NGHIÊN cứu ỨNG DỤNG cảm BIẾN QUÁN TÍNH để ước LƯỢNG các THÔNG số bước đi CHO NGƯỜI sử DỤNG THIẾT bị hỗ TRỢ đi lại

Kết quả nghiên cứu: - Giải pháp phần cứng và phần mềm để thu thập thông số bước đi sử dụng cảm biến quán tính - Chương trình được xây dựng trên phần mềm Matlab để xử lý dữ liệu thu được

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA ĐỀ TÀI

1 TS Nguyễn Anh Duy Trường Đại học Đông Á

2 KS Nguyễn Văn Nam Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật, ĐH Đà Nẵng

4 ThS Dương Quang Thiện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật, ĐH Đà Nẵng

ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH

Nhóm TRT-3C của Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật- ĐHĐN

MỤC LỤC

MỤC LỤC 1

DANH MỤC HÌNH VẼ 3

DANH MỤC BẢNG BIỂU 4

CHỮ VIẾT TẮT 5

THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 6

MỞ ĐẦU 12

1 Tính cấp thiết 12

2 Mục tiêu nghiên cứu 14

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 14

4 Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu 14

CHƯƠNG 1 ƯỚC LƯỢNG THÔNG SỐ BƯỚC ĐI TRONG CHĂM SÓC SỨC KHOẺ 16

1.1 Tầm quan trọng của thông số bước đi trong chăm sóc sức khoẻ 16

1.1.1 Một số khái niệm 16

1.1.2 Tầm quan trọng của thông số bước đi 18

1.2 Kỹ thuật phân tích thông số bước đi truyền thống 20

1.2.1 Timed 25-Foot Walk 21

1.2.2 UKK Walk test 22

1.2.3 The Time up and go 22

1.2.4 Four Meter Walk Test 23

1.3 Tiềm năng ứng dụng cảm biến quán tính trong y tế 24

1.3.1 Giới thiệu 24

1.3.2 Ưu thế của IMU trong y tế 26

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ CẢM BIẾN QUÁN TÍNH 28

2.1 Cảm biến 28

2.2 Cảm biến quán tính 28

2.2.1 Cảm biến gia tốc 30

2.2.2 Cảm biến vận tốc góc 31

2.2.3 Cảm biến từ trường 33

2.2.4 IMU MTi-1 và MTi-100 của hãng Xsens 33

CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG THUẬT TOÁN ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH SỬ DỤNG BỘ LỌC KALMAN 37

3.1 Hệ thống định vị 37

3.2 Thuật toán hệ thống định vị quán tính 38

3.2.1 Các hệ trục toạ độ 38

3.2.2 Biểu diễn phép quay và định hướng dùng quaternion 40

3.2.3 Thuật toán hệ thống định vị quán tính 42

3.3 Khai triển thuật toán định vị quán tính 43

3.3.1 Triển khai đạo hàm hướng, vận tốc và vị trí 46

3.3.2 Triển khai Taylor tính hướng, vận tốc và vị trí 48

3.4 Xây dựng bộ lọc Kalman cho hệ thống định vị quán tính 50

3.4.1 Giới thiệu bộ lọc Kalman 50

3.4.2 Xây dựng mô hình bộ lọc Kalman cho định vị quán tính 51

3.4.3 Cập nhật cho bộ lọc Kalman 57

3.5 Kết luận chương 58

CHƯƠNG 4 ƯỚC LƯỢNG THÔNG SỐ BƯỚC ĐI SỬ DỤNG CẢM BIẾN QUÁN TÍNH

CHO NGƯỜI SỬ DỤNG WALKER 59

4.1 Đề xuất hệ thống cảm biến quán tính đặt trên khung tập đi 59

4.1.1 Giới thiệu về hệ thống 59

4.1.2 Giải pháp phần cứng và đồng bộ dữ liệu 60

4.1.3 Thuật toán ước lượng mối quan hệ giữa ICS và BCS 63

4.1.4 Thuật toán ước lượng nhanh mối quan hệ giữa ICS và BCS 65

4.2 Thuật toán phát hiện và phân loại chuyển động của khung tập đi 72

4.2.1 Định nghĩa chuyển động của khung tâp đi 72

4.2.2 Thuật toán phát hiện chuyển động của khung tập đi 74

4.2.3 Thuật toán phân loại chuyển động 76

4.3 Ước lượng quỹ đạo chuyển động của khung tập đi 78

4.3.1 Ước lượng chuyển động sử dụng IMU 78

4.3.2 Ước lượng chuyển động sử dụng Encoder 80

4.3.3 Kết hợp quỹ đạo ước lượng bởi IMU và quỹ đạo ước lượng bởi encoder 82

4.4 Trích xuất thông số bước đi 83

4.5 Thí nghiệm và đánh giá hoạt động của thuật toán 87

4.5.1 Mô tả thí nghiệm 87

4.5.2 Đánh giá thuật toán ước lượng chuyển động sử dụng kết hợp chuyển động do IMU và encoder ước lượng 88

4.5.3 Đánh giá vai trò của bộ lọc Kalman trong INS 90

4.5.4 Đánh giá độ chính xác sử dụng hệ thống Optitrack 91

4.5.5 Đánh giá độ chính xác trong chuyển động có đổi hướng 96

KẾT LUẬN 98

TÀI LIỆU THAM KHẢO 100

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Chu kỳ bước chân (nguồn:[11]) 16

Hình 1.2 Các thông số bước chân (nguồn:[11]) 19

Hình 1.3 Phiếu đánh giá chỉ số sức khoẻ (nguồn: [24]) 21

Hình 1.4 The Time up and Go Test (nguồn: [5]) 22

Hình 1.5 Phiếu đánh giá bài kiểm tra The Time Up and Go (nguồn: [5]) 23

Hình 1.6 Bài kiểm tra 4 Meter Walk Test 24

Hình 2.1 Cấu tạo của một IMU 6DOF (nguồn: [29]) 29

Hình 2.2 IMU cổ điển được gắn trên tên lửa IRBM S3 (nguồn: [30]) 29

Hình 2.3 Sơ đồ khối của một hệ lò xo – gia trọng (nguồn: [28]) 30

Hình 2.4 Con quay hồi chuyển (nguồn: [31]) 31

Hình 2.5 Lực Coriolis 32

Hình 2.6 Cấu tạo cảm biến vận tốc góc 32

Hình 2.7 Nguyên lý cảm biến từ trường 33

Hình 2.8 IMU Mti-1 của hãng Xsens (nguồn [32]) 34

Hình 2.9 IMU Mti-100 của hãng Xsens (nguồn [33]) 34

Hình 2.10 IMU Mti-1 (nguồn: [32]) 35

Hình 2.11 Sơ đồ khối chức năng của cảm biến Mti-1 (nguồn: [32]) 35

Hình 2.12 Mặt trước của board mạch sử dụng cảm biến Mti-1 (nguồn: [32]) 36

Hình 2.13 Cảm biến IMU Mti-100 (nguồn: [33]) 36

Hình 3.1 Các hệ trục toạ độ sử dụng trong INA 39

Hình 3.2 Thuật toán INS sử dụng bộ lọc Kalman 43

Hình 3.3 Hoạt động của bộ lọc Kalman 50

Hình 4.1 Tổng quan hệ thống khung tập đi đề xuất 59

Hình 4.2 Các hệ trục tọa độ sử dụng 60

Hình 4.3 Hệ thống khung tập đi được chế tạo ([48]) 62

Hình 4.4 Quy trình hiệu chỉnh nhanh mối quan hệ giữa ICS và BCS: a) các chuyển động nghiêng, b) tính toán khoảng cách [49] 65

