành điều khiển máy móc trong thời gian thực. Nhóm dự án có kế hoạch tích hợp các cảm biến vào AUV, báo cáo dữ liệu thời gian thực cho trạm nổi. Đồng thời, dự án cũng xây dựng một kênh liên lạc dưới nước cho các thiết bị truyền động nhúng để nhận lệnh điều khiển. Do đó, một hệ thống IoT hỗn hợp dưới nước – trên mặt nước được hình thành để thực hiện các chức năng giám sát và điều khiển. Dựa trên dữ liệu thu thập được, các đối tượng ảo đại diện cho các bộ phận của máy được xây dựng, cho phép các hoạt động tương tác từ trạm điều khiển.

(vii) Xử lý điện toán biên theo thời gian thực và giảm tải tác vụ động: Do băng thông liên lạc của các kênh sonar rất hạn chế, một AUV đang hoạt động cần cho phép các tác vụ tính toán được giảm tải phần lớn sang công nghệ điện toán đám mây linh động hoặc cổng ngoài. Hình ảnh quét và xử lý dữ liệu cảm biến chủ yếu phải được xử lý cục bộ trước khi đưa ra quyết định kiểm soát và chỉ đạo. Do đó, dự án nghiên cứu một cơ chế giảm tải tác vụ nhận biết tải tính toán. Cụ thể, các nhiệm vụ kiểm soát quan trọng về thời gian như lái, tránh chướng ngại vật, được thực hiện tại chỗ, trong khi khối lượng công việc ít nhạy cảm hơn về thời gian và tính toán như vẽ bản đồ đáy biển, tìm đường dài hạn sẽ được giảm tải toàn bộ hoặc một phần.

Lời kết

ROV/AUV là những thiết bị, phương tiện lặn không người lái có khả năng thay thế con người tiếp cận và giải quyết các vẫn đề kỹ thuật phực tạp dưới nước. Các phương tiện, thiết bị này thay thế con người làm việc bền bỉ trong thời gian dài liên tục dưới nước, giảm sự nguy hiểm đến tính mạng cho con người khi thực hiện các tác vụ ngầm như thăm dò thám hiểm, khảo sát, lấy mẫu, giám sát, cứu hộ cứu nạn, dò tìm kim loại, tài nguyên, quét bản đồ đáy, v.v.

Một quốc gia có bờ biển trải dài theo chiều dọc đất nước, với tiềm năng kinh tế mang lại từ biển là rất lớn thì việc nghiên cứu và phát triển các mẫu ROV/AUV hiện đại sẽ góp phần rất lớn cho việc thực hiện chiến lược quốc gia về phát triển kinh tế biển trong khai thác tài nguyên cũng như bảo vệ chủ quyền biển.

Tác giả: GS.TS. Nguyễn Văn Đức và PGS.TS. Phan Anh Tuấn – ĐH Bách khoa Hà Nội. 

Biên tập: Quỹ Đổi mới sáng tạo Vingroup (VinIF).

TÀI LIỆU THAM KHẢO 

[1]. Tôn Thiện Phương, Trần Ngọc Huy, “Báo cáo phân tích xu hướng công nghệ: Xu hướng nghiên cứu và ứng dụng, robot ngầm tự hành phục vụ quan trắc môi trường, khảo sát sông hồ và cứu hộ cứu nạn”, Trung tâm Thông tin và Thống kê Khoa học và Công nghệ, ĐHBK TP. Hồ Chí Minh, 2019. 

[2]. Duc Nguyen Van, “Quy trình thiết kế hệ thông thông tin thủy âm không dây sử dụng phương pháp điều chế FSK”, (1-2012-03115), 2012. 

[3]. Duc Nguyen Van, “Phương pháp lực chọn tham số bo bộ ghép xen kết hợp với mã cuộn và giải mã Viterbi cho hệ thống thông tin thủy âm” (1-1012-03018), 2012. 

[4]. Phan Anh Tuấn, “Nghiên cứu và Phát triển phương tiện dưới nước mini”, Đề tài thuộc Dự án JICA-AUN/SEED Net, thời gian thực hiện: 2012-2013. 

[5]. Lê Thanh Tùng, “Thiết kế và chế tạo mô hình tà u ngầm mini”, Đề tài của Bộ Giáo dục và Đào tạo, thời gian thực hiện: 2010-2012. 

[6]. Phan Anh Tuấn, “Nghiên cứu so sánh và mô phỏng thủy động lực học các vật thể dưới nước có thể di chuyển với tốc độ cao”, đề tài Cấp ĐHBK Hà Nội, thời gian thực hiện: 2012-2013. 

[7]. Trương Việt Anh, “Thiết kế và chế tạo thiết bị đẩy tàu ngầm mini”, Đề án Bộ Giáo dục và Đào tạo, thời gian thực hiện: 2014 – 2016. 

