Phạm vi hoạt động của các hệ thống không người lái đang mở rộng nhanh chóng: tầm bay xa hơn, mức độ tự chủ lớn hơn và nhiệm vụ phức tạp hơn trong những môi trường khắc nghiệt hơn. Nhưng khi các yêu cầu này tăng lên, một thách thức kỹ thuật cơ bản cũng xuất hiện: Làm sao để đảm bảo điều hướng đáng tin cậy ở những môi trường mà bạn không thể nhìn thấy?

Ngày càng có nhiều câu trả lời hướng tới việc bạn không nên phụ thuộc vào một cảm biến duy nhất. Thực tế, bạn kết hợp nhiều cảm biến, mỗi loại bù trừ cho điểm mạnh và điểm yếu của nhau.

Việc tận dụng đồng thời nhiều cảm biến như vậy được gọi là hợp nhất cảm biến (sensor fusion), và nó đang thay đổi cách các kỹ sư quốc phòng và hàng không vũ trụ tiếp cận điều hướng tự động. Cụ thể, những tiến bộ mới trong sóng millimet (mmWave) radar đã cho phép công nghệ này tích hợp liền mạch vào kiến trúc cảm nhận hiện có, cung cấp một đầu vào bổ sung để tăng cường nhận thức tình huống.

Công nghệ này dựa trên những tiến bộ từ các lĩnh vực thương mại, không gian dân dụng và quốc phòng, và đang trưởng thành rất nhanh. Đối với các nhà quản lý chương trình đang đánh giá thế hệ hệ thống không người lái tiếp theo, hiểu được những gì hợp nhất cảm biến mang lại đang trở nên thiết yếu.

Mỗi Cảm Biến Kể Một Câu Chuyện Khác Nhau

Camera thì trực quan. Chúng tạo ra dữ liệu hình ảnh phong phú, như kết cấu, màu sắc và chi tiết không gian tinh tế. Chúng tương đối rẻ và nhẹ, làm cho chúng trở thành lựa chọn tuyệt vời cho điều hướng trong điều kiện tốt. Nhưng về cơ bản chúng phụ thuộc vào ánh sáng và đường nhìn. Che khuất cảnh bằng bụi, khói, sương mù hoặc bóng tối là bạn sẽ mù lòa.

Lidar lấp đầy một số khoảng trống này. Bằng cách phản xạ các xung laser lên bề mặt và đo thời gian hồi, nó có thể xây dựng bản đồ 3D của môi trường xung quanh. Nó hoạt động tốt trong điều kiện thiếu sáng, nhưng chia sẻ một điểm yếu then chốt với camera: các phần tử trong không khí. Bụi, khói và các hạt khác có thể tán xạ tia laser, làm giảm tầm và độ chính xác vào những thời điểm mà chúng có thể quan trọng nhất.

{{REC}}

Radar mmWave hoạt động trên một nguyên lý hoàn toàn khác. Sóng vô tuyến ở tần số mmWave có thể xuyên qua các hạt lơ lửng trong không khí, cho phép đo khoảng cách và vận tốc một cách chính xác.

Plextek, một công ty kỹ thuật có trụ sở tại Cambridge chuyên về radar và hệ thống điện tử thế hệ tiếp theo, đã cùng AeroXplorer thảo luận về tầm quan trọng của radar mmWave trong các ứng dụng hàng không vũ trụ. 

Mick Withers, Phó Chủ tịch cấp cao phụ trách Phát triển Kinh doanh, nói: “Một cảm biến như radar có thể nhìn xuyên qua đám bụi đó. Và bạn có thể có được độ cao chính xác hơn, nhưng quan trọng hơn là vận tốc tiếp cận. Bởi vì đó mới là thứ sẽ thực sự làm hỏng các [phép đo] của bạn.”

Mỗi cảm biến che lấp vùng mù của cảm biến kia. Đây là logic cơ bản của hợp nhất cảm biến, nơi các cảm biến khác nhau bổ trợ cho nhau thay vì cạnh tranh. Như Richard Jacklin, Trưởng phát triển kinh doanh thương mại tại Plextek, nhận định, "mmWave là một công nghệ bổ trợ tốt, nhưng nó sẽ không trả lời mọi thứ. Luôn luôn cần một sự kết hợp các cảm biến."

100 m Cuối Cùng

Trong cả hoạt động trên quỹ đạo và nhiệm vụ UAV, có một giai đoạn vận hành tập trung rủi ro một cách không tỷ lệ: 100 m cuối cùng. Đó là giai đoạn tiếp cận cự ly gần, cho dù là để ghép nối, hạ cánh hay tiếp cận cuối cùng. Trong 100 m cuối cùng, hậu quả của việc cảm biến gặp sự cố là nghiêm trọng nhất, và biên độ sai sót là nhỏ nhất.

Jacklin nói thẳng: "Nếu bạn đang chi hàng chục triệu cho một sứ mệnh, phần quan trọng nhất là 100 mét cuối cùng. Đó là phần mà bạn va chạm. Và đó là phần mà bạn mất thông tin."

