ƯỚC LƯONG THÔNG SỐ BƯỚC ĐI DÙNG CẢM BIẾN QUÁN TÍNH ĐẶT TRÊN BÀN CHÂN LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG

DÙNG CẢM BIẾN QUÁN TÍNH ĐẶT TRÊN BÀN CHÂN Cảm biến quán tính IMU ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong ước lượng chuyển động sử dụng thuật toán định vị quán tính INA.. Từ thông tin của

NGUYỄN THẾ KHÁNH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

ƯỚC LƯỢNG THÔNG SỐ BƯỚC ĐI DÙNG CẢM BIẾN QUÁN TÍNH ĐẶT TRÊN BÀN CHÂN

Đà Nẵng - Năm 2020

NGUYỄN THẾ KHÁNH

ƯỚC LƯỢNG THÔNG SỐ BƯỚC ĐI DÙNG CẢM BIẾN QUÁN TÍNH ĐẶT TRÊN BÀN CHÂN

C u n n n Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa

M số: 8520216

LU N V N TH C S

N ười ướng dẫn khoa học: PGS.TS Đo n Quan Vin

Đ N n - Năm 20 20

Với tình cảm chân thành, tôi bày tỏ lòng biết ơn đối với ại học à Nẵng, Trường ại học Bách Khoa à Nẵng, các Thầy, cô đã tham gia quản lý, giảng dạy và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu

Tôi xin bày tỏ sự biết ơn đến Thầy PGS.TS oàn Quang Vinh và Th.S Phạm Duy Dưởng người đã trực tiếp giúp đỡ tôi rất nhiều trong quá trình thực hiện luận văn trong thời gian qua

Mặc dù đã có nhiều cố gắng trong suốt quá trình thực hiện đề tài, song vẫn còn mặt hạn chế và thiếu sót Tôi rất mong nhận được ý kiến đóng góp và sự chỉ dẫn của quý thầy, cô giáo và các bạn học viên để luận văn được hoàn thiện hơn

Xin trân trọng cám ơn!

LỜI CAM ĐOAN 3

LỜI CẢM ƠN 4

MỤC LỤC 5

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT 8

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ 10

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đề tài 1

2 Tổng quan về hệ thống 3

3 Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn 4

4 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu 4

4.1 ối tượng nghiên cứu 4

4.2 Phạm vi nghiên cứu 5

5 Ý n ĩa k oa ọc và thực tiễn của đề tài 5

6 Bố cục luận văn 5

CHƯƠNG 1 - NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN VỀ CẢM BIẾN QUÁN TÍNH VÀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU 6 1.1 Giới thiệu 6

1.2 Tổng quan về MEMS 6

1.3 Công nghệ chế tạo các sản phẩm MEMS 7

1.4 Giới thiệu cảm biến quán tính (IMU) 7

1.4.1 Giới thiệu cảm biến gia tốc 9

1.4.2 Giới thiệu cảm biến vận tốc góc 11

1.4.3 Giới thiệu cảm biến từ trường 14

1.5 Khả năng ứng dụng của IMU 14

1.6 Cảm biến quán tính Mti-1 của hãng Xsens 17

1.7 Tổng quan về tình hình nghiên cứu 18

1.7.1 Phân tích dáng đi (gait analysis) 19

1.7.2 ịnh vị cho người đi bộ (pedestrian navigation) 20

1.8 Kết luận 21

CHƯƠNG 2 - THUẬT TOÁN ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH 22

2.1 Giới thiệu 22

2.2 Các hệ thống định vị và dẫn đường 22

2.2.1 Hệ thống dẫn đường toàn cầu GPS 22

2.2.2 Hệ thống dẫn đường quán tính 23

2.5 Kết luận 28

CHƯƠNG 3 - BỘ LỌC ALMAN CHO ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH VÀ CÁC PHƯƠNG TRÌNH C P NH T 29

3.1 Giới thiệu 29

3.2 Bộ lọc Kalman 29

3.3 Xây dựng mô hình bộ lọc Kalman cho định vị quán tính 32

3.4 Phương trình cập nhật cho bộ lọc Kalman 35

3.5 Phương trình cập nhật cơ bản cho IMU đặt trên bàn chân 35

3.6 Kết luận 37

CHƯƠNG 4 - THÍ NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ 38

4.1 Giới thiệu 38

4.2 Thiết bị thí nghiệm 38

4.3 Thí nghiệm đi thẳng dọc hành lang 39

4.4 Thí nghiệm đi ba bước với hệ thống camera 45

4.5 ánh giá sức khỏe thông qua thông số bước đi 48

4.5.1 UUK Walk test 48

4.5.2 The Time up and go 49

4.5.3 Four Meter Walk Test 50

4.6 Kết luận 53

KẾT LU N 54

TÀI LIỆU THAM KHẢO 55

DÙNG CẢM BIẾN QUÁN TÍNH ĐẶT TRÊN BÀN CHÂN

Cảm biến quán tính (IMU) ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong ước lượng chuyển động

sử dụng thuật toán định vị quán tính (INA) INA dựa trên nguyên tắc kết hợp tích phân hai lớp của gia tốc và tích phân của vận tốc góc Tuy nhiên, việc sử dụng nguyên lý tích phân sẽ làm cho sai số ước lượng tích lũy rất nhanh theo thời gian do nhiễu của các thành phần trong cảm biến Trong luận văn này, tôi trình bày việc xây dựng INA sử dụng bộ bộ lọc Kalman mở rộng để nâng cao độ chính xác của việc ước lượng quỹ đạo chuyển động của bàn chân để ước lượng thông số bước đi của người dùng Lúc này cảm biến quán tính được đặt trên bàn chân

và ghi lại dữ liệu chuyển động của bàn chân Quỹ đạo chuyển động của bàn chân được ước lượng bằng cách chạy INA cho dữ liệu này trên Matlab Từ quỹ đạo chuyển động của bàn chân, chúng ta có thể trích xuất các thông số chuyển động của người dùng như độ dài bước, tốc độ bước, thời gian bước… Những thông số bước đi này rất hữu ích trong việc đánh giá tình trạng sức khỏe người dùng và giúp phát hiện một số loại bệnh qua thông số bước đi

Từ k óa - định vị; đường dẫn; cảm biến quán tính; IMU; phân tích dáng đi; ước lượng

chuyển động

THE APPLICATION OF THE INERTIAL NAVIGATION OFKALMAN

FILTER IN WALKING PARAMETER ESTIMATION

Abstract - Inertial Measurement Unit (IMU) are increasingly widely used in motion

estimation using inertial positioning algorithm (INA) INA is based on the principle of combining two-layer integration of acceleration and integration of angular velocity However, using the integral principle will make the estimated error of accumulation very fast over time due to noise of the components in the sensor In this dissertation we present the construction

of INA using the extended Kalman filter set to improve the accuracy of the foot trajectory estimation to estimate the user's step parameters At this moment the inertial sensor is placed

on the foot and records the movement data of the foot Trajectory motion of the foot is estimated by running INA for this data on Matlab From the motion trajectory of the foot, we can extract the user's movement parameters such as step length, step speed, step time, etc These step parameters are very useful in evaluating User health status and help detect some diseases through step parameters

Key words - positioning; navigation; inertial measurement unit; IMU, gait analysis; motion

estimation

Viết tắt Tiến An Tiến Việt

INA Inertial Navigation Algorithm Thuật toán định vị quán tính

Bảng 4 1 Ước lượng thông số bước đi và sai lệch trên quãng đường 30m 44 Bảng 4 2 Sai số vị trí theo các trục khi sử dụng cập nhật vận tốc tại ZVI (m) 47 Bảng 4 3 Sai số vị trí theo các trục khi sử dụng cập nhật vận tốc và cập nhật độ cao tại ZVI (m) 47

Hình 1 Ước lượng chuyển động bàn chân sử dụng IMU 3

Hình 1 1 Các thành phần của thiết bị MEMS 7

Hình 1 2 Cấu tạo của một cảm biến quán tính 6DOF 8

Hình 1 3 Một cảm biến gia tốc cổ điển được gắn trên tên lửa IRBM S3 8

Hình 1 4 Sơ đồ khối của một hệ lò xo - gia trọng 9

Hình 1 5 Các dipole áp điện 9

Hình 1 6 Đáp ứng tần số của cảm biến kiểu áp điện 10

Hình 1 7 Cảm biến gia tốc kiểu tụ 10

Hình 1 8 Cảm biến gia tốc kiểu tụ chế tạo theo công nghệ MEMS 10

Hình 1 9 Cảm biến áp trở 11

Hình 1 10 Con quay hồi chuyển 12

Hình 1 11 Ứng dụng giám sát độ nghiêng máy bay 12

Hình 1 12 Lực Coriolis 13

Hình 1 13 Cấu tạo cảm biến vận tốc góc 13

Hình 1 14 Cảm biến vận tốc góc bằng công nghệ MEMS 14

Hình 1 15 Nguyên lý cảm biến từ trường 14

Hình 1 16 Năm chế độ cảm biến chuyển động 15

Hình 1 17 Chuyển động quay của một vật xung quanh trục Z 16

Hình 1 18 Ứng dụng IMU trong chơi golf 16

Hình 1 19 Các dòng IMU của hãng Xsens 17

Hình 1 20 IMU Mti-1 17

Hình 1 21 Sơ đồ khối chức năng của cảm biến Mti-1 18

Hình 1 22 Mặt trước của board mạch sử dụng cảm biến Mti-1 18

Hình 1 23 Phân tích dáng đi 19

Hình 1 24 Phân tích dáng đi sử dụng cảm biến quán tính 20

Hình 1 25 Hệ thống định vị cho người đi bộ 20

Hình 2 1 Quỹ đạo các vệ tinh của hệ thống GPS 23

Hình 3 1 Hoạt động của bộ lọc Kalman 30

Hình 3 2 Lưu đồ thuật toán hoạt động của bộ lọc Kalman trong định vị quán tính 31

Hình 4 1 Mô đun thu thập dữ liệu (trái) và bản thiết kế (phải) 38

Hình 4 2 Tín hiệu gia tốc theo 3 trục thu được với quãng đường đi 30m 39

Hình 4 3 Tín hiệu vận tốc góc theo 3 trục thu được với quãng đường đi 30m 39

Hình 4 4 Tín hiệu gia tốc truy xuất từ giây thứ hai đến giây thứ ba 40

Hình 4 5 Tín hiệu vận tốc góc truy xuất từ giây thứ hai đến giây thứ ba 40

Hình 4 6 Phát hiện ZVI sử dụng tín hiệu gia tốc 41

Hình 4 7 Phát hiện ZVI sử dụng tín hiệu vận tốc góc 41

ba 42

Hình 4 10 Phát hiện ZVI sử dụng cảm biến quán tính 43

Hình 4 11 Phát hiện ZVI sử dụng cảm biến quán tính truy xuất từ giây thứ hai đến giây thứ ba 43

Hình 4 12 Mô đun thu thập dữ liệu gắn trên bàn chân 45

Hình 4 13 Vị trí bàn chân sử dụng INA không cập nhật 45

Hình 4 14 Vị trí bàn chân sử dụng INA cập nhật vận tốc tại điểm ZVI 46

Hình 4 15 Vị trí bàn chân sử dụng INA cập nhật vận tốc và độ cao tại điểm ZVI 46

Hình 4 16 Phiếu đánh giá của bài kiểm tra UUK Walk test 49

Hình 4 17 Bài kiểm tra The Time up and go 50

Hình 4 18 Bài kiểm tra 4 Meter Walk Test 51

Hình 4 19 Đánh giá chung từ tốc độ di chuyển 51

Hình 4 20 Đánh giá các chỉ số từ tốc độ di chuyển 52

Hình 4 21 Một số khuyến cáo từ tốc độ di chuyển 52

MỞ ĐẦU

1 Tín cấp t iết của đề tài

Ở nước ta hiện nay, tình hình kinh tế và đời sống xã hội ngày càng được cải thiện và phát triển Do vậy, nhu cầu chăm sóc sức khỏe ngày càng cao và cấp thiết iều này đặt ra yêu cầu phải cải thiện chất lượng y tế trong đó có việc phát triển các sản phẩm phục vụ chăm sóc sức khỏe Việc nghiên cứu và đánh giá về tình trạng sức khỏe của người bệnh thông qua các phương pháp chẩn đoán như: sử dụng các xét nghiệm, chụp X - quang, Cộng hưởng từ, phân tích tín hiệu điện như điện tim, điện não…ngày càng phổ biến và được chỉ định rộng rãi

Trong đó, chẩn đoán những loại bệnh thông qua bước đi và dáng đi cũng là một trong những yếu tố đánh giá về tình trạng sức khỏe của con người, vì những thay đổi trong thông số bước đi tiết lộ thông tin quan trọng về chất lượng cuộc sống của con người iều này đặc biệt hữu ích khi tìm kiếm thông tin đáng tin cậy về sự phát triển của các bệnh khác nhau: các bệnh thần kinh như bệnh đa xơ cứng hoặc bệnh Parkinson; các bệnh toàn thân như bệnh tim mạch (trong đó dáng đi có ảnh hưởng rất

rõ ràng) Phần lớn những bệnh nhân sẽ có sự thay đổi trong cách đi do di chứng từ đột quỵ và bệnh gây ra bởi lão hóa Vì vậy, với kiến thức đáng tin cậy và chính xác về đặc điểm thông số bước đi tại một thời điểm nhất định hoặc khi theo dõi và đánh giá chúng theo thời gian, sẽ cho phép chẩn đoán sớm các loại bệnh và biến chứng của chúng, từ đó giúp tìm ra cách khuyến cáo và hướng điều trị tốt nhất

Trên thế giới hiện nay có nhiều bài kiểm tra để đánh giá các thông số bước đi (ví dụ: 4-meters walk test [1], 50-foot walk test [2], 30-seconds chair stand test [2] và the timed up and go [3]) Trong đó, các thông số bước đi bao gồm độ dài bước, tốc độ bước, thời gian bước hoặc thời gian hoàn thành một bài kiểm tra… được sử dụng để đưa ra các khuyến cáo cho bệnh nhân như khả năng bị té ngã đối với người bị rối loạn tiền đình, khả năng bị té ngã đối với người già [3] Hơn nữa, ở tài liệu [1] gồm 54 trang nói về bài kiểm tra 4 - Meters Walk Test Trong đó, người ta đưa ra rất nhiều các tiêu chí để khuyến cáo cho người dùng dựa vào tốc độ của bước đi Cụ thể như sau: tốc

độ bước bé hơn 0.6 m/s thì ở mức độ nguy hiểm, từ 0.6 m/s đến 1 m/s thì ở mức độ cảnh báo, lớn hơn 1 m/s là bình thường; tốc độ bước bé hơn 0.67 m/s thì phải cẩn thận

và phải được chăm sóc, từ 0.67 m/s đến 0.89 m/s thì có thể di chuyển và tham gia các hoạt động trong nhà, từ 0.89 m/s đến 1.11 m/s thì có thể bưng bê các vật nhẹ và tham gia các công việc nhẹ trong sân vườn, từ 1.11 m/s đến 1.33 m/s thì có thể đi cầu thang…

Trên cơ sở các bài kiểm tra đó, chúng ta có thể hiệu chỉnh lại cho phù hợp với điều kiện thể trạng người Việt Nam Hơn nữa, chúng ta có thể xây dựng lại các bài kiểm tra đối với những người sử dụng gậy hoặc walker để hỗ trợ đi lại

ể có thể tính toán và đáp ứng được các yêu cầu trong việc thực hiện các bài kiểm tra để đánh giá thông số bước đi hạn chế được sự nhầm lẫn do sự chủ quan gây ra

từ quá trình quan sát bằng mắt của Bác sỹ Chúng ta cần hướng đến việc chế tạo thiết

bị để xác định ước lượng được các thông số bước đi cho người dùng để tạo kênh thông tin khách quan, chính xác hơn hỗ trợ Bác sĩ trong quá trình đánh giá tình trạng sức khỏe của người dùng

Xuất phát từ thực tiễn đó, để có thể thực hiện việc ước lượng tính toán một cách chính xác các thông số bước đi như: độ dài bước, tốc độ bước, thời gian bước chúng ta cần phải sử dụng các thiết bị để thu thập thông tin và tính toán dữ liệu đáng tin cậy và hiệu quả Ở đề tài này, tôi nghiên cứu sử dụng cảm biến quán tính IMU (Inertial Measurement Units) để thực hiện quá trình thu thập thông tin của bước đi Từ thông tin của gia tốc và vận tốc góc chúng ta có thể ước lượng quỹ đạo chuyển động của bàn chân bằng cách sử dụng thuật toán định vị quán tính kết hợp với bộ lọc Kalman để ước lượng tín hiệu vào từ cảm biến đưa ra các thông tin cần thiết và làm giảm nhiễu hiệu quả

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), nó thường được 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 nghiêng…) 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…

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

Do vậy, việc nghiên cứu và ứng dụng cảm biến quán tính vào kỹ thuật và đời sống ngày càng trở nên phổ biến và cần thiết Trong đó, luận văn đã tập trung nghiên cứu ứng dụng của cảm biến quán tính IMU, thuật toán định vị quán tính INA kết hợp

với bộ lọc Kalman để ước lượng thông số bước đi của người dùng bằng cách đặt cảm biến quán tính trên bàn chân

Việc ước lượng quỹ đạo chuyển động của cảm biến quán tính được thực hiện bằng thuật toán định vị quán tính INA (Inertial Navigation Algorithm) bằng cách tích phân các tín hiệu được cung cấp từ cảm biến Với 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

Tuy nhiên, do nguyên lý cơ bản của INA là quá trình tích phân các tín hiệu được cung cấp từ cảm biến, vì vậy sai số sẽ bị tích lũy theo thời gian rất nhanh, để khắc phục được điều này trong quá trình tính toán ước lượng cần phải kết hợp với các bộ lọc để tăng độ chính xác và làm giảm nhiễu tác động vào hệ thống, trong đó phổ biến nhất hiện nay thường sử dụng bộ lọc Kalman

Với những lý do trên, tôi đã quyết định thực hiện đề tài: “Ước lượng thông số

bước đi dùng cảm biến quán tính đặt trên bàn chân” để nghiên cứu sâu hơn về IMU,

INA, bộ lọc Kalman và xây dựng các phương trình cập nhật cho IMU đặt trên bàn chân ứng dụng của chúng vào đánh giá thông số bước đi của người dùng

w

x

wb, wb

T C

Hình 1 Ước lượng chuyển động bàn chân sử dụng IMU

ể giám sát chuyển động của một đối tượng bất kỳ, chúng ta cần đặt cố định một IMU lên đối tượng đó Lúc này, quỹ đạo chuyển động của đối tượng được xem như trùng với quỹ đạo chuyển động của IMU Trong ước lượng thông số bước đi của người dùng, thông thường IMU thường được đặt trên mu bàn chân vì chuyển động của bàn chân có tính chất tuần hoàn và luôn có khoảng thời gian bàn chân chạm đất Khoảng thời gian chạm đất là thời điểm mà vận tốc và độ cao của bàn chân đạt đến vị trí 0, người ta thường gọi thời điểm này là ZVI (Zero Velocity Interval) Dựa vào đặc điểm

này tại các thời điểm ZVI này, chúng ta có thể xây dựng các phương trình để cập nhật quỹ đạo chuyển động ước lượng nhằm nâng cao độ chính xác của việc ước lượng thông số bước đi

Hình 1 thể hiện ứng dụng định vị quán tính để phân tích chuyển động của bàn chân Trong đó, quỹ đạo chuyển động của bàn chân chính là vị trí và hướng của hệ trục tọa độ gắn với bàn chân (BCS - Body Coordinate System) trong hệ tọa độ định vị (WCS - Wolrd Coordinate System) Vị trí và hướng này chính là vector tịnh tiến và

ma trận quay chuyển từ hệ trục WCS sang BCS BCS thường được chọn trùng với

hệ trục toạn độ vật lý của IMU Gốc của WCS thường được chọn trùng với BCS tại thời điểm đầu của chuyển động, trục hướng thẳng đứng lên trên, nằm ngang và trùng với phương của trục tại thời điểm ban đầu

Trong INA, chúng tôi đặt và là vận tốc và vị trí của IMU trong WCS ặt ( ) là ma trận quay từ WCS sang BCS tương ứng với quaternion [4] Lúc này và ( ) Việc thực hiện phép quay trong không gian có thể được xác định theo nhiều cách khác nhau như: ma trận quay DCM, quaternion, phương pháp Euler Trong nghiên cứu này, chúng tôi xây dựng hướng của BCS theo phương pháp quaternion

3 Mục ti u v n iệm vụ của luận văn

Nghiên cứu thiết bị ước lượng thông số bước đi, ứng dụng INA và bộ lọc Kalman

mở rộng vào việc ước lượng thông số bước đi cho IMU đặt trên bàn chân, nhằm tạo ra ứng dụng tự động ước lượng thông số bước đi cho người dùng phục vụ cho việc đánh giá tình trạng sức khỏe của người dùng từ đó cung cấp các thông tin đáng tin cậy và khách quan về thông số bước đi của người dùng làm giảm sai số và nhầm lẫn trong phương pháp đo chủ quan

Mục tiêu cụ thể:

- Xây dựng được INA để ước lượng chuyển động của IMU

- Xây dựng được bộ lọc Kalman ứng dụng trong định vị quán tính để nâng cao

độ chính xác trong ước lượng

- Xây dựng các phương trình cập nhật cho IMU đặt trên bàn chân

4 Đối tƣợn n i n cứu v p ạm vi n i n cứu

4.1 Đối tƣợn n i n cứu

 Cảm biến quán tính IMU

 Thuật toán định vị quán tính

 Bộ lọc Kalman

 Chuyển động của bàn chân trong quá trình bước đi

4.2 P ạm vi n i n cứu

Xây dựng được INA sử dụng bộ lọc Kalman cho IMU đặt trên bàn chân nhằm ước lượng các thông số bước đi đơn giản như: số bước, tốc độ bước, thời gian bước, quỹ đạo chuyển động của bàn chân với độ chính xác phù hợp với mục đích sử dụng

P ƣơn p áp n i n cứu

 Tìm hiểu bộ lọc Kalman

 Tham khảo các hệ thống, thiết bị, bài báo liên quan đến IMU

 Xây dựng INA sử dụng bộ lọc Kalman để ước lượng chuyển động cho hệ thống 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

Từ đó ước lượng thông số bước đi của người dùng

5 Ý n ĩa k oa ọc v t ực tiễn của đề t i

ề tài sẽ mang lại một hướng đi trong việc nghiên cứu và chế tạo thiết bị ước lượng thông số bước đi, ứng dụng INA và bộ lọc Kalman mở rộng vào việc ước lượng thông số bước đi cho IMU đặt trên bàn chân nhằm tạo ra ứng dụng tự động ước lượng thông số bước đi cho người dùng phục vụ cho việc đánh giá tình trạng sức khỏe của người dùng nhằm cung cấp các thông tin đáng tin cậy và khách quan về thông số bước

đi của người dùng làm giảm sai số và nhầm lẫn trong phương pháp đo chủ quan ồng thời, IMU và INA đang được nghiên cứu phát triển rất mạnh trên thế giới Tuy nhiên, việc này còn khá hạn chế ở Việt Nam Việc tìm kiếm các tài liệu, chương trình tham khảo về IMU và INA bằng tiếng Việt rất khó khăn và cho kết quả rất ít mà

đa số tài là các tài liệu dịch sơ sài từ các nghiên cứu quốc tế Luận văn này trình bày một cách bài bản, chi tiết và rành mạch về IMU và INA Do đó, có thể được sử dụng làm tài liệu tham khảo bằng tiếng Việt rất quan trọng cho các sinh viên và học viên cao học tại Việt Nam

6 Bố cục luận văn

Ngoài phần mở đầu, phần kết luận và kiến nghị, luận văn gồm 4 chương:

Chương 1: Nghiên cứu tổng quan về cảm biến quán tính và tình hình nghiên cứu Chương 2: Thuật toán định vị quán tính

Chương 3: Bộ lọc Kalman cho định vị quán tính và các phương trình cập nhật Chương 4: Thí nghiệm và kết quả

CHƯƠNG 1 - NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN VỀ CẢM BIẾN QUÁN TÍNH

VÀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

1.1 Giới thiệu

Luận văn tập trung nghiên cứu thiết bị để ước lượng thông số bước đi sử dụng cảm biến quán tính, do vậy chương này tập trung nghiên cứu tổng quan về cảm biến quán tính Trước đây, cảm biến quán tính thường chỉ được ứng dụng trong hàng không

vũ trụ và trong quân sự do có kích thước lớn và giá thành đắt Cùng với sự phát triển của công nghệ vi - cơ - điện tử (MEMS) thì cảm biến quán tính ngày càng được tính hợp, có kích thước nhỏ gọn, giá thành rẻ và ngày càng ứng dụng rộng rãi trong dân dụng

Trong chương này giới thiệu công nghệ MEMS và ứng dụng công nghệ này trong các ngành công nghiệp ồng thời, chương này giới thiệu về cấu tạo, nguyên lý của cảm biến quán tính được chế tạo từ công nghệ MEMS, khả năng ứng dụng của cảm biến quán tính và cảm biến quán tính của Hãng Xsens loại Mti-1 được sử dụng trong luận văn Cuối chương trình bày về tổng quan tình hình nghiên cứu trên thế giới

về các hướng nghiên cứu sử dụng cảm biến quán tính

1.2 Tổng quan về MEMS

Vào thế kỷ XX, các thiết bị điện tử được tích hợp với số lượng ngày càng lớn, kích thước ngày càng nhỏ và chức năng ngày càng được nâng cao iều này đã mang lại sự biến đổi sâu sắc cả về mặt công nghệ lẫn xã hội Vào cuối năm 50 của thế kỷ

XX, một cuộc cách mạng hóa về công nghệ micro đã diễn ra và hứa hẹn một tương lai cho tất cả các ngành công nghiệp Hệ thống vi - cơ - điện tử (Micro Electro Mechanical Systems) viết tắt là MEMS đã được ra đời và phát triển trong giai đoạn này

Công nghệ vi cơ đã và đang tiến xa hơn nhiều so với nguồn gốc của nó là công nghệ bán dẫn MEMS bao gồm những cấu trúc vi cơ, vi cảm biến, vi chấp hành và vi điện tử cùng được tích hợp trên một chip (on chip) (Hình 1.1) Các linh kiện MEMS thường được cấu tạo từ silic Một thiết bị MEMS thông thường là một hệ thống vi cơ tích hợp trên một chip mà có thể kết hợp những phần cơ chuyển động với những yếu

tố sinh học, hóa học, quang hoặc điện Kết quả là các linh kiện MEMS có thể đáp ứng với nhiều loại lối vào: hóa, ánh sáng, áp suất, rung động, vận tốc và gia tốc… Với ưu thế có thể tạo ra những cấu trúc cơ học nhỏ bé tinh tế và nhạy cảm đặc thù, công nghệ

vi cơ hiện nay đã cho phép tạo ra những bộ cảm biến (sensor), những bộ chấp hành (actuator) được ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống Các bộ cảm biến siêu nhỏ và rất tiện ích này đã thay thế cho các thiết bị đo cũ kỹ, cồng kềnh trước đây Song công nghệ MEMS mới đang ở giai đoạn đầu của nó và cần rất nhiều nghiên cứu cơ bản hơn, sâu hơn

Vi cảm biến Vi điện tử

Vi chấp hành

Vi cấu trúc

MEMS

Hình 1 1 Các thành phần của thiết bị MEMS

1.3 Công nghệ chế tạo các sản phẩm MEMS

Các sản phẩm MEMS là sự tích hợp vi mạch điện tử với các vi linh kiện, các chi tiết vi cơ, mạch vi điện tử được chế tạo trên phiến silic do đó xu hướng chung là lợi dụng tối đa vật liệu silic để chế tạo các linh kiện vi cơ theo những kỹ thuật tương tự với kỹ thuật làm mạch vi điện tử, điển hình là kỹ thuật khắc hình

Một số phương pháp gia công các chi tiết cơ tiêu biểu ở công nghệ MEMS như sau:

- Gia công vi cơ khối

1.4 Giới thiệu cảm biến quán tính (IMU)

IMU bao gồm một cảm biến gia tốc (accelerometer) theo 3 trục và cảm biến vận tốc góc (gyroscope) theo 3 trục, lúc này IMU có 6 bậc tự do (6DOF) Cảm biến gia tốc được sử dụng đo gia tốc tịnh tiến theo 3 trục và cảm biến vận tốc góc được sử dụng để đo vận tốc góc theo 3 trục Hình 1.2 thể hiện cấu tạo nguyên lý của một IMU 6DOF gồm 3 cảm biến gia tốc theo 3 trục và 3 cảm biến 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

Hình 1 2 Cấu tạo của một cảm biến quán tính 6DOF

Ngoài ra, một số IMU còn tích hợp thêm cảm biến từ trường (magnetic sensor) 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 nó khá cồng kềnh và giá thành cao nên chủ yếu được sử dụng trong lĩnh vực quân sự và không gian vũ trụ (gồm máy bay, tên lửa, tàu vũ trụ và các thiết bị bay không người lái) 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

Hình 1 3 Một cảm biến gia tốc cổ điển được gắn trên tên lửa IRBM S3

1.4.1 Giới thiệu cảm biến gia tốc

Cảm biến gia tốc cho phép biến gia tốc tịnh tiến thành một tín hiệu điện ở ngõ

ra Cảm biến gia tốc hoạt động theo định luật II Newton, , đó là đo lực tác động lên một vật nặng đã biết trước khối lượng để tính ra gia tốc tịnh tiến 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 1.4

Hệ số tiêu hao B(x) Khối gia trọng M

Lò xo K(x)

x

Hình 1 4 Sơ đồ khối của một hệ lò xo - gia trọng

Cảm biến ia tốc kiểu áp điện

Vật liệu áp điện tạo ra một điện tích tức thời trên bề mặt tỉ lệ với biên độ của lực tác động iện tích này xuất hiện do sự phân cực của các dipole điện bên trong, như Hình 1.5 và sau đó bị trung hòa rất nhanh do các điện tích tự do trong môi trường Một lực tác động vào tinh thể có thể là nguyên nhân gây ra sự biến dạng của cấu trúc dipole, làm cho điện tích bề mặt thay đổi tạm thời cho đến khi nó bị trung hòa lại Như vậy, điện tích trên vật liệu áp điện là một hàm số của biên độ của sự biến dạng và phụ thuộc vào việc sự biến dạng đó xuất hiện nhanh như thế nào

Hình 1 5 Các dipole áp điện

Cảm biến áp điện là loại cảm biến điển hình dùng để đo gia tốc có biên độ và tần

số cao như các cú va chạm mạnh, shock Hình 1.6 trình bày đáp ứng tần số của sensor

gia tốc kiểu áp điện Từ hình vẽ này ta thấy dải đo của sensor gia tốc kiểu áp điện có thể lên tới gần 50 KHz

Hình 1 6 Đáp ứng tần số của cảm biến kiểu áp điện

Cảm biến ia tốc kiểu tụ

Trong cảm biến gia tốc kiểu tụ, bản cực thứ nhất của tụ điện được giữ nguyên, bản cực thứ hai thì di chuyển cùng gia trọng của hệ lò xo - gia trọng Như trong Hình 1.7, khi bản tụ thứ hai di chuyển cùng gia trọng nên khoảng cách của 2 bản tụ thay đổi Khoảng cách của 2 bản tụ thay đổi sẽ dẫn đến điện dung của tụ điện thay đổi Do vậy, khi đo điện dung của tụ điện ta sẽ tính được độ co giãn của lò xo và tính được gia tốc tác như đã đề cập ở trên

Hình 1 7 Cảm biến gia tốc kiểu tụ

Hình 1 8 Cảm biến gia tốc kiểu tụ chế tạo theo công nghệ MEMS

Cảm biến ia tốc kiểu áp trở

Vật liệu áp trở là một điện trở trạng thái rắn, điện trở của nó thay đổi khi có một sức căng cơ học tác động vào ặc biệt, độ dẫn của vật liệu áp trở tỉ lệ tuyến tính với lực tác dụng, hay điện trở tỉ lệ nghịch với lực tác dụng Sơ đồ của hai loại áp trở được trình bày trong Hình 1.9 Ở Hình 1.9 áp trở được hình thành bằng cách sắp xếp các dây dẫn nằm trên lớp điện trở mỏng, điện trở giữa các dây dẫn sẽ thay đổi khi lớp điện trở mỏng bị biến dạng Một áp trở như vậy có thể được chế tạo trên bề mặt của một phần

tử đàn hồi, để đo sự biến dạng của phần tử đàn hồi cũng như sự chuyển động của khối gia trọng

Hình 1 9 Cảm biến áp trở

Ứng dụng của cảm biến gia tốc: cảm biến gia tốc công nghệ MEMS đã nhanh chóng thay thế các loại cảm biến gia tốc thông thường trước đây trong nhiều ứng dụng Một vài những ứng dụng điển hình của cảm biến gia tốc:

- Cảm biến góc Roll - Pitch

- ịnh hướng 3D trong không gian

- Phát hiện va chạm: những thông tin về gia tốc, vận tốc và độ dịch chuyển giúp phân biệt sự va chạm và việc không xảy ra va chạm

- o và điều khiển mức rung

- iều khiển và dự đoán khả năng làm việc của máy móc, thiết bị

- o một số thông số sinh học trong cơ thể con người

1.4.2 Giới thiệu cảm biến vận tốc góc

Con qua ồi c u ển 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 và rô bốt 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 moment của vật thể chuyển động quay khi tổng các lực tác dụng lên vật bằng không Hiện nay, gyro gồm

có 3 loại: gyro cơ, gyro quang và gyro điện

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 1.10

Khung đỡ Bánh đà

Trục quay

Mô men xoắn

Ngoại lực

Hình 1 10 Con quay hồi chuyển

Khi khung ngoài quay nó tác động mô men ngoài lực và 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 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) như trong Hình 1.11

Góc quayGóc

nghiêng

Góc chúc

Hình 1 11 Ứng dụng giám sát độ nghiêng máy bay

Cảm biến vận tốc góc công nghệ MEMS: 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 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 (Hình 1.12) Lực Coriolis được xác định bằng công thức sau:

Vận tốc góc

Hình 1 13 Cấu tạo cảm biến vận tốc góc

Cảm biến vận tốc góc sử dụng một khối proof mass dao động theo một phương (phương sơ cấp) Khối này đồng thời quay quanh một trục làm xuất hiện lực Coriolis khiến nó có thêm dao động theo phương khác (vuông góc với phương sơ cấp và phương trục quay) gọi là phương thứ cấp (Hình 1.13)

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 xoay Hình 1.14 thể hiện việc chế tạo cảm biến vận tốc góc bằng công nghệ MEMS

Hình 1 14 Cảm biến vận tốc góc bằng công nghệ MEMS

1.4.3 Giới thiệu 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 2 nguyên lý: hiệu ứng Hall và hiệu ứng từ điện trở như trong Hình 1.15

Dòng điện

Điện trở thay đổi

Hình 1 15 Nguyên lý cảm biến từ trường

1.5 Khả năng ứng dụng của IMU

Trong năm kiểu chuyển động - gia tốc, rung động, chấn động, nghiêng và quay - thì ngoại trừ chuyển động quay, những chuyển động còn lại đều là kết quả của sự thay đổi của gia tốc theo thời gian (Hình 1.16) Tuy nhiên, chúng ta không liên hệ những chuyển động trên, bằng trực giác, với sự thay đổi của gia tốc hay giảm tốc Xem xét riêng từng chế độ cảm biến giúp chúng ta nhận ra các tiềm năng của chúng dễ dàng hơn

Gia tốc, bao gồm cả chuyển động tịnh tiến, đo sự biến đổi của vận tốc theo thời gian Vận tốc, được biểu diễn bởi đơn vị m/s, bao gồm thông tin cả về tốc độ và hướng của chuyển động Gia tốc được tính theo đơn vị m/s2 Khi gia tốc có giá trị âm, như khi một chiếc ô tô đi chậm lại do lái xe đạp phanh, thì được gọi là giảm tốc

Nếu xét gia tốc theo thời gian thì rung động có thể coi như là gia tốc và giảm tốc thay nhau xảy ra theo chu kỳ tuần hoàn Tương tự như vậy, chấn động là gia tốc xảy ra tức thì nhưng khác với rung động, gia tốc trong chấn động là một quá trình không tuần hoàn và thường chỉ xảy ra một lần

Hình 1 16 Năm chế độ cảm biến chuyển động

Do cả bốn dạng cảm biến chuyển động này đều liên quan tới gia tốc nên chúng được đo bằng lực , đơn vị của lực hấp dẫn tác dụng lên một vật trên Trái đất (1 = 9.8m/s2) Cảm biến MEMS phát hiện độ nghiêng bằng cách đo mức ảnh hưởng của lực hấp dẫn lên từng trục chuyển động Ví dụ với cảm biến gia tốc ba chiều sẽ cho ra ba kết quả đo biểu thị gia tốc trên các trục chuyển động X, Y, và Z

Chuyển động quay được định lượng bằng tốc độ góc iểm khác biệt của kiểu chuyển động này là nó có thể diễn ra mà không hề có sự thay đổi về gia tốc ể hiểu rõ vấn đề này hãy thử tưởng tượng một IMU 3 chiều, trong đó chiều X và Y nằm song song với mặt đất còn trục Z thì hướng tới tâm trái đất Ở vị trí này, trọng lực đo được trên ba trục X, Y, và Z lần lượt là 0, 0, và 1 Tiếp đó, quay cảm biến xung quanh trục

Z (Hình 1.18) Trục X và Y sẽ quay theo, và vẫn chỉ đo được 0 g trọng lực, trong khi trên trục Z vẫn là 1 ể phát hiện được chuyển động quay như trên cần sử dụng cảm biến con quay hồi chuyển Do một số sản phẩm cần phải đo được chuyển động quay cùng với các dạng chuyển động khác nên các cảm biến con quay hồi chuyển có thể

được tích hợp với các cảm biến gia tốc trong bộ IMU (Inertial Measurement Unit - bộ

đo quán tính) đa chiều

Một số thiết bị đo dùng quán tính có kết hợp cảm biến gia tốc đa chiều, cảm biến con quay hồi chuyển đa chiều, ngoài ra có thể thêm cảm biến từ tính để tăng mức độ chính xác về hướng IMU cũng có thể cung cấp thông tin cảm biến với 6 bậc tự do, giúp đạt được độ chính xác rất cao đáp ứng được yêu cầu của các ứng dụng ở thiết bị ghi hình y tế, dụng cụ phẫu thuật, bộ phận cơ thể giả cao cấp và dẫn đường tự động cho các phương tiện công nghiệp Một ưu thế khác của việc sử dụng IMU là các tính năng của thiết bị có thể được nhà sản xuất kiểm thử và hiệu chỉnh trước khi xuất xưởng

Hình 1 17 Chuyển động quay của một vật xung quanh trục Z

IMU còn hữu ích trong các trường hợp sử dụng khác Ví dụ như nó có thể được gắn trên một chiếc gậy chơi golf thông minh để giúp ghi lại và theo dõi toàn bộ chuyển động của một cú đánh (Hình 1.18) Người chơi golf sẽ dựa vào thông tin này để cải thiện kỹ năng chơi Các cảm biến gia tốc trên gậy golf sẽ đo gia tốc và đường vung gậy Còn cảm biến con quay hồi chuyển thì đo mức độ xoáy tay của người chơi Trong khi thi đấu và tập luyện, gậy golf thông minh sẽ ghi lại những dữ liệu này để phục vụ cho việc phân tích sau đó trên máy tính

Hình 1 18 Ứng dụng IMU trong chơi golf

1.6 Cảm biến quán tính Mti-1 của hãng Xsens

Hình 1 19 Các dòng IMU của hãng Xsens

Trong hướng nghiên cứu này, tôi sử dụng IMU Mti-1 của hãng Xsens Hãng Xsens sản xuất nhiều loại IMU với các phiên bản và tính năng khác nhau Như trong Hình 1.19, cảm biến dòng Mti-1 IMU 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 tịnh tiến 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 có dòng IMU Mti-G-710 GNSS còn tích hợp INA để cho ra thông số về vị trí của cảm biến trong quá trình di chuyển Tuy vậy, độ chính xác về vị trí của cảm biến cũng còn tùy thuộc vào điều kiện môi trường Nếu môi trường sử dụng có từ trường không đổi thì thông tin về vị trí sẽ rất chính xác, tuy nhiên nếu môi trường có từ trường thay đổi thì thông tin về vị trí của cảm biến không đáng tin cậy

Hình 1.20 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 $

Hình 1 20 IMU Mti-1

Các khối chức năng của cảm biến được thể hiện trong Hình 1.21 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 1 21 Sơ đồ khối chức năng của cảm biến Mti-1

Ngoài ra hãng Xsens còn tích hợp board mạch sử dụng IMU Mti-1 cho người dùng như trong Hình 1.22 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

Hình 1 22 Mặt trước của board mạch sử dụng cảm biến Mti-1

1.7 Tổng quan về tình hình nghiên cứu

Thuật toán định vị quán tính được ứng dụng rộng rãi trong ước lượng và giám sát chuyển động trong phân tích dáng đi và định vị cho người đi bộ

1.7.1 P ân tíc dán đi ( ait anal sis)

Phân tích dáng đi là nghiên cứu có hệ thống về vận động của động vật, đặc biệt hơn là nghiên cứu chuyển động của con người (human motion tracking), sử dụng đôi mắt, bộ não và được hỗ trợ bởi các thiết bị đo sự chuyển động của cơ thể và vận động của cơ bắp Phân tích dáng đi được sử dụng để đánh giá và điều trị bệnh liên quan đến khả năng đi lại Nó cũng thường được dùng trong thể thể thao để giúp cho các vận động viên chạy một cách hiệu quả hơn và để xác định hành động hoặc chuyển động liên quan cho người bị thương Việc phân tích dáng đi thể hiện như hình bên dưới Hình 1.23 Theo hướng này thuật toán cần ước lượng chính xác sự chuyển động của cơ thể trong quá trình di chuyển, đặc biệt là chuyển động của chân Theo đó, một cảm biến quán tính thường được gắn lên bàn chân để phân tích quỹ đạo, góc nghiêng, vận tốc, độ cao của bàn chân trong từng bước đi phục vụ trong nghiên cứu và chăm sóc sức khỏe

Hình 1 23 Phân tích dáng đi

Hệ thống phân tích dáng đi được phân làm 2 nhóm chính: hệ thống giám sát bên ngoài và hệ thống cảm biến gắn trên vật chuyển động Các hệ thống giám sát chuyển động bước đi bên ngoài có thể sử dụng camera, cảm biến đặt trên sàn nhà và cảm biến quang Mặc dù, các hệ thống này có độ chính xác cao nhưng nó bị giới hạn bởi không gian làm việc và không gian cài đặt thí nghiệm Một số cảm biến có thể gắn trên người

để phân tích dáng đi như cảm biến lực, cảm biến khoảng cách và cảm biến quán tính

Ưu điểm chính của các cảm biến này là không yêu cầu không gian thí nghiệm đặc biệt

Do vậy, việc phân tích dáng đi có thể được thực hiện hằng ngày với các chuyển động

tự nhiên Ngày nay các cảm biến quán tính ngày càng nhỏ gọn, giá rẻ nên được áp dụng nhiều trong phân tích dáng đi Bằng cách gắn cảm biến quán tính lên giày, ta có thể ước lượng được vị trí, vận tốc và hướng của bàn chân [6] Một ứng dụng về phân tích dáng đi sử dụng cảm biến quán tính được thể hiện trong Hình 1.24

Hình 1 24 Phân tích dáng đi sử dụng cảm biến quán tính

1.7.2 Địn vị c o n ƣời đi bộ (pedestrian navi ation)

Theo hướng này thuật toán chủ yếu xác định chính xác vị trí của người dùng và thường dùng cho trong các tòa nhà (indoor environment) nơi mà sóng GPS không sử dụng được để định vị cho người dùng Theo đó, thuật toán không cần xác định chính xác chuyển động của bàn chân trong từng bước như trong trường hợp phân tích dáng

đi mà cần phải xác định chính xác vị trí của bàn chân sau mỗi bước đi

Hình 1 25 Hệ thống định vị cho người đi bộ

ịnh vị cho người đi bộ thường được dùng kết hợp với các bản đồ đặc biệt để hướng dẫn cho người đi bộ đi đến một đích nào đó một cách hiệu quả kết hợp với tất

cả các phương tiện giao thông hiện có (Hình 1.25) Việc định vị cho người đi bộ không những được thực hiện trên đường mà thậm chí còn thược hiện định tuyến trong môi trường trong nhà

Có 2 phương pháp nghiên cứu chủ yếu trong định vị trong nhà [13,14] Phương pháp thứ nhất dựa trên mạng lưới các thiết bị truyền nhận có sẵn đặt tại những vị trí biết trước Phương pháp này được biết đến với tên “định vị dựa trên cột mốc” trong đó

vị trí được ước lượng sử dụng phương pháp “tam giác” (triangulation) từ việc đo các khoảng cách từ thiết bị đến các cột mốc Phương pháp này có thể sử dụng các kỹ thuật khác nhau như dùng camera, sóng siêu âm, sóng radio ngắn Những hệ thống này còn được gọi là hệ thống định vị cục bộ (LPSs) [13] Phương pháp thứ hai là phương pháp dẫn đường dự đoán (dead reckoning) sử dụng các cảm biến cài đặt trên người hoặc vật cần định vị Do việc này không đòi hỏi việc thiết lập môi trường nên phương pháp này khá được ưa chuộng

ã có những hệ thống định vị cho người đi bộ sử dụng cảm biến quán tính được

đề xuất Trong [14,15], vị trí của người dùng được ước lượng sử dụng INA Như chúng ta đã biết, sai số ước lượng của INA tích lũy theo thời gian, nên các hệ thống thường sử dụng thêm các cảm biến khác như hệ thống LPS dựa trên thời gian sóng truyền [16], hệ thống GPS dựa trên độ mạnh của tín hiệu (RSS) [14] hoặc cảm biến khoảng cách [16,18]

Trong các hướng nghiên cứu trên, thuật toán định vị quán tính thường chủ yếu dựa vào các “điểm dừng” để cập nhật kết quả thường xuyên cho bộ lọc Kalman và tăng độ chính xác cho việc ước lượng chuyển động Trong đó, các đối tượng chuyển động luôn

có các “điểm dừng” xuất hiện hoặc người dùng cố gắng tạo ra các “điểm dừng” sau mỗi khoảng thời gian nhất định (khoảng 1 giây) Như vậy, các hướng nghiên cứu ở trên chỉ đạt được độ chính xác cao khi áp dụng cho các đối tượng có “điểm dừng” rõ ràng ề xuất nghiên cứu cải biến thuật toán định vị quán tính của chúng tôi tập trung vào các đối tượng chuyển động không có “điểm dừng” hoặc “điểm dừng” không rõ ràng

1.8 Kết luận

Trong chương này đã giới thiệu công nghệ MEMS và ứng dụng công nghệ này trong các ngành công nghiệp Sau đó, chương này đã giới thiệu về cấu tạo, nguyên lý của cảm biến quán tính được chế tạo từ công nghệ MEMS, khả năng ứng dụng của cảm biến quán tính và cảm biến quán tính của Hãng Xsens loại Mti-1 được sử dụng trong luận văn Cuối chương trình bày về tổng quan tình hình nghiên cứu trên thế giới

về các hướng nghiên cứu sử dụng cảm biến quán tính

Trong chương tiếp theo sẽ trình bày về thuật toán định vị quán tính sử dụng bộ lọc Kalman để ước lượng các thông số của chuyển động từ tín hiệu của cảm biến quán tính

CHƯƠNG 2 - THUẬT TOÁN ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH

2.1 Giới t iệu

Chương 1 của luận văn đã trình bày về cảm biến quán tính gồm cảm biến gia tốc

và cảm biến vận tốc góc Trong chương này, luận văn trình bày về thuật toán định vị quán tính (INA) để ước lượng chuyển động sử dụng các tín hiệu từ cảm biến quán tính Thuật toán định vị quán tính hoạt động dựa trên nguyên tắc tích phân nên sai số sẽ bị tích lũy theo thời gian nên thường sử dụng kèm các bộ lọc, trong đó phổ biến nhất là

bộ lọc Kalman Do vậy, nội dung chương này luận văn tập trung giới thiệu thuật toán định vị quán tính

Các phần còn lại của chương này gồm giới thiệu về hệ thống định vị và dẫn đường trong Mục 2.2, các phương trình cơ bản của định vị quán tính trong Mục 2.3 và ước lượng hướng và vị trí trong thuật toán định vị quán tính (INA) trong Mục 2.4 và kết luận chương ở Mục 2.5

2.2 Các ệ t ốn địn vị v dẫn đườn

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, hệ thống không thể đạt được sự chính xác tuyệt đối Vì vậy cần phải làm tăng độ chính xác của hệ thống định vị toàn cầu Bằng cách khắc phục được sai số của hệ thống dẫn đường (GPS) và hệ thống dẫn đường quán tính (INS)

Hệ thống dẫn đường quán tính INS có 2 ưu điểm nổi bật khi so sánh với các hệ thống dẫn đường khác là khả năng hoạt động tự trị và độ chính xác cao trong những khoảng thời gian ngắn Lỗi nghiêm trọng nhất của hệ thống INS là do các IMU gây ra Chính vì thế, trong những ứng dụng thời gian dài thì hệ thống INS thường sử dụng với các hệ thống hỗ trợ khác như hệ thống dẫn đường vô tuyến (Loran, Omega và Tacan),

hệ thống dẫn đường vệ tinh (GPS, GLONASS và Transit), JTIDS, DME…Các hệ thống này hoạt động ổn định theo thời gian và vì thế cần tích hợp INS và các hệ thống

hỗ trợ này Sự kết hợp 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 bị nhiễu của IMU để ước lượng trạng thái của hệ thống

2.2.1 Hệ thống dẫn đường toàn cầu GPS

Hệ thống định vị toàn cầu (GPS - Global Positioning System) là một mạng gồm 24

vệ tinh Navstar quay xung quanh Trái đất tại độ cao 11.000 dặm (17.600 km) ược

Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ ấn định chi phí ban đầu vào khoảng 13 tỷ USD, song việc truy nhập tới GPS là miễn phí đối với mọi người dùng, kể cả những người ở các nước

khác Các số liệu định vị và định thời được sử dụng cho vô số những ứng dụng khác nhau, bao gồm quỹ đạo hàng không, đất liền và hàng hải, theo dõi các phương tiện giao thông trên bộ và tàu biển, điều tra khảo sát và vẽ bản đồ, quản lý tài sản và tài nguyên thiên nhiên

Với việc khắc phục được những giới hạn về độ chính xác quân sự vào tháng 3/1996, ngày nay GPS có thể chỉ ra chính xác vị trí của các mục tiêu chỉ nhỏ bằng đồng 10 xu ở bất kỳ nơi nào trên bề mặt trái đất

Vệ tinh GPS đầu tiên đã được phóng vào năm 1978, 10 vệ tinh đầu tiên là các vệ tinh „mở mang‟, gọi là Block 1 (Lô 1) Từ năm 1989 đến năm 1993 có 23 vệ tinh khai thác, gọi là Block 2 (Lô 2) đã được phóng lên quỹ đạo Vệ tinh thứ 24 được phóng nốt vào năm 1994 đã hoàn thành hệ thống Các vệ tinh được bố trí sao cho các tín hiệu từ

6 trong số đó có thể được thu nhận gần như 100% thời gian tại bất kỳ điểm nào trên trái đất

Hình 2 1 Quỹ đạo các vệ tinh của hệ thống GPS

2.2.2 Hệ thống dẫn đường quán tính

Phương pháp dẫn đường quán tính dựa vào vị trí, vận tốc và động thái ban đầu đã biết của phương tiện Từ đó, đo tốc độ động thái và gia tốc rồi dùng phương pháp tích phân để tìm ra vị trí của phương tiện ây là phương pháp dẫn đường duy nhất không dựa vào thiết bị bảo đảm hàng hải bên ngoài Nếu phương pháp dẫn đường 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, sau một thời gian, do ảnh hưởng của nhiều yếu tố, dẫn đường quán tính sẽ xuất hiện sai lệch trong việc xác định vị trí, nếu không có sự điều chỉnh

Hệ thống dẫn đường quán tính INS được xem là sự kết hợp của IMU và máy tính định vị (INS = IMU + Navigation computer) Trong đó, IMU là IMU bao gồm một gia tốc kế 3D và một con quay 3D Máy tính định vị để chạy INA làm nhiệm vụ chuyển đổi các hệ tọa độ, tính toán gia tốc trọng trường và thực hiện các thuật toán tích phân

2.3 Các p ƣơn trìn cơ bản của địn vị quán tín

Như đã biết, IMU gồm cảm biến gia tốc (theo 3 trục) và cảm biến vận tốc góc (theo 3 trục) Thuật toán INA dựa trên nguyên tắc kết hợp tích phân 2 lớp của gia tốc (cho khoảng cách di chuyển) và tích phân một lớp của vận tốc góc (cho hướng di chuyển) Từ sự kết hợp giữa khoảng cách và hướng di chuyển ta có thể ước lượng được quỹ đạo di chuyển của đối tượng cần nghiên cứu Tuy nhiên, trong các tín hiệu

đo của IMU luôn có thành phần nhiễu nên INA thường được sử dụng với các bộ lọc (trong đó phổ biến nhất là bộ lọc Kalman)

ặt và là vận tốc và vị trí của IMU trong WCS ặt ( ) là

ma trận quay từ WCS sang BCS tương ứng với quaternion [4] Nhiệm vụ của INA là cần xác định hướng, vị trí và vận tốc của đối tượng chuyển động ối tượng chuyển động được xác định bởi hệ trục tọa độ BCS Hướng của BCS được xác đinh bởi vị trí của các trục x, y và z của BCS trong WCS, chính là phép quay từ WCS sang BCS Phép quay này có thể được xác định theo nhiều cách khác nhau như ma trận quay DCM, quaternion, phương pháp Euler Trong nghiên cứu này, chúng tôi xây dựng hướng của BCS theo phương pháp quaternion Quaternion là phép quay một vector đơn vị một góc được định nghĩa như sau :

Như chúng ta đã biết, trong định vị quán tính WCS là cố định trong quá trình làm việc nhưng BCS thì liên tục thay đổi theo thời gian Do vậy phép quay đặc trưng bởi quaternion cũng thay đổi theo thời gian Bây giờ chúng ta cần đi khảo sát sự biến thiên theo thời gian của quaternion

( ) ( ) ( ) ( ) (2-5) Trong khoảng thời gian , giả sử vận tốc góc của BCS là (được đo bởi cảm biến vận tốc góc) Lúc này BCS đã quay một góc ‖ ‖ quanh trục quay

‖ ‖ Theo định nghĩa phép quay quaternion ta có:

( ) [

Do là rất nhỏ nên ‖ ‖ cũng rất nhỏ Như vậy, ta có thể xấp xỉ phương

] [ ]

Do vậy phương trình (2-11) được viết lại như sau:

với :

[

̇ ( ) ̇

(2-13)

trong đó là gia tốc tịnh tiến trong BCS

Giá trị đầu ra của cảm biến vận tốc góc ( ) và cảm biến gia tốc ( ) được cho bởi công thức:

Trong đó ̃ là vector gia tốc trọng trường trong WCS và

là thành phần nhiễu thay đổi chậm của cảm biến vận tốc góc và cảm biến gia tốc và

là thành phần nhiễu trắng của cảm biến vận tốc góc và cảm biến gia tốc

Thuật toán tích phân để lấy tích phân công thức (2-13) (thay bằng ( ) ̃

và thay bằng ) được thể hiện trong [20] ặt ̂ ̂ và ̂ là giá trị tích phân của quaternion, vị trí và vận tốc của IMU

Do các cảm biến luôn có thành phần nhiễu, do vậy các giá trị tích phân đó chưa phải là giá trị đúng Gọi ̅ , ̅ và ̅ là sai số của quaternion, vị trí và vận tốc của IMU:

(2-15)

Trong đó là phép nhân quaternion và là quaternion liên hợp của

Phương trình này biểu diễn 3 thành phần của sai số quaternion ̅ (thay vì dùng 4 thành phần) vì khi thời gian lấy mẫu thì góc quay quanh trục là rất

̅ ( ̂ ) ̅ ̂

̅ ̂

nhỏ, lúc này thành phần đầu tiên trong quaternion theo định nghĩa trong công thức 1) là [21]

(2-2.4 Ƣớc lƣợn ƣớng và vị trí trong thuật toán định vị quán tính (INA)

Thuật toán này nhằm xác định quỹ đạo di chuyển sử dụng nguyên lý tích phân các tín hiệu đo được từ IMU

Từ phương trình đầu tiên trong phương trình (1) ̇ ta xác định giá trị của quaternion tại thời điểm ( ) thông qua thời điểm trước đó bằng cách sử dụng định lý Taylor Tổng quát, định lý Taylor áp dụng cho mọi hàm khả vi cho ta một xấp xỉ khi ở lân cận điểm:

( ) ( ) ( )( ) ( )

Áp dụng định lý này cho hàm ( ) tại thời điểm ( ) và Khi

sử dụng xấp xỉ bậc 2 ta có kết quả như sau:

Trong đó có các tính chất sau:

‖ ‖ ‖ ‖