Hình 4.5 Tính vector tịnh tiến từ BCS sang ICS [49] 68

Hình 4.6 Lưu đồ thuật toán phân loại chuyển động 76

Hình 4.7 Kết quả việc phát hiện và phân loại chuyển động [53] 77

Hình 4.8 Chuyển động quay của khung tâp đi [53] 81

Hình 4.9 Hệ trục toạ độ BCS dùng trong xác định bước đi 83

Hình 4.10 Chuyển động có chu kỳ của bánh xe trong quá trình đẩy đi liên tục [53] 85

Hình 4.11 Thông số bước đi trong quá trình đẩy khung tập đi 20 m [53] 85

Hình 4.12 Độ cao và tư thế của khung tập đi trong quá trình sử dụng [53] 86

Hình 4.13 Quỹ đạo chuyển động của khung tập đi được ước lượng 91

Hình 4.14 Quỹ đạo chuyển động của khung tập đi được ước lượng khi không sử dụng bộ lọc Kalman 91

Hình 4.15 Hệ thống Optitrack được sử dụng để ghi lại chuyển động 92

Hình 4.16 Quỹ đạo chuyển động của khung tập đi được ghi lại bởi hệ thống Optitrack 92

Hình 4.17 Quỹ đạo chuyển động của khung tập đi được ước lượng 93

Hình 4.18 Quỹ đạo 3D chuyển động của khung tập đi được ước lượng 93

Hình 4.19 Phát hiện thời điểm bước chân sử dụng OptiTrack [53] 95

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Ứng dụng thông số bước đi (nguồn: [22]) 20

Bảng 1.2 Đánh giá sức khoẻ (nguồn: [5]) 22

Bảng 1.3 Ứng dụng IMU trong y tế (nguồn [26], [27]) 25

Bảng 1.4 Tiềm năng ứng dụng của cảm biến trong y tế (nguồn: [26], [27]) 26

Bảng 2.1 Thông số cảm biến vận tốc góc của Mti-1 và Mti-100 (nguồn: [32], [33]) 36

Bảng 2.2 Thông số cảm biến gia tốc của Mti-1 và Mti-100 (nguồn: [32], [33]) 36

Bảng 4.1 Đấu nối cảm biến với arduino 61

Bảng 4.2 Khung dữ liệu đóng gói 62

Hình 4.7 Thí nghiệm kiểm chứng quy trình hiệu chỉnh nhanh khi đặt IMU tại các vị Bảng 4.3 Kết quả 5 người dùng khung tập đi đi thẳng 20 m 70

Bảng 4.4 Kết quả một người dùng khung tập đi đi thẳng 20 m 87

Bảng 4.5 Kết quả 5 người dùng khung tập đi đi thẳng 20 m 89

Bảng 4.6 Sai số ước lượng cho khoảng 2 m di chuyển 94

Bảng 4.7 Khoảng cách ước lượng sử dụng khung tập đi đi dọc và ngược lại hành lan 20 m 96

Bảng 4.8 Khoảng cách ước lượng sử dụng khung tập đi đi theo hình chữ nhật 5x7 m 2 vòng 96

CHỮ VIẾT TẮT

BCS Body Coordinate System Hệ toạ độ vật thể

DCM Direction Cosine Matrix Ma trận Cosin hướng

EKF Extended Kalman Filter Bộ lọc Kalman mở rộng

GPS Global Positioning System Định vị toàn cầu

ICS Inertial Coordinate System Hệ toạ độ IMU

IMU Inertial Measurement Unit Cảm biến quán tính

INA Inertial Navigation Algorithm Thuật toán định vị quán tính

INS Inertial Navigation System Hệ thống định vị quán tính

MEKF Multiplicative Extended Kalman Filter Bộ lọc Kalman mở rộng kiểu nhân MEMS Micro-Electromechanical Systems Hệ thống vị cơ - điện tử

PINS Platform Inertial Navigation System Hệ thống định vị quán tính có đế RMSE Root Mean Square Error Căn trung bình bình phương sai số SINS Strapdown Inertial Navigation System Hệ thống định vị quán tính không đế

WCS World Coordinate System Hệ toạ độ toàn cầu

ZVI Zero Velocity Interval Điểm có vận tốc bằng không

ZVPT Zero Velocity Update Cập nhật tại các ZVI

TGU The Timed Up and Go Test Bài kiểm tra thời gian đứng dậy và đi

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

1 Thông tin chung:

- Tên đề tài: NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CẢM BIẾN QUÁN TÍNH ĐỂ ƯỚC LƯỢNG CÁC THÔNG SỐ BƯỚC ĐI CHO NGƯỜI SỬ DỤNG THIẾT BỊ HỖ TRỢ

ĐI LẠI

- Mã số: B2018-ĐN06-l0

- Chủ nhiệm đề tài: ThS Phạm Duy Dưởng

- Tổ chức chủ trì: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật

- Thời gian thực hiện: 2018 - 2020

2 Mục tiêu:

Trong đề tài này, chúng tôi nghiên cứu ứng dụng cảm biến quán tính và walker có

2 bánh trước nhằm:

- Ước lượng chuyển động của walker sử dụng cảm biến quán tính

- Ước lượng các thông số bước đi của người dùng thông qua chuyển động của walker

- Xây dựng hệ thống thực nghiệm để kiểm tra đánh giá độ chính xác

- Xây dựng nền tảng và hệ thống thực nghiệm trong nghiên cứu và ứng dụng cảm biến quán tính

4 Kết quả nghiên cứu:

- Giải pháp phần cứng và phần mềm để thu thập thông số bước đi sử dụng cảm biến quán tính

- Chương trình được xây dựng trên phần mềm Matlab để xử lý dữ liệu thu được từ thiết bị và ước lượng (dựa trên thuật toán định vị quán tính cải biên) các thông số bước đi phục vụ trong y tế

- Xây dựng được phần cứng để kiểm chứng thuật toán Cụ thể là 01 walker

có 2 bánh trước, được gắn một cảm biến quán tính Mỗi bánh của walker được gắn

1 encoder Một nút Start/stop được gắn tại tay cầm để thuận lợi cho người dùng để bắt đầu/kết thúc việc lấy dữ liệu trong quá trình tập luyện và kiểm tra sức khỏe

5 Sản phẩm:

5.1 Sản phẩm khoa học:

01 bài báo trên tạp chí khoa học quốc tế chuyên ngành trong danh mục Scopus:

Fast calibration for parameters of an inertial measurement unitfixed to astandard

walker Authors: Quang Vinh Doan; Duy Duong Pham Tạp chí Heliyon No: 6(8)

Pages: e04735 Year 2020

đi Dữ liệu đó được đưa vào thuật toán định vị quán tính để ước lượng thông số bước

đi của người dùng

6 Phương thức chuyển giao, địa chỉ ứng dụng, tác động và lợi ích mang lại của kết quả nghiên cứu:

6.1 Phương thức chuyển giao: Sản phẩm đề tài được chuyển giao cho Bộ môn Tự động hoá thuộc Khoa Điện – Điện tử để phục vụ nghiên cứu cho cán bộ và sinh viên 6.2 Địa chỉ ứng dụng: Bộ môn Tự động hoá thuộc Khoa Điện – Điện tử

Mẫu 22 Thông tin kết quả nghiên cứu đề tài khoa học và công nghệ cấp bộ bằng tiếng Anh