{{REC}}

Theo Jacklin khi trình diễn công nghệ mới của Plextek, 100 m cuối cùng trong tình huống trên mặt trăng ám chỉ những giây cuối trước khi tiếp đất. Giai đoạn này bị làm phức tạp bởi luồng khí đẩy của tên lửa che khuất camera hướng xuống và bụi regolith khi tàu đổ dần xuống. Các thiết bị quang học bị làm mù vào thời điểm then chốt này, nơi dữ liệu độ cao và vận tốc chính xác nhất là cần thiết. Radar, vốn cắt xuyên qua đám bụi này một cách dễ dàng, trở nên không thể thiếu, vì đó là cảm biến có thể tiếp tục hoạt động khi các cảm biến khác không thể.

Điều tương tự cũng áp dụng cho các ứng dụng quốc phòng. Hãy xem xét một máy bay không người lái cánh quạt đang tiếp cận vùng hạ cánh trong môi trường nhiều bụi, hoặc một nền tảng ISR cánh cố định thực hiện bay thấp qua địa hình trong thời tiết xấu.

Phép đo vận tốc Doppler mà radar cung cấp đặc biệt có giá trị trong giai đoạn này. Xác định vận tốc tiếp cận bằng cách so sánh các khung hình liên tiếp của camera là khả thi, nhưng đòi hỏi tầm nhìn tốt, tương phản đủ và chi phí xử lý biên. Như Jacklin giải thích, "Điều khi sử dụng radar và sóng vô tuyến là bạn có thể tận dụng Hiệu ứng Doppler. Doppler sẽ cho bạn vận tốc tiếp cận. Đó là cách chính xác hơn nhiều để xác định vận tốc tiếp cận so với việc so sánh các khung ảnh, điều đó sẽ khó hơn nhiều."

Hiệu ứng Doppler đề cập đến sự thay đổi tần số của một sóng radar so với người quan sát. Điều này thường được liên tưởng đến tiếng còi của xe cứu thương hay xe cứu hỏa. Khi chúng tiến lại gần hoặc đi xa người quan sát, cao độ âm thanh dường như thay đổi nhẹ, trở nên cao hơn hoặc thấp hơn. Bằng cách đo sự dịch chuyển tần số này, có thể xác định chính xác vận tốc.

Hợp Nhất Trong Thực Tiễn

Nhưng hiểu được hợp nhất cảm biến là một chuyện. Áp dụng nó — khiến các cảm biến hoạt động cùng nhau trên một nền tảng bị giới hạn về SWaP — là chuyện khác.

Kiến trúc hợp nhất cảm biến hiện đại kết hợp đầu ra của nhiều cảm biến thành một "bức tranh" thống nhất, cân nhắc từng đầu vào theo điều kiện hiện tại và mức độ tin cậy tương ứng. Nếu tầm nhìn tốt, camera hoặc lidar có thể được tin cậy hơn. Ngược lại, khi điều kiện xấu đi, trọng số sẽ được chuyển nhiều hơn sang các phép đo radar. Kết quả là một giải pháp điều hướng chắc chắn hơn so với các phép đo riêng lẻ.

{{REC}}

Các hệ thống radar được thiết kế cho loại ứng dụng này cũng có thể thích ứng qua các giai đoạn hoạt động. Như Jacklin mô tả, "Với radar mmWave, bạn có thể chạy chúng ở các chế độ khác nhau. Bạn có thể có một chế độ điều chế tầm xa và một chế độ điều chế tầm gần. Vậy nên tùy vào vị trí trong quá trình hoạt động, bạn có thể dùng chế độ phù hợp."

Nhưng rất dễ đánh giá thấp nơi mà việc xử lý thực sự diễn ra. Trong nhiều ứng dụng quốc phòng, vận hành tự chủ theo thời gian thực là lựa chọn khả thi duy nhất. Việc truyền thông tin trở lại căn cứ có thể làm trễ tín hiệu đầu vào, thậm chí khiến một nhiệm vụ trở nên không an toàn. Jacklin nhấn mạnh điều này trong cuộc trò chuyện của chúng tôi: "Mục tiêu thực sự là để sử dụng tự chủ. Điều bạn không muốn là độ trễ của việc phát hiện một thứ gì đó, truyền nó về, có một quyết định được đưa ra, rồi truyền lại lên. Độ trễ đó có thể quá dài cho các hoạt động nơi bạn đang đưa hai thứ lại gần nhau." Jacklin đang nói tới tình huống ghép nối, nơi vòng lặp quyết định phải đóng trên tàu với tốc độ nhanh hơn bất kỳ con người điều khiển nào có thể phản ứng.

Không Còn Là Một Lựa Chọn

Khi các hệ thống không người lái được yêu cầu hoạt động trong những môi trường phức tạp hơn, hợp nhất cảm biến trở nên ngày càng quan trọng để đảm bảo các hệ thống này vận hành an toàn và chính xác.

Không có một cảm biến nào là đủ. Camera có thể bị mù, và Lidar có thể bị tán xạ. Mỗi cảm biến đều có giới hạn. Nhưng một nền tảng biết cách hợp nhất thông minh cả ba loại sẽ có thể hoạt động ngay cả khi môi trường trở nên thù địch.