[8]. Ngô Văn Hiền, “Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo hệ thống điều khiển tích hợp dựa trên công nghệ hướng vật thể và thiết bị định vị (INS/GPS) cho phương tiện tự hành dưới nước”, Đề tài tiềm năng cấp Quốc gia, thời gian thực hiện: 2011-2012. 

[9]. Nguyễn Văn Đức, Đề tài NCKH cơ bản Nafosted, “Xây dựng mô hình kênh truyền và các phương pháp phỏng tạo kênh cho hệ thống thông tin thủy âm”, thời gian thực hiện: 2013-2014. 

[10]. Bạch Nhật Hồng, Đề tài KC.01.24: “Nghiên cứu ứng dụng một số cảm biến siêu âm để thiết kế chế tạo hệ thống phát hiện, đo đạc các tham số vật bay trên không và thiết bị truyền tin dưới nước phục vụ kinh tế – xã hội, an ninh – quốc phòng”, thời gian thực hiện 2004 – 2006. 

[11]. Caldwell, JB, “Mục tiêu máy quét phẳng độ phân giải cao”, Tin tức quang học và quang tử 11 (3), trang 45-46, 2000. 

[12]. Petillot, Y. R.; Reed, SR & Bell, JM, “Phát hiện và theo dõi đường ống AUV thời gian thực bằng cách sử dụng sonar quét bên và máy siêu âm đa chùm tia”, ‘OCEANS’02 MTS / IEEE’, trang 217-222, 2002. 

BÀI MỚI NHẤT

Phát triển phương tiện tự hành dưới nước AUV phục vụ hỗ trợ các tác vụ ngầm và nghiên cứu khoa học biển

Tiềm năng kinh tế biển Việt Nam Việt Nam có hơn 3.260 km bờ biển với hơn 4.000 hòn đảo, bãi đá ngầm lớn nhỏ,...

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 3): Phần cứng

Hệ thống phần cứng ở mức caoHệ thống phần cứng ở mức cao được chia thành các triển khai mạch tương tự, mạch số...

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 2)

Một trong những câu hỏi quan trọng liên quan đến tính toán neuromorphic là sử dụng mô hình mạng nơ-ron nào? Mô hình mạng nơ-ron xác định những thành phần nào tạo nên mạng, cách các thành phần đó hoạt động và tương tác. Ví dụ, các thành phần phổ biến của mô hình mạng nơ-ron là các nơ-ron và khớp thần kinh (synapse), lấy cảm hứng từ các mạng nơ-ron sinh học. Khi xác định mô hình mạng nơ-ron, người ta cũng phải xác định các mô hình cho từng thành phần (ví dụ: mô hình nơ-ron và mô hình synapse); các mô hình thành phần chi phối cách thành phần đó hoạt động.

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 1)

Mạng nơ-ron tăng vọt (Spiking Neural Network – SNN) được giới thiệu bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Heidelberg và Đại học Bern. Mạng nơ-ron tăng vọt bắt chước gần giống mạng nơ-ron tự nhiên, có khả năng xử lý thông tin theo thời gian thực và tiết kiệm năng lượng. SNN sử dụng các xung điện (spikes) để truyền thông tin giữa các nơ-ron. Thay vì truyền tín hiệu liên tục như các mạng nơ-ron truyền thống, SNN truyền các xung điện rời rạc tại các thời điểm cụ thể khi điện thế màng của nơ-ron vượt qua một ngưỡng nhất định. SNN lấy một tập hợp các xung tăng vọt làm ngõ vào và tạo ra một tập hợp các xung tăng vọt làm ngõ ra (một loạt các xung tăng vọt thường được gọi là các chuỗi xung tăng vọt). Tế bào thần kinh kích hoạt khi điện thế màng chạm ngưỡng, gửi tín hiệu đến các tế bào thần kinh lân cận, làm tăng hoặc giảm điện thế của chúng để đáp lại tín hiệu. Các thành phần quan trọng của mạng SNN là mô hình nơ-ron thần kinh, khớp thần kinh (synapse), STDP (spike-timing-dependent plasticity), v.v.

BÀI ĐỌC NHIỀU

Khái quát về mô hình dữ liệu quan hệ

Phần lớn hệ thống cơ sở dữ liệu hiện nay đều được xây dựng bằng mô hình dữ liệu quan hệ. Vậy mô hình...

Supervised Learning và Unsupervised Learning: Khác biệt là gì?

Supervised learning (Học có giám sát) và Unsupervised learning (Học không giám sát) là hai trong số những phương pháp kỹ thuật cơ bản...

Transformer Neural Network – Mô hình học máy biến đổi thế giới NLP

Năm 2017, Google công bố bài báo “Attention Is All You Need” thông tin về Transformer như tạo ra bước ngoặt mới trong lĩnh...

Khái quát về Data Pipeline

Dữ liệu là chìa khóa trong việc khám phá tri thức sâu rộng, nâng cao hiệu quả quy trình và thúc đẩy đưa ra...