INFORMATION ON RESEARCH RESULTS

1 General information:

Project title: APPYING INERTIAL SENSOR TO ESTIMATE THE WALKING

PARAMETERS FOR USER OF WALKER

Code number: B2018-DN06-l0

Coordinator:Pham Duy Duong

Implementing institution: University of Technology and Education

Duration: from 2018 to 2020

2 Objective(s):

- Estimate the moving trajectory of walker using inertial sensor

- Compute the walking parameter using the estimated trajectory

- Implement an prototype for verifing the accuracy of estimated parameter

3 Creativeness and innovativeness:

- Propose an inertial navigation algorithm to improve the accuracy of movement estimation

- Implement a prototype to verify the proposed algorithm

4 Research results:

- An inertial navigation algorithm to improve the accuracy of movement estimation

- A code file in Matlab to analyze walking data and estimate the walking

parameters used in health care

- A prototype to verify the algorithm consisting of a two front-wheels walker, inertial sensor and two encoders attached in walker’s wheel A Start/Stop button at the walker’s handle for recoding walking data during walking test

5 Products:

5.1 Scientific products:

01 papper in international journal (SCOPUS): Fast calibration for parameters of an

inertial measurement unitfixed to astandard walker Authors: Quang Vinh Doan; Duy Duong Pham Tạp chí Heliyon No: 6(8) Pages: e04735 Year 2020

6 Transfer alternatives, application institutions, impacts and benefits of research results:

6.1 Transfer method: Project’s products were transferred to the Department of Automation

of the Faculty of Electrical – Electronics

6.2 Application address:Department of Automation of the Faculty of Electrical –

Electronics

6.3 Impacts and benefits of research results

- For education and training: The project is the reference document about inertial sensors, inertial navigation algorithms for students and graduated students The project is also a reference about the application of Kalman filter in inertial navigation In addition, the project is an important source of reference for modifying the inertial positioning

algorithm into moving objects without obvious zero velocity intervals

- For the fileds of science and relevant technolog:

+ Building algorithm to adjust the relationship between components in the walker system The main issue is the relationship between the inertial sensor and the walker

+ The thesis defines some basic types of walkers in the process of using and

constructing that classification algorithm of motion The inertial positioning algorithm is modified to estimate motion in each specific case

- For socio-economic development: The project aims to build a system of estimating

motion parameters for people in need of travel assistance With this system, users can manually check the parameters at home Based on these parameters, the doctor can

diagnose the condition, the ability to recover health

- For host organizations and research application establishments

+ Improve research capacity for lecturers and students

+ Enhancing cooperation between the University and localities in technology transfer

+ Approaching and mastering inertial sensors and inertial positioning algorithms Inertial sensor application for everyday life

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết

Cảm biến quán tính là một cảm biến gia tốc và góc quay, sử dụng trong các thiết bị quân sự, giải trí, thể thao, y tế, … với chức năng ước lượng các thông số chuyển động của thiết bị phục vụ cho việc định vị và điều khiển chuyển động cũng như góp phần quan trọng cho việc phân tích chuyển động của đối tượng cần nghiên cứu Với việc ước lượng các thông số (quỹ đạo, vận tốc, góc nghiên,…) của chuyển động, cảm biến quán tính có thể được sử dụng để định vị cho người đi bộ và phương tiện, dẫn đường cho tên lửa, phân tích dáng đi của con người trong chăm sóc sức khỏe cũng như mô phỏng chuyển động trong thể thao, phim ảnh,… Một cảm biến quán tính thường gồm một cảm biến gia tốc (đo giá trị gia tốc tịnh tiến theo 3 trục) và một cảm biến vận tốc góc quay (đo giá trị vận tốc góc quay theo 3 trục) Việc ước lượng chuyển động của cảm biến quán tính được thực hiện bằng cách tích phân các tín hiệu

từ cảm biến Cụ thể, việc tích phân 2 lớp của gia tốc tịnh tiến cho ta quãng đường di chuyển và tích phân của vận tốc góc quay cho ta hướng di chuyển Từ thông tin về quãng đường và hướng di chuyển, ta có thể ước lượng được quỹ đạo di chuyển của

hệ thống Đó là nguyên lý cơ bản của thuật toán định vị quán tính Ngày nay, do cấu trúc nhỏ, gọn, giá thành tương đối thấp, cảm biến quán tính được sử dụng trong các thiết bị dân sự như điện thoại di động, các thiết bị đo lường trong y tế, các thiết bị đo lường, phân tích trong thể thao, … nơi mà các hệ thống giám sát chuyển động truyền thống như hệ thống camera hoặc GPS thường quá đắt hoặc bị hạn chế bởi không gian làm việc

Việc ước lượng các thông số bước đi (ví dụ: độ dài bước đi, tốc độ và thời gian bước) rất quan trọng trong quá trình phục hồi chức năng cũng như chăm sóc sức khỏe [1], [2] Hiện nay có nhiều bài kiểm tra để đánh giá các thông số này (ví dụ: 6-minutes walk test [3], 50-foot walk test [4], 30-seconds chair stand test [4] và the timed up and go [5]) Tuy nhiên việc này mới chỉ thực hiện được cho người có khả năng đi lại bình thường dưới sự quan sát, đánh giá của bác sĩ

Trên thế giới hiện nay cũng đã có một số hệ thống đề xuất sử dụng cảm biến gắn trên thiết bị hỗ trợ đi lại (walker) [6]–[8] để ước lượng các thông số bước đi cho người sử dụng walker Mặc dù những hệ thống này có thể ước lượng thông số của việc đi lại sử dụng walker 4 bánh (rollator), chúng không thể trực tiếp áp dụng cho một walker chuẩn (standard walker), hoặc walker với 2 bánh trước (front-wheeled walker) do các loại walker này có thể bị nhất lên khỏi mặt đất trong quá trình di chuyển Trong khi đó, theo [9] loại walker chuẩn và walker với 2 bánh trước được sử dụng chính trong việc hỗ trợ đi lại Do đó, việc ước lượng thông số bước đi cho những loại walker này là rất quan trọng

Trong đề tài này, tôi nghiên cứu áp dụng cảm biến quán tính vào hệ thống walker có 2 bánh trước để ước lượng thông số bước đi cho cả walker chuẩn và walker với 2 bánh trước nhằm thực hiện các bài kiểm tra các thông số này cho người gặp khó khăn trong quá trình đi lại (ví dụ: người già, người bị yếu hoặc bị thương ở chân) Bằng việc sử dụng hệ thống walker này, người bệnh có thể thực hiện các bài tập và kiểm tra tại nhà

Việc ước lượng chuyển động sử dụng cảm biến quán tính là hướng nghiên cứu của tôi trong thời gian làm thạc sĩ tại Hàn Quốc Trong đó tôi chủ yếu sử dụng cảm biến quán tính để ước lượng chuyển động cho mục đích phân tích dáng đi và định vị trong nhà như trong mục 10.3 Hiện nay tôi đang là nghiên cứu sinh tại Đai học Bách khoa – ĐHĐN với hướng nghiên cứu là “nghiên cứu cải biên thuật toán định vị quán tính nhằm nâng cao độ chính xác để ước lượng chuyển động trong chăm sóc sức khỏe” Chính vì vậy, việc chọn đề tài “Nghiên cứu ứng dụng cảm biến quán tính để ước lượng các thông số bước đi cho người sử dụng thiết bị hỗ trợ đi lại có hai bánh trước” rất phù hợp với chuyên môn và hướng nghiên cứu sinh của tôi Đóng góp mới của đề tài là áp dụng thuật toán định vị quán tính sử dụng bộ lọc Kalman vào đối tượng chuyển động phức tạp như walker để ước lượng thông số bước đi cho người dùng

2 Mục tiêu nghiên cứu

Trong đề tài này, chúng tôi nghiên cứu ứng dụng cảm biến quán tính và walker

có 2 bánh trước nhằm:

- Ước lượng chuyển động của walker sử dụng cảm biến quán tính

- Ước lượng các thông số bước đi của người dùng thông qua chuyển động của walker

- Xây dựng hệ thống thực nghiệm để kiểm tra đánh giá độ chính xác

- Xây dựng nền tảng và hệ thống thực nghiệm trong nghiên cứu và ứng dụng cảm biến quán tính

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu:

- Chuyển động của walker tùy theo cách sử dụng của người dùng và áp dụng cảm biến quán tính để ước lượng chuyển động này

- Thuật toán định vị quán tính

Phạm vi nghiên cứu: Đề tài giới hạn phạm vi nghiên cứu là ước lượng các thông

số bước đi cơ bản như: độ dài bước, tốc độ bước, thời gian bước, quỹ đạo chuyển động của walker trong quá trình sử dụng Đề tài sử dụng thuật toán định vị quán tính

sử dụng bộ lọc Kalman

4 Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu

Cách tiếp cận

 Điều tra, khảo sát các kết quả nghiên cứu trong lĩnh vực liên quan

 Tận dụng kết quả nghiên cứu đã có của chủ nhiệm, thành viên nhóm nghiên cứu

 Đề xuất các giải pháp cải biên thuật toán định vị quán tính cho đối tượng nghiên cứu

 Chế tạo thiết bị, tiến hành thí nghiệm và kiểm tra, đánh giá độ chính xác Phương pháp nghiên cứu : Tìm hiểu cảm biến quán tính của Xsens, nghiên cứu thuật toán định vị quán tính cơ bản, nghiên cứu ứng dụng bộ lọc Kalman vào định vị quán tính để ước lượng quỹ đạo chuyển động sử dụng dữ liệu từ cảm biến quán tính Tìm hiểu các đặc trưng riêng trong chuyển động cho từng đối tượng để tìm phương

pháp cập nhật, tăng độ chính xác cho ước lượng chuyển động Cụ thể hóa những điều này vào thuật toán cập nhật giá trị đo cho bộ lọc Kalman Chế tạo hệ thống mẫu, tiến hành thực nghiệm để kiểm chứng kết quả bằng các loại thước đo và hệ thống camera (optiTrack)

CHƯƠNG 1 ƯỚC LƯỢNG THÔNG SỐ BƯỚC ĐI TRONG

Hoạt động đi (có nhiều hình thức khác nhau của nó như đi bộ, chạy, lên xuống cầu thang…) là một hoạt động điều hợp khéo léo và thăng bằng mà chúng ta đạt được trong quá trình phát triển từ nhỏ và có thể tập luyện để cải thiện Đây là một hoạt động liên quan đến nhiều khớp và cơ nhưng được thực hiện mà không có bất kỳ một

sự cố gắng có ý thức nào cho tới khi một trong những thành phần cơ hay khớp đó bị mất điều khiển

Khi đi, chúng ta di chuyển các thành phần cơ thể theo một trật tự nhất định thích nghi với loại mặt phẳng mà ta đi trên nó, với không gian và với những bất trắc bao quanh chúng ta Tất cả các đường vào cảm giác đều liên quan đến hoạt động đi

và khi có bất cứ phần nào trong hệ thống cảm giác bị mất kiểm soát, dáng đi cũng có thể bị ảnh hưởng

Thì chạm gót Thì đẩy Giữa thì chống Cuối thì chống Giữa thì Cuối thìđu đưa

đu đưa

Chuyển chân Nhấc chân

Hình 1.1 Chu kỳ bước chân (nguồn:[11])

Một chu kỳ đi hoàn chỉnh bao gồm các giai đoạn sau (xem

Thì chạm gót Thì đẩy Giữa thì chống Cuối thì chống Giữa thì Cuối thìđu đưa

đu đưa

Chuyển chân Nhấc chân

- Cuối giai đoạn chống của chân này và đầu giai đoạn chống của chân kia có một thời gian cơ thể chịu sức nặng trên hai chân gọi là giai đoạn chống kép, giai đoạn này càng ngắn khi tốc độ đi càng nhanh và không còn nữa khi chạy

Các nhóm cơ tham gia vào hoạt động đi:

- Các cơ đẩy là các cơ gập ngón chân, cơ gập mặt lòng bàn chân, cơ duỗi gối

và háng

- Các cơ đu quay là các cơ duỗi của ngón chân, cơ gập mặt lưng bàn chân, cơ gập và duỗi gối, và cơ gập háng

- Các cơ dạng, xoay trong, xoay ngoài khớp háng, gập bên và xoay thân cũng hoạt động trong giai đoạn chuyển trọng lượng và cử động chậu Nếu không có cử động thăng bằng của chậu trong cả hai cử động kéo và xoay khớp háng, không thể có dáng đi đúng được

- Các cơ xoay của thân trên và đầu cũng hoạt động, do vậy mặt và phần thân trên duy trì hướng về phía trước Tầm độ hoạt động của mỗi nhóm cơ này tuỳ thuộc trên độ dài và chiều cao của bước chân

- Cần phải duy trì sức mạnh của những nhóm cơ liên quan để chúng hoạt động hiệu quả khi đi, đặc biệt là những nhóm cơ chịu sức nặng của chi Những nhóm cơ phụ của thân cũng phải được tập mạnh và cũng không được quên sự đu đưa bình thường của cánh tay khi đi

1.1.2 Tầm quan trọng của thông số bước đi

Dáng đi của con người phụ thuộc vào sự tác động lẫn nhau phức tạp của các

bộ phận chính của hệ thần kinh, cơ xương và tim mạch [11] Kiểu dáng đi của cá nhân

bị ảnh hưởng bởi tuổi tác, tính cách, tâm trạng và các yếu tố văn hóa xã hội Tốc độ

đi bộ ưa thích ở người lớn tuổi là một dấu hiệu nhạy cảm về sức khỏe nói chung Đi

bộ an toàn đòi hỏi nhận thức và kiểm soát một cách đầy đủ Rối loạn dáng đi dẫn đến mất tự do cá nhân, té ngã, chấn thương và làm giảm chất lượng cuộc sống một cách

rõ rệt Khởi phát cấp tính của rối loạn dáng đi có thể chỉ ra mạch máu não hoặc tổn thương cấp tính khác trong hệ thần kinh nhưng cũng có thể là các bệnh toàn thân hoặc tác dụng phụ của thuốc, đặc biệt là thuốc an thần Tỷ lệ rối loạn dáng đi tăng từ 10%

ở những người từ 60-69 tuổi lên hơn 60% ở những đối tượng sống trong cộng đồng trên 80 tuổi Mất điều hòa cảm giác do bệnh đa dây thần kinh, parkinson và rối loạn dáng đi phía trước do bệnh não mạch máu dưới vỏ hoặc các rối loạn liên quan đến sa sút trí tuệ là một trong những nguyên nhân thần kinh phổ biến nhất Thoái hóa khớp háng và đầu gối là những nguyên nhân phổ biến không phải do thần kinh của rối loạn dáng đi Với tuổi cao, tỷ lệ bệnh nhân do nhiều nguyên nhân hoặc kết hợp các rối loạn thần kinh và không do thần kinh tăng lên Quan sát lâm sàng kỹ lưỡng về dáng

đi, xem xét tiền sử bệnh nhân tập trung và khám sức khỏe, thần kinh và chỉnh hình là

những bước cơ bản trong phân loại rối loạn dáng đi và đóng vai trò như một hướng dẫn cho các cuộc điều tra phụ trợ và can thiệp điều trị Đánh giá theo định hướng lâm sàng này cung cấp một cái nhìn tổng quan về phát đồ điều trị, tiến triển và sự điều trị rối loạn dáng đi

Phân tích thông số bước đi là một chủ đề nghiên cứu lớn hiện nay Riêng giữa năm 2012 đến 2013 đã có trên 3.400 công bố về vấn đề này Lĩnh vực nghiên cứu thông số bước đi được bắt đầu từ thế kỉ 19 và được ứng dụng cho nhiều lĩnh vực như thể thao [12]–[14] an ninh [15]–[17], và y tế [18]–[20]

Xét riêng về ứng dụng thông số bước đi trong y tế, những thay đổi trong thông

số bước đi tiết lộ thông tin quan trọng về chất lượng cuộc sống của con người Điều này đặc biệt hữu ích khi tìm kiếm thông tin đáng tin cậy về diễn biến của các bệnh khác nhau như các bệnh thần kinh (như bệnh đa xơ cứng hoặc bệnh Parkinson), các bệnh toàn thân (như bệnh tim mạch, trong đó thông số bước đi bị ảnh hưởng rất rõ ràng), sự thay đổi trong cách đi do di chứng từ đột quỵ và bệnh gây ra bởi lão hóa Kiến thức đáng tin cậy và chính xác về đặc điểm bước đi tại một thời điểm nhất định

và hơn nữa khi theo dõi và đánh giá chúng theo thời gian, sẽ cho phép chuẩn đoán sớm các bệnh và biến chứng của chúng và giúp tìm ra cách điều trị tốt nhất Một nghiên cứu trong [21] đã làm thí nghiệm để chứng minh việc dựa vào thông số bước

đi để phân biệt bệnh nhân parkinson và người cao tuổi

Độ dài sải chân

Hình 1.2 Các thông số bước chân (nguồn:[11])

Những thông số bước đi được ứng dụng nhiều trong y tế như tốc độ bước, độ dài bước/sải chân, độ rộng bước (xem Hình 1.2), góc bước, thời gian bước,… Các thông số bước đi được ứng dụng trong y tế, thể thao và nhận dạng được thể hiện như trong Bảng 1.1[22]

Bảng 1.1 Ứng dụng thông số bước đi (nguồn: [22])

Thông số bước đi Y tế Thể thao Nhận dạng

để kết luận rằng tốc độ bước đi trung bình của bệnh nhân đang điều trị ở bệnh viện là 0,58 m/s trong khi tốc độ bước đi của bệnh nhân điều trị ngoại trú là 0,74 m/s Điều này tạo cơ sở về lộ trình quá trình tập luyện hồi phục chức năng đưa người bệnh điều trị nội trú đạt được mức để chuyển sang điều trị ngoại trú

1.2 Kỹ thuật phân tích thông số bước đi truyền thống

Phương pháp phân tích truyền thống thường bao gồm các phân tích được thực hiện trong điều kiện lâm sàn bởi các bác sĩ Trong đó các thông số bước đi của bệnh nhân được quan sát và đánh giá trong quá trình đi bộ của người bệnh theo một quy

trình nhất định Sau đây là một số kỹ thuật phân tích bán chủ quan phổ biến nhất trên thế giới

1.2.1 Timed 25-Foot Walk

Kỹ thuật này còn được biết đến như là bài kiểm tra 25-Foot Walk Test [23] Đây là bài kiểm tra hiệu năng di động và chức năng chân định lượng dựa trên thời gian 25 bước đi Bệnh nhân phải hoàn thành 25 bước đi càng sớm càng tốt nhưng phải đảm bảo an toàn Sau đó đi ngược lại khoảng cách trên Trong quá trình thực hiện bài kiểm tra bệnh nhân có thể sử dụng các thiết bị hỗ trợ đi lại

Hình 1.3 Phiếu đánh giá chỉ số sức khoẻ (nguồn: [24])

1.2.2 UKK Walk test

Đây là bài kiểm tra nhằm đánh giá tình trạng sức khỏe liên quan đến thông số bước đi, nhịp tim trong khi đi và thể trạng (cân nặng, chiều cao) của người dùng [24] Trong đó, chỉ số sức khoẻ được tính toán và đánh giá cụ thể như trong Hình 1.3 Cụ thể, nếu chỉ số sức khoẻ nằm vào khoảng 90 đến 110 là bình thường

1.2.3 The Time up and go

Đây là bài kiểm tra nhằm kiểm tra việc đi lại của người già [5] Quy trình bài kiểm tra được thể hiện trong Hình 1.4 và kết quả sẽ được điền trong phiếu đánh giá như trong Hình 1.5 Đầu tiên người dùng ngồi trên ghế, sau đó đứng dậy, đi thẳng tới

3 𝑚, rồi quay về ngồi lại trên ghế Việc đánh giá kết quả bài kiểm tra dựa trên thời gian hoàn thiện bài kiểm tra như Bảng 1.2 Cụ thể, nếu thời gian hoàn thành bài kiểm tra lớn hơn 11,1 giây thì khả năng bị té ngã cao ở người bị rối loạn tiền đình, nếu thời gian thực hiện bài kiểm tra lớn hơn 13,5 giây thì khả năng bị té ngã cao ở người già

Bảng 1.2 Đánh giá sức khoẻ (nguồn: [5])

Hình 1.5 Phiếu đánh giá bài kiểm tra The Time Up and Go (nguồn: [5])

1.2.4 Four Meter Walk Test

Đây là bài kiểm tra 4 𝑚 đi bộ để xác định tốc độ di chuyển [25] Tốc độ di chuyển ảnh hưởng rất lớn đến hoạt động hằng ngày cũng như tình trạng sức khỏe Cách thức thực hiện bài kiểm tra được thể hiện trong Hình 1.6 Trong đó người dùng

sẽ có 1 𝑚 để gia tốc, sau đó là 4 𝑚 đi bình thường và tính thời gian, cuối cùng là 1 𝑚

để giảm tốc và dừng Từ thời gian và quãng đường thực hiện bài kiểm tra, chúng ta quy ra tốc độ di chuyển

Có thể thấy các thang đo truyền thống được sử dụng để phân tích các thông số bước đi trong điều kiện lâm sàng là bán chủ quan Nó được thực hiện bởi các bác sĩ bằng cách quan sát bệnh nhân trong quá trình đi bộ Điều này đôi khi còn được thực

hiện bằng cách khảo sát để bệnh nhân tự đưa ra đánh giá chủ quan về thông số bước

đi của mình Như vậy, nhược điểm của thang đo truyền thống là chúng đưa ra các phép đo chủ quan Đặc biệt, độ chính xác và độ phân giải của phép đo ảnh hưởng tiêu cực đến quá trình chuẩn đoán, theo dõi và điều trị cho bệnh nhân [22]

Hình 1.6 Bài kiểm tra 4 Meter Walk Test

Do vậy, cần có các hệ thống thiết bị hỗ trợ thực hiện việc kiểm tra thông số bước đi cho người dùng và tạo kênh thông tin khách quan, chính xác hơn hỗ trợ bác

sĩ trong quá trình đánh giá tình trạng sức khỏe

1.3 Tiềm năng ứng dụng cảm biến quán tính trong y tế

1.3.1 Giới thiệu

Tính năng nhận biết và phân tích chuyển động dựa trên IMU đã trở nên phổ biến trong các thiết bị điện tử tiêu dùng cũng như các thiết bị di động Các tiến bộ trong lĩnh vực nhận biết chuyển động với độ chính xác cao đã đưa công nghệ này vào trong cả các ứng dụng công nghiệp Có rất nhiều ứng dụng về chẩn đoán và đo đạc y

tế có thể khai thác các lợi thế từ việc kết hợp độ chính xác của các thiết bị công nghiệp với tính cơ động và kinh tế của các thiết bị tiêu dùng [26], [27]

Đôi khi, khả năng nhận biết chuyển động của các hệ thống sử dụng trong lĩnh vực y tế cũng tương đương các hệ thống quân sự cao cấp Ví dụ như hoạt động định hướng chính xác, thường xuất hiện trong các ứng dụng cho phương tiện đường bộ, đường không và đường biển, đang dần được sử dụng nhiều hơn trong các ứng dụng

y tế trải rộng từ dụng cụ phẫu thuật tới sử dụng robot Thêm vào đó, cho dù các yêu cầu về thiết kế cho hệ thống định hướng trong phẫu thuật và cho các hệ thống định hướng truyền thống trong các khí tài quân sự có nhiều điểm tương đồng, thì vẫn có những yêu cầu đặc biệt khác phát sinh từ điều kiện hoạt động và khả năng vận hành

Bảng 1.3 Ứng dụng IMU trong y tế (nguồn [26], [27])

Gia tốc / Vị trí

Hỗ trợ hô hấp nhân tạo Giám sát hoạt động Giám sát hồi đáp sinh học

Độ nghiêng

Phát hiện bệnh nhân ngã Giám sát tư thế của giường bệnh hay của bệnh nhân Giám sát độ nghiêng của đầu và cổ bệnh nhân cùng với hệ thống ống thở, ống truyền dinh dưỡng để tránh tắc nghẽn Giám sát huyết áp

Thiết bị chụp hình

Góc / Tốc độ góc

Máy quét Dụng cụ phẫu thuật cơ bản

Bộ phận cơ thể giả

Giao động

Phát hiện rung giúp điều khiển kích thích não để cắt cơn rung cho các bệnh nhân Parkinson

Giám sát hao mòn thiết bị

Chấn động Bảo hành thiết bị giá trị cao

rất nhiều loại thiết bị điện, điện tử Những cảm biến dựa trên cơ chế quán tính, tiêu thụ ít điện năng, và có kích cỡ nhỏ như thế này rất có ích đối với bất kỳ ứng dụng nào

có liên quan tới chuyển động, và thậm chí với những ứng dụng mà sự bất động là điều tối quan trọng Bảng 2.1 liệt kê một số ứng dụng y tế cụ thể sử dụng tới cảm biến chuyển động [26], [27]

1.3.2 Ưu thế của IMU trong y tế

Việc sử dụng các IMU để bổ trợ cho hoạt động ước lượng chuyển động đã trở nên rất phổ biến trong lĩnh vực công nghiệp Thông thường chúng được dùng kèm với các thiết bị định hướng khác như GPS Do GPS hoạt động dựa vào kết nối giữa thiết bị GPS và các vệ tinh trên quỹ đạo nên khi kết nối này không ổn định và không còn đáng tin cậy thì các IMU sẽ được sử dụng để tiếp tục định vị Quá trình này được gọi là định hướng độc lập (dead-reckoning) Các loại cảm biến khác như cảm biến ánh sáng và cảm biến từ trường cũng có thể được dùng kèm, tùy theo mục tiêu về hiệu năng hay điều kiện môi trường Mỗi loại cảm biến đều có những điểm yếu riêng IMU có khả năng bù đắp cho độ chính xác của các loại cảm biến khác do chúng không

bị ảnh hưởng bởi cùng các nhiễu có khả năng gây sai số cho các loại cảm biến khác Ngoài ra IMU chỉ dựa vào quán tính mà không cần tới các yếu tố hạ tầng bên ngoài như vệ tinh, từ trường, hay camera Các kiểu cảm biến chuyển động chính cùng với điểm mạnh, các hạn chế và khả năng ứng dụng trong y tế được liệt kê trong Bảng 1.4

Bảng 1.4 Tiềm năng ứng dụng của cảm biến trong y tế (nguồn: [26], [27])

Kiểu cảm

biến Điểm mạnh Hạn chế

Tiềm năng ứng dụng trong y tế

Từ trường Không cần cơ sở hạ tầng Dễ bị can nhiễu trường Hạn chế

Trong khi GPS có khả năng bị mất liên lạc vệ tinh và định vị dùng quang học trong y tế cũng có khả năng bị chắn tầm nhìn thì các IMU có khả năng định vị độc

lập và cung cấp thêm thông tin giúp cải thiện độ tin cậy của hệ thống Như vậy, IMU

có tiềm năng ứng dụng lớn hơn các loại cảm biến khác trong y tế

Một trong những ứng dụng y tế được liệt kê trong Bảng 1.3 có liên quan đến việc sử dụng các IMU để tăng độ chính xác trong việc lắp khớp gối hay khớp hông nhân tạo vào cơ thể bệnh nhân Mục tiêu của kỹ thuật này là làm giảm sai lệch của các khớp ghép so với trạng thái tự nhiên của bệnh nhân xuống dưới 10 Hiện nay, có đến hơn 95% các ca thay toàn bộ khớp gối chỉ dựa vào các kỹ thuật cơ khí thuần tuý

để lắp ghép với mức sai lệch đến 30 hoặc cao hơn Phương pháp sử dụng máy tính kết hợp với cảm biến quang học đang dần dần thay thế phương pháp cơ khí Tuy nhiên tiến trình thay thế chậm, chủ yếu là do thiếu trang thiết bị

Dù cho dùng phương pháp cơ khí hay quang học để căn chỉnh thì vẫn có xấp

xỉ 30% số ca thay khớp gối bị lệch trục, nghĩa là có độ lệch lớn hơn 3º Những ca này thường gây khó chịu cho bệnh nhân và rồi sau cũng phải phẫu thuật lại Do vậy, giảm thiểu khả năng lệch trục sẽ giúp cho việc phẫu thuật trở nên nhẹ nhàng hơn, thời gian phẫu thuật ngắn hơn, bệnh nhân dễ chịu hơn trong thời gian hậu phẫu, đồng thời tăng tuổi thọ của khớp thay thế Các IMU đã được chứng minh là có thể cải thiện được độ chính xác của việc thay khớp gối [26], [27]

Sự xuất hiện của các hệ thống cảm biến có độ chính xác cao và ổn định trong các môi trường hoạt động khác nhau làm cho IMU đang ngày càng được sử dụng nhiều hơn trong lĩnh vực y tế Những thiết bị này có lợi thế hơn so với các phương pháp cảm biến và đo đạc hiện thời về các mặt như độ chính xác, kích cỡ, mức tiêu thụ năng lượng, khả năng dự phòng, và dễ triển khai

Trong đề tài này hướng đến việc sử dụng IMU để đo thông số bước đi cho người dùng phục vụ cho quá trình chuẩn đoán bệnh tật, tình trạng sức khoẻ, tiến triển của bệnh nhân và tiến trình phục hồi chức năng

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ CẢM BIẾN QUÁN TÍNH

2.1 Cảm biến

Cảm biến là thiết bị cho phép chúng ta phát hiện, phân tích và ghi lại các hiện tượng vật lý mà rất khó đo lường bằng cách khác Cảm biến biến đổi các đại lượng vật lý như khoảng cách, vận tốc, gia tốc, lực, áp suất,… thành các tín hiệu điện Các giá trị của các tham số vật lý ban đầu có thể được tính toán thông qua các đặc trưng thích hợp của tín hiệu điện như biên độ, tần số, độ rộng xung,… Kích thước của cảm biến cũng là một yếu tố rất quan trọng Trong hầu hết các trường hợp, cảm biến có kích thước nhỏ được sử dụng nhiều hơn vì mật độ tích hợp cảm biến cao và giá thành cảm biến rẻ hơn Một cuộc cách mạng trong công nghệ sản xuất cảm biến là việc ứng dụng công nghệ chế tạo MEMS Các cảm biến được chế tạo theo cách này được gọi

là các hệ thống MEMS [28]

Cảm biến MEMS được chế tạo đầu tiên là cảm biến áp suất sử dụng phần tử nhạy điện kiểu áp trở Hiện nay, các cảm biến MEMS bao gồm nhiều loại khác nhau như cảm biến gia tốc, con quay vi cơ, cảm biến đo nồng độ hóa học…

2.2 Cảm biến quán tính

IMU bao gồm một cảm biến gia tốc theo 3 trục và cảm biến vận tốc góc theo

3 trục Lúc này IMU có 6 bậc tự do (6DOF) Cảm biến gia tốc được sử dụng để đo gia tốc theo 3 trục và cảm biến vận tốc góc được sử dụng để đo vận tốc góc theo 3 trục Trong đó mỗi cảm biến gia tốc là một hệ lò xo – gia trọng và mỗi cảm biến vận tốc góc chính là một con quay hồi chuyển

Dựa vào cấu trúc, có thể chia IMU thành 2 loại đó là loại có đế (Gimbal) và loại không đế (Strapdown) như trong Hình 2.1 Các cảm biến kiểu Gimbal được gắn trên một khung các đăng ba bậc tự do, độc lập với chuyển động của vật thể Cấu trúc này có ưu điểm là thuật toán tính toán đơn giản hơn so với hệ sử dụng cấu trúc Strapdown Điểm hạn chế của hệ này là đòi hỏi các thiết bị phức tạp, khối lượng lớn, giá thành cao, khó hiệu chỉnh và thử nghiệm Các cảm biến kiểu Strapdown gắn trên vật thể nên chuyển động cùng vật thể Kiểu này có ưu điểm là cấu trúc đơn giản, độ tin cậy cao, độ chính xác có thể chấp nhận được, chi phí thấp, kích thước nhỏ gọn

Tuy nhiên, hệ này có thuật toán tính toán phức tạp hơn so với cấu trúc Gimbal Ngày nay, khả năng tính toán của các thiết bị tính toán ngày càng cao, thì ảnh hưởng của hạn chế này ngày càng mờ nhạt [29]

a) IMU kiểu có Gimbal b) IMU kiểu Strapdown

Hình 2.1 Cấu tạo của một IMU 6DOF (nguồn: [29])

Hình 2.2 IMU cổ điển được gắn trên tên lửa IRBM S3 (nguồn: [30])

Ngoài ra, một số IMU còn tích hợp thêm cảm biến từ trường theo 3 trục, lúc này IMU có 9 bậc tự do (9DOF) Cảm biến từ trường được đưa vào nhằm sử dụng từ trường (thường là từ trường trái đất) để làm tham chiếu cho hướng của cảm biến

Trước đây các cảm biến được chế tạo theo công nghệ cơ – điện nên khá cồng kềnh và giá thành cao nên chủ yếu được sử dụng trong lĩnh vực quân sự và hàng không vũ trụ như máy bay, tên lửa, tàu vũ trụ và các thiết bị bay không người lái (xem

Hình 2.2) Đây là IMU loại có đế gồm các cảm biến được gắn trên các khung đế quay Ngày nay các cảm biến được chế tạo dựa trên công nghệ MEMS nên kích thước nhỏ gọn, giá thành rẻ, độ chính xác cao nên ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của đời sống Đây là loại cảm biến loại không có khung đế quay

2.2.1 Cảm biến gia tốc

Cảm biến gia tốc cho phép biến gia tốc thành một tín hiệu điện ở ngõ ra Cảm biến gia tốc hoạt động theo định luật II Newton, 𝐹 = 𝑚𝑎, đó là đo lực tác động lên một vật nặng đã biết trước khối lượng để tính ra gia tốc của vật Có rất nhiều cách để

đo lực tác động lên khối gia trọng, nhưng cách phổ biến nhất được dùng trong cảm biến gia tốc là đo khoảng cách dịch chuyển của khối gia trọng tương tự như khi khối gia trọng đó được treo bằng một lò xo Một hệ thống lò xo – gia trọng được vẽ trong Hình 2.3

Hệ số tiêu hao B(x) Khối gia trọng M

Lò xo K(x)

x

Hình 2.3 Sơ đồ khối của một hệ lò xo – gia trọng (nguồn: [28])

Hệ thống có thể được mô tả bởi phương trình vi phân sau

tín hiệu điện bằng nhiều cách Có hai cách phổ biến nhất được dùng, đó là đo sự thay đổi điện trở của vật liệu áp trở và đo sự thay đổi điện dung của tụ điện khi phần tử bản cực chuyển động Trong nhiều trường hợp, việc lựa chọn cảm biến kiểu tụ hay kiểu áp trở rất quan trọng Cảm biến kiểu áp trở có ưu điểm là công nghệ cấu tạo rất đơn giản Tuy nhiên nhược điểm của nó là hoạt động phụ thuộc nhiều vào sự thay đổi của nhiệt độ và độ nhạy kém hơn cảm biến kiểu tụ Ngoài ra còn một cách thứ ba nữa cũng được dùng để chế tạo cảm biến, đó là đo sự thay đổi điện tích trên bề mặt của vật liệu áp điện khi có lực tác động vào bề mặt của vật liệu

2.2.2 Cảm biến vận tốc góc

2.2.2.1 Con quay hồi chuyển

Khung đỡ Bánh đà

Trục quay

Mô men xoắn

Ngoại lực

Hình 2.4 Con quay hồi chuyển (nguồn: [31])

Là thiết bị dùng để đo hoặc duy trì sự định hướng được sử dụng rộng rãi trong thực tế Trong lĩnh vực hàng không vũ trụ, con quay hồi chuyển được sử dụng trong

hệ thống dẫn đường quán tính Trong các hệ thống tự động thì con quay hồi chuyển được sử dụng như là một cảm biến vận tốc góc để điều khiển chuyển động của robot Ngoài ra, các con quay hồi chuyển được sử dụng trong các máy thực tế ảo sử dụng

trong giải trí, tiêu dùng

Con quay hổi chuyển hoạt động dựa trên nguyên lý bảo toàn mô men của vật thể chuyển động quay khi tổng các lực tác dụng lên vật bằng không Con quay hồi chuyển cơ được cấu tạo đơn giản gồm bánh đà (đĩa quán tính) quay với vận tốc cao gắn trên khung đỡ như trong Hình 2.4

Khi khung ngoài quay nó tác động mô men ngoại lực vào đĩa, làm đĩa chuyển động theo phương vuông góc với phương quay của khung Khi đĩa xoay với vận tốc rất cao, sự chuyển hướng theo mô men ngoại lực được giảm thiểu (do hầu hết đã bị chuyển sang phương vuông góc) giúp con quay hồi chuyển hầu như duy trì được độ nghiêng của nó Hiện tượng mà sự quay theo trục này được chuyển thành sự quay theo trục kia đã được dùng để giám sát độ nghiêng (trong máy bay)

2.2.2.2 Cảm biến vận tốc góc công nghệ MEMS

Vận tốc góc

Hình 2.6 Cấu tạo cảm biến vận tốc góc

Cảm biến vận tốc góc dùng để đo vận tốc xoay của vật với chuyển động đầu vào và đầu ra là chuyển động tịnh tiến (thường là dao động) Cảm biến vận tốc góc MEMS hoạt động dựa trên hiệu ứng Coriolis Hiệu ứng Coriolis là hiệu ứng xảy ra trong hệ quy chiếu quay so với hệ quy chiếu quán tính Nó được thể hiệu qua hiện tượng sự lệch quỹ đạo của những vật chuyển động trong hệ quy chiếu này Sự lệch

quỹ đạo do một loại lực quán tính gây ra gọi là lực Coriolis (xem Hình 2.5) Lực Coriolis được xác định bằng công thức sau

Trong đó: 𝑣⃗ là vật tốc của vật

Ω

⃗⃗⃗ là vận tốc xoay Cảm biến vận tốc góc sử dụng một khối nặng dao động theo một phương còn gọi là phương sơ cấp Khối này đồng thời quay quanh một trục làm xuất hiện lực Coriolis khiến nó có thêm dao động theo phương thứ cấp vuông góc với phương sơ cấp và phương trục quay(xem Hình 2.6) Trên phương chuyển động thứ cấp này có gắn bản cực tụ điện để nhận biết sự thay đổi điện dung gây bởi chuyển động này và

từ đó tính ra vận tốc quay

2.2.3 Cảm biến từ trường

Cảm biến từ trường được dùng để đo đạc cường độ và hướng của từ trường trong vùng đặt cảm biến từ trường Cảm biến từ trường có thể được chế tạo theo nguyên lý của hiệu ứng Hall và hiệu ứng từ điện trở như trong Hình 2.7

Dòng điện

Điện trở thay đổi

Hình 2.7 Nguyên lý cảm biến từ trường

2.2.4 IMU MTi-1 và MTi-100 của hãng Xsens

Đề tài này sử dụng IMU loại Mti-100 (Chương 3) và Mti-1 (Chương 4) của hãng Xsens Hãng Xsens sản xuất nhiều loại IMU với các phiên bản và tính năng khác nhau Như trong Hình 2.8 và Hình 2.9, các cảm biến dòng IMU Mti-1, Mti-100 chỉ cho các dữ liệu thô về gia tốc, vận tốc góc và từ trường Trong khi đó, với dòng

Mti-3 AHRM thậm chí tích hợp thuật toán để tách gia tốc ra khỏi gia tốc trọng trường, thuật toán để tính các góc quay theo các phương (roll – góc nghiêng, pitch – góc chúc

và yaw – hướng), hướng di chuyển Thậm chí dòng IMU Mti-G-710 GNSS còn tích hợp INS để cho ra thông số về vị trí của cảm biến trong quá trình di chuyển Tuy nhiên các dòng IMU có nhiều tính năng có giá thành rất đắt

Hình 2.8 IMU Mti-1 của hãng Xsens (nguồn [32])

Hình 2.9 IMU Mti-100 của hãng Xsens (nguồn [33])

Hình 2.10 là hình ảnh của một IMU Mti-1 của Hãng Xsens với kích thước hình vuông mỗi cạnh là 12,1 𝑚𝑚, bề dày của cảm biến khoảng 3 𝑚𝑚 Với kích thước nhỏ gọn này thì cảm biến có thể được dùng rất rộng rãi trong nhiều ứng dụng Giá thành thị trường cho mỗi cảm biến hiện tại khoảng 300 $

Các khối chức năng của cảm biến được thể hiện trong Hình 2.11 Trong đó gồm các cảm biến gia tốc, vận tốc góc và từ trường; khối tạo xung nhịp, khối bộ lọc

và hiệu chỉnh kết quả và khối giao tiếp bên ngoài

Hình 2.10 IMU Mti-1 (nguồn: [32])

Hình 2.11 Sơ đồ khối chức năng của cảm biến Mti-1 (nguồn: [32])

Ngoài ra hãng Xsens còn tích hợp board mạch sử dụng IMU MTi-1 cho người dùng như trong Hình 2.12 với giá bán khoảng 600 $ Với board mạch này, người dùng

có thể kết nối với máy tính, giám sát và lưu trữ dữ liệu trên máy tính, kết nối với các

vi điều khiển Cảm biến IMU loại Mti-100 có đóng gói sẵn để kết nối máy tính như Hình Hình 2.13 với giá bán khoảng hơn 1600 $

Thông số kỹ thuật của cảm biến vận tốc góc và cảm biến gia tốc trong IMU MTi-1 và Mti-100 được thể hiện trong Bảng 2.1 và Bảng 2.2

Bảng 2.1 Thông số cảm biến vận tốc góc của Mti-1 và Mti-100 (nguồn: [32], [33])

Mật độ nhiễu 0.007 0.01 0/𝑠/√𝐻𝑧

Bảng 2.2 Thông số cảm biến gia tốc của Mti-1 và Mti-100 (nguồn: [32], [33])

Hình 2.12 Mặt trước của board mạch sử dụng cảm biến Mti-1 (nguồn: [32])

Hình 2.13 Cảm biến IMU Mti-100 (nguồn: [33])

CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG THUẬT TOÁN ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH

SỬ DỤNG BỘ LỌC KALMAN

3.1 Hệ thống định vị

Nhu cầu sử dụng hệ thống định vị và dẫn đường đã trở thành một nhu cầu không thể thiếu trong cuộc sống ngày nay Tuy nhiên các hệ thống định vị không thể đạt được sự chính xác tuyệt đối Vì vậy cần phải làm tăng độ chính xác của hệ thống định vị bằng cách khắc phục được sai số của hệ thống định vị toàn cầu (Global Positioning System - GPS) và hệ thống INS

Hệ thống INS có 2 ưu điểm nổi bật khi so sánh với các hệ thống dẫn đường khác là khả năng hoạt động độc lập và độ chính xác cao trong những khoảng thời gian ngắn Sai số của hệ thống INS tích luỹ theo thời gian do sử dụng nguyên lý tích phân của các tín hiệu từ cảm biến (có thành phần nhiễu) Chính vì thế trong những ứng dụng thời gian dài thì hệ thống INS thường sử dụng tích hợp với các hệ thống dẫn đường hoạt động ổn định theo thời gian khác như hệ thống định vị vô tuyến, hệ thống định vị vệ tinh GPS Sự tích hợp giữa GPS và INS là lý tưởng nhất vì hai hệ thống này có khả năng bù trừ nhau hiệu quả Trái tim của hệ thống tích hợp này chính là bộ lọc tối ưu Kalman Bộ lọc Kalman rất hiệu quả và linh hoạt trong việc kết hợp đầu ra của IMU để ước lượng trạng thái của hệ thống

Phương pháp định vị quán tính hoạt động dựa vào vị trí, vận tốc và động thái ban đầu đã biết của đối tượng Từ đó, đo tốc độ góc quay và gia tốc rồi dùng phương pháp tích phân để tìm ra vị trí của đối tượng Đây là phương pháp định vị duy nhất hoạt động độc lập mà không cần tham chiếu bên ngoài Nếu phương pháp định vị vô tuyến chịu ảnh hưởng của sóng vô tuyến điện và không sử dụng được trong những khu vực không có sóng thì phương pháp dẫn đường quán tính có thể khắc phục được Tuy nhiên, khi sử dụng trong thời gian dài, do ảnh hưởng của nhiều yếu tố, định vị quán tính sẽ xuất hiện sai số trong việc xác định vị trí, nếu không có sự điều chỉnh cập nhật