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

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CẢM BIẾN QN TÍNH ĐỂ ƯỚC LƯỢNG CÁC THƠNG 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 Đà Nẵng, 09/2020 DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA ĐỀ TÀI TS Nguyễn Anh Duy KS Nguyễn Văn Nam ThS Dương Quang Thiện Trường Đại học Đông Á Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật, ĐH Đà Nẵng Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật, ĐH Đà Nẵng ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH Nhóm TRT-3C Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật- ĐHĐN MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG BIỂU CHỮ VIẾT TẮT THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MỞ ĐẦU 12 Tính cấp thiết 12 Mục tiêu nghiên cứu 14 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 14 Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu 14 CHƯƠNG ƯỚC LƯỢNG THƠNG SỐ BƯỚC ĐI TRONG CHĂM SĨC SỨC KHOẺ 16 1.1 Tầm quan trọng thông số bước chăm sóc sức khoẻ 16 1.1.1 Một số khái niệm 16 1.1.2 Tầm quan trọng thông số bước 18 1.2 Kỹ thuật phân tích thơng số bước 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 ứng dụng cảm biến quán tính y tế 24 1.3.1 Giới thiệu 24 1.3.2 Ưu IMU y tế 26 CHƯƠNG 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 MTi-100 hãng Xsens 33 CHƯƠNG 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 định hướng dùng quaternion 40 3.2.3 Thuật tốn hệ thống định vị qn tính 42 3.3 Khai triển thuật tốn định vị qn tính 43 3.3.1 Triển khai đạo hàm hướng, vận tốc vị trí 46 3.3.2 Triển khai Taylor tính hướng, vận tốc vị trí 48 3.4 Xây dựng lọc Kalman cho hệ thống định vị quán tính 50 3.4.1 Giới thiệu lọc Kalman 50 3.4.2 Xây dựng mơ hình lọc Kalman cho định vị quán tính 51 3.4.3 Cập nhật cho lọc Kalman 57 3.5 Kết luận chương 58 Trang CHƯƠNG 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 khung tập 59 4.1.1 Giới thiệu hệ thống 59 4.1.2 Giải pháp phần cứng đồng liệu 60 4.1.3 Thuật toán ước lượng mối quan hệ ICS BCS 63 4.1.4 Thuật toán ước lượng nhanh mối quan hệ ICS BCS 65 4.2 Thuật toán phát phân loại chuyển động khung tập 72 4.2.1 Định nghĩa chuyển động khung tâp 72 4.2.2 Thuật toán phát chuyển động khung tập 74 4.2.3 Thuật toán phân loại chuyển động 76 4.3 Ước lượng quỹ đạo chuyển động khung tập 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 IMU quỹ đạo ước lượng encoder 82 4.4 Trích xuất thơng số bước 83 4.5 Thí nghiệm đánh giá hoạt động thuật toán 87 4.5.1 Mơ tả thí nghiệm 87 4.5.2 Đánh giá thuật toán ước lượng chuyển động sử dụng kết hợp chuyển động IMU encoder ước lượng 88 4.5.3 Đánh giá vai trò lọc Kalman INS 90 4.5.4 Đánh giá độ xác sử dụng hệ thống Optitrack 91 4.5.5 Đánh giá độ xác chuyển động có đổi hướng 96 KẾT LUẬN 98 TÀI LIỆU THAM KHẢO 100 Trang DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Chu kỳ bước chân (nguồn:[11]) 16 Hình 1.2 Các thơng số bước chân (nguồn:[11]) 19 Hình 1.3 Phiếu đánh giá số sức khoẻ (nguồn: [24]) 21 Hình 1.4 The Time up and Go Test (nguồn: [5]) 22 Hình 1.5 Phiếu đánh giá kiểm tra The Time Up and Go (nguồn: [5]) 23 Hình 1.6 Bài kiểm tra Meter Walk Test 24 Hình 2.1 Cấu tạo IMU 6DOF (nguồn: [29]) 29 Hình 2.2 IMU cổ điển gắn tên lửa IRBM S3 (nguồn: [30]) 29 Hình 2.3 Sơ đồ khối 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 hãng Xsens (nguồn [32]) 34 Hình 2.9 IMU Mti-100 hãng Xsens (nguồn [33]) 34 Hình 2.10 IMU Mti-1 (nguồn: [32]) 35 Hình 2.11 Sơ đồ khối chức cảm biến Mti-1 (nguồn: [32]) 35 Hình 2.12 Mặt trước 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 INA 39 Hình 3.2 Thuật tốn INS sử dụng lọc Kalman 43 Hình 3.3 Hoạt động lọc Kalman 50 Hình 4.1 Tổng quan hệ thống khung tập đề xuất 59 Hình 4.2 Các hệ trục tọa độ sử dụng 60 Hình 4.3 Hệ thống khung tập chế tạo ([48]) 62 Hình 4.4 Quy trình hiệu chỉnh nhanh mối quan hệ ICS BCS: a) chuyển động nghiêng, b) tính tốn khoảng cách [49] 65 Hình 4.5 Tính vector tịnh tiến từ BCS sang ICS [49] 68 Hình 4.6 Lưu đồ thuật tốn phân loại chuyển động 76 Hình 4.7 Kết việc phát phân loại chuyển động [53] 77 Hình 4.8 Chuyển động quay khung tâp [53] 81 Hình 4.9 Hệ trục toạ độ BCS dùng xác định bước 83 Hình 4.10 Chuyển động có chu kỳ bánh xe trình đẩy liên tục [53] 85 Hình 4.11 Thơng số bước q trình đẩy khung tập 20 m [53] 85 Hình 4.12 Độ cao tư khung tập trình sử dụng [53] 86 Hình 4.13 Quỹ đạo chuyển động khung tập ước lượng 91 Hình 4.14 Quỹ đạo chuyển động khung tập ước lượng không sử dụng lọc Kalman 91 Hình 4.15 Hệ thống Optitrack sử dụng để ghi lại chuyển động 92 Hình 4.16 Quỹ đạo chuyển động khung tập ghi lại hệ thống Optitrack 92 Hình 4.17 Quỹ đạo chuyển động khung tập ước lượng 93 Hình 4.18 Quỹ đạo 3D chuyển động khung tập ước lượng 93 Hình 4.19 Phát thời điểm bước chân sử dụng OptiTrack [53] 95 Trang DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Ứng dụng thông số bước (nguồn: [22]) 20 Bảng 1.2 Đánh giá sức khoẻ (nguồn: [5]) 22 Bảng 1.3 Ứng dụng IMU y tế (nguồn [26], [27]) 25 Bảng 1.4 Tiềm ứng dụng cảm biến y tế (nguồn: [26], [27]) 26 Bảng 2.1 Thơng số cảm biến vận tốc góc Mti-1 Mti-100 (nguồn: [32], [33]) 36 Bảng 2.2 Thông số cảm biến gia tốc Mti-1 Mti-100 (nguồn: [32], [33]) 36 Bảng 4.1 Đấu nối cảm biến với arduino 61 Bảng 4.2 Khung liệu đóng gói 62 Hình 4.7 Thí nghiệm kiểm chứng quy trình hiệu chỉnh nhanh đặt IMU vị Bảng 4.3 Kết người dùng khung tập đi thẳng 20 m 70 Bảng 4.4 Kết người dùng khung tập đi thẳng 20 m 87 Bảng 4.5 Kết người dùng khung tập đi thẳng 20 m 89 Bảng 4.6 Sai số ước lượng cho khoảng m di chuyển 94 Bảng 4.7 Khoảng cách ước lượng sử dụng khung tập đi dọc ngược lại hành lan 20 m 96 Bảng 4.8 Khoảng cách ước lượng sử dụng khung tập đi theo hình chữ nhật 5x7 m vòng 96 Trang CHỮ VIẾT TẮT BCS Body Coordinate System Hệ toạ độ vật thể DCM Direction Cosine Matrix Ma trận Cosin hướng DOF Degrees of Freedom Bậc tự 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 qn tính INA Inertial Navigation Algorithm Thuật tốn 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 - điện tử PINS Platform Inertial Navigation System Hệ thống định vị qn tính có đế RMSE Root Mean Square Error Căn trung bình bình phương sai số SINS Strapdown Inertial Navigation System Hệ thống định vị qn tính khơng đế STD Standard Dviation Độ lệch chuẩn WCS World Coordinate System Hệ toạ độ toàn cầu ZVI Zero Velocity Interval Điểm có vận tốc khơng ZVPT Zero Velocity Update Cập nhật ZVI TGU The Timed Up and Go Test Bài kiểm tra thời gian đứng dậy Trang BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 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 Mục tiêu: Trong đề tài này, nghiên cứu ứng dụng cảm biến qn tính walker có bánh trước nhằm: - Ước lượng chuyển động walker sử dụng cảm biến quán tính - Ước lượng thông số bước người dùng thông qua chuyển động walker - Xây dựng hệ thống thực nghiệm để kiểm tra đánh giá độ xác - Xây dựng tảng hệ thống thực nghiệm nghiên cứu ứng dụng cảm biến quán tính Tính sáng tạo: - Đề xuất ứng dụng cảm biến quán tính gắn khung tập để trích xuất thơng số bước người dùng - Thiết kế chế tạo sản phẩm phần cứng để kiểm chứng thuật toán Trang Kết nghiên cứu: - Giải pháp phần cứng phần mềm để thu thập thông số bước sử dụng cảm biến qn tính - Chương trình xây dựng phần mềm Matlab để xử lý liệu thu từ thiết bị ước lượng (dựa thuật toán định vị qn tính cải biên) thơng số bước phục vụ y tế - Xây dựng phần cứng để kiểm chứng thuật toán Cụ thể 01 walker có bánh trước, gắn cảm biến quán tính Mỗi bánh walker gắn encoder Một nút Start/stop gắn tay cầm để thuận lợi cho người dùng để bắt đầu/kết thúc việc lấy liệu trình tập luyện kiểm tra sức khỏe Sản phẩm: 5.1 Sản phẩm khoa học: 01 báo tạp chí khoa học quốc tế chuyên ngành 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 5.2 Sản phẩm đào tạo: Hỗ trợ đào tạo 01 NCS chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển tự động hóa: Nghiên cứu sinh Phạm Duy Dưởng 5.3 Sản phẩm ứng dụng - 01 walker có bánh trước, gắn cảm biến quán tính Mỗi bánh walker gắn encoder Một nút Start/stop gắn tay cầm để thuận lợi cho người dùng để bắt đầu/kết thúc việc lấy liệu q trình kiểm tra thơng số bước Dữ liệu đưa vào thuật tốn định vị qn tính để ước lượng thơng số bước người dùng Phương thức chuyển giao, địa ứng dụng, tác động lợi ích mang lại kