Hệ thống định vị trong nhà sử dụng bluetooth thế hệ mới p3

35 CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ 3 1 Giới thiệu Trong mục cơ sở lý thuyết này trình bày các công nghệ định vị dùng phổ biến hiện nay, tuy nhiên với giới hạn của luận văn là ứng dụng việc định vị vị trí để tạo nên môi trường trong nhà thông minh, cụ thể là sử dụng các module Raspberry Pi để định vị vị trí các vật phẩm trong nhà được đính kèm thiết bị BLE Beacon thông qua công nghệ Bluetooth Phương pháp định vị được lựa chọn ở đây sẽ là phương pháp Tam giác hóa Trilateration Mục tiế.

CHƯƠNG THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ 3.1 Giới thiệu Trong mục sở lý thuyết trình bày cơng nghệ định vị dùng phổ biến nay, nhiên với giới hạn luận văn ứng dụng việc định vị vị trí để tạo nên môi trường nhà thông minh, cụ thể sử dụng module Raspberry Pi để định vị vị trí vật phẩm nhà đính kèm thiết bị BLE Beacon thông qua công nghệ Bluetooth Phương pháp định vị lựa chọn phương pháp Tam giác hóa Trilateration Mục trình bày chi tiết công nghệ định vị Bluetooth sử dụng BLE 3.2 Sơ đồ khối hệ thống Trong mơi trường tịa nhà hệ số mơi trường khác với mơi trường khảo sát khác, hệ số xg n cần phải chọn để tính tốn vị trí Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ thống 35 Trong Hình 3.1, giá trị RSSI thu từ nút tham chiếu Sử dụng giá trị RSSI này, thực khảo sát đặc tính mơi trường để tìm thơng số cho khu vực Khi q trình hiệu chuẩn kết thúc, thông số môi trường cố định khơng thay đổi trừ có thay đổi lớn xảy với đối tượng khu vực Bước lấy giá trị RSSI liên tục từ nút tham chiếu mạng hoạt động Với giá trị RSSI thông số môi trường sẵn sàng, chuyển đổi giá trị RSSI vào khoảng cách sử dụng mơ hình suy hao đường truyền Sau chuyển đổi RSSI-Khoảng cách, chúng tơi có khoảng cách nút mục tiêu nút tham chiếu Bằng cách áp dụng trilateration, kết hợp khoảng cách tìm tọa đợ vị trí xác nút mục tiêu khu vực Sử dụng ngôn ngữ lập trình python cho Raspberry Pi, lập trình thuật tốn tính khoảng cách từ Raspberry Pi tới beacon từ xác định vị trí Beacon, đồng thời cập nhật liệu lên data Base(cloud), thông qua Wed API Vị trí Beacon kết nối, cập nhật mợt ứng dụng người dùng (app android) 3.3 Các bước xác định RSSI Trong bước này, giá trị RSSI thu thập từ nút cảm biến tham chiếu Thực tế, RSSI giá trị khơng xác cơng śt nhận chân RF bộ thu phát vơ tuyến Do đó, cơng śt thực (dBm) tính cách sử dụng biểu thức sau [17] Tx = ( RSSIi + RSSI offset ) (3-1) Trong Tx công suất nhận thực tế từ nút báo hiệu i RSSIi giá trị RSSI đo cho nút tham chiếu i, lưu ghi RSSI bộ thu phát vô tuyến Độ lệch RSSI độ lệch tìm thấy theo kinh nghiệm tùy thiết bị beacon xấp xỉ -45 dBm Điều để đảm bảo giá trị công suất nhận thực tế có dải đợng từ -100 đến dBm 36 3.4 Đặc trưng môi trường Trong bước này, giá trị RSSI thu với vị trí tương ứng nút tham chiếu Sử dụng liệu (RSSI, Vị trí) để hiệu chỉnh thơng số hệ thống cho phù hợp nhất Sau bước mô tả đặc tính mơi trường, ước tính khoảng cách tín hiệu điều chỉnh trạng thái lệch nhất Các tham số quan trọng sử dụng để mô tả môi trường bao gồm số mũ suy hao đường truyền n công suất nhận Pr(d0) đo khoảng cách d0 đến máy phát, công suất nhận Pr (d0) trước tiên đo cách d0 từ máy thu đến máy phát d0 thường cố định Mét Sau thu Pr(d0), tiếp tục khảo sát vị trí khác để đo suy hao đường truyền số mũ n sử dụng biểu thức sau [17] n= Pr ( d 0) − Pr ( d ) 10*log10 (d / d0 ) (3-2) Trong Pr(d) công suất thu máy thu đo khoảng cách d đến máy phát, biểu thị dBm.Về mặt lý thuyết, phòng khu vực có thơng số mơi trường chúng Tuy nhiên, thực tế vị trí có thơng số mơi trường chúng hai vị trí phòng khu vực Lý vấn đề từ RSSI thay đổi môi trường nhà Giả sử sử dụng nguồn RSSI khơng xác khơng chắn để hiệu chuẩn, khơng thể thu thơng số mơi trường xác từ thí nghiệm Sẽ có thơng số mơi trường khác thu địa điểm Tuy nhiên thông thường hệ số suy hao đường truyền chọn dựa vào bảng 3.1 Bảng 3.1 Giá trị hệ số suy hao đường truyền n [36] Môi trường Hệ số hao đường truyền (n) Không gian trống Đài phát di động khu vực đô thị Đài phát di động đô thị Bên mợt tịa nhà Cản trở xây dựng Cản trở nhà máy 2,7 đến 3,5 đến 1.6 đến 1.8 đến đến 37 3.5 Xác định khoảng cách từ RSSI Nếu phạm vi RSS sử dụng để đo khoảng cách nút tham chiếu nút định vị, mô hình suy hao đường truyền log-normal distance [34] sử dụng để thể mối quan hệ công suất nhận khoảng cách tương ứng biểu thức sau [16] d    d0  Pr ( d ) = Pr ( d 0) −10* n *log10  (3-3) Sau bước khảo sát môi trường, hai thơng số mơi trường n P(d0) thu Do đó, khoảng cách máy phát máy thu ước tính sử dụng biểu thức sau:  Pr ( d 0) − Pr ( d )   10n   d = d0 exp  (3-4) Trong biểu thức này, khoảng cách ước tính d tính met, thơng thường d0=1m 3.6 Lọc nhiễu RSSI dùng Kalman Hình 3.2 Sơ đồ khối lọc nhiễu dùng Kalman Khi có giá trị RSSI thơ từ máy phát tới máy thu, sử dụng Kalman filter để làm mượt giá trị RSSI thô Bộ lọc Kalman dựa RSSI làm mượt tín hiệu tốt bợ lọc trung bình Trạng thái xk trường hợp bao gồm RSSI yk 38 tốc độ thay đổi RSSI yk , giá trị RSSI thời điểm k một hàm trạng thái thời điểm k-1 nhiễu trình w k −1 thể phương trình (3-5) Các phép đo RSSI thu zk thời điểm k từ Beacons một hàm trạng thái k-1 nhiễu đo đạc vk −1 đưa phương trình (3-6) xk = f ( xk −1,w k −1 ) (3-5) zk = h ( xk −1, vk ) (3-6) Cách tiếp cận Kalman filter bao gồm giai đoạn dự đoán cập nhật mơ tả hình 3.2 mục 2.7 chương Giả thiết đưa nhiễu trình nhiễu đo lường Gaussian hàm f h Phương trình (3-5) (3-6) tuyến tính Do áp dụng bợ lọc Kalman tuyến tính hóa tối ưu bợ lọc Từ phương trình (2-26) đề cập chương => phương trình (3-5) (3-6) viết lại cụ thể: xk = Fxk −1 + w k (3-7) zk = Hxk + vk (3-8) nhiễu q trình w k nhiễu đo lường vk có phương sai tương ứng Q R Dự đoán bước cập nhật có tính chất đệ quy Với mục đích lọc giá trị RSSI, sử dụng vectơ trạng thái xk :  yk    yk  xk =  (3- 9) yk phụ thuộc vào môi trường thể dao động, biến đổi giá trị RSSI Nhiễu cao mơi trường, dao động cao Giá trị RSSI yk tính tốn từ giá trị trước RSSI yk −1 cộng với thay đổi yk xử lý nhiễu w k 39 Ma trận chuyển đổi trạng thái F cho bởi: 1 t  0 1 F =  (3-10) Tham số δt điều chỉnh theo thay đổi RSSI phụ thuộc vào môi trường Đối với thử nghiệm tôi, với thời gian lấy mẫu thiết lập 1s/1Rssi tốc đợ Rssi yk khơng quan trọng Do phương trình (3-9) 3-10) đơn giản hóa xk =  yk  F = [1] Tương tự, Phương trình (3-8) viết lại:  zk  =    y 1     yk  + vk  (3-11) Ma trận quan sát H cho ma trận đơn vị: H = [1] Các tham số Q R sử dụng thí nghiệm thu cách sử dụng thử sai, đưa đây: n = 50: số mẫu lấy Q=1e-5 R = 0.1**2 Các thông số thiết lập ban đầu X [0] = -88, P [0] = 5.0 khơng quan trọng tự thích nghi để đạt đến giá trị cần xác định Bộ lọc Kalman, sau hiệu chỉnh, làm mượt giá trị RSSI một cách hiệu Các giá trị RSSI làm mượt sau nhập vào mơ hình lognormal để có khoảng cách Beacons Raspberry pi 3.7 Các bước Trilateration Trong môi trường nhà, hình dạng khu vực mục tiêu có hình dạng tùy ý Địa điểm tọa đợ nút định vị ước tính cách sử dụng phương pháp trilateration cách áp dụng phương trình (2-15), (2-16) Tuy nhiên, chúng tơi triển khai nút tham chiếu hệ thống vị trí mợt cách thường xun chẳng hạn mợt hình dạng hình chữ nhật hình vng Điều giúp giảm thiểu việc tính tốn phức tạp trễ hạn Cách tiếp cận phân bổ nút tham chiếu chiến lược xem Hình 3.3 40 Hình 3.3 Các vị trí cho Trilateration Đơn giản hóa Trong Hình 3.3, Sắp xếp nút cảm biến tham chiếu đặt góc khu vực hình chữ nhật Cách tiếp cận yêu cầu ba nút tham chiếu để trilateration Để ước tính vị trí tọa đợ, hai nút cảm biến tham chiếu R1 R2 dọc theo trục x đủ để cung cấp đầu vào để tính x Vì nút tham chiếu R1 chỉnh với R3 dọc theo trục y, nên R1 sử dụng với R3 để cung cấp đầu vào cho việc tính tốn y Do với R1(0,0) phương trình (2-15) (2-16) trở thành 2 2 2  y2 ( d3 − x3 − d1 ) + y3 ( d1 − d − y2 y3 + y2 + x2 )  x=−  2 x3 y2 − x2 y3  (3-12)  y = d12 − x (3-13) 3.8 Kết Luận Trong chương nêu rõ công nghệ, thiết bị cần thiết để áp dụng vào luận văn Cụ thể đề xuất triển khai Hệ thống định vị nhà thực tế dựa Bluetooth Low Energy, giúp cải thiện đợ xác đồng thời giảm tiêu thụ điện chi phí Ba đề xuất là: sử dụng bộ máy thu từ Raspberry Pi bộ phát Beacon CC2640 Lọc Kalman một phương pháp trilateration mà chúng tơi gọi "phương pháp tam giác hóa" Hơn nữa, hệ thống mở rợng hiệu 41 chi phí tiêu thụ lượng Phương pháp triển khai cho phép sử dụng một thiết bị rất đơn giản để xác định vị trí Việc phân tích kết chứng minh tất đề x́t cải thiện đợ xác hệ thống đề cập chương sau 42 ... d12 − x (3-13) 3.8 Kết Luận Trong chương nêu rõ công nghệ, thiết bị cần thiết để áp dụng vào luận văn Cụ thể đề xuất triển khai Hệ thống định vị nhà thực tế dựa Bluetooth Low Energy, giúp cải... một tòa nhà Cản trở xây dựng Cản trở nhà máy 2,7 đến 3,5 đến 1.6 đến 1.8 đến đến 37 3.5 Xác định khoảng cách từ RSSI Nếu phạm vi RSS sử dụng để đo khoảng cách nút tham chiếu nút định vị, mơ hình... bước Trilateration Trong môi trường nhà, hình dạng khu vực mục tiêu có hình dạng tùy ý Địa điểm tọa độ nút định vị ước tính cách sử dụng phương pháp trilateration cách áp dụng phương trình (2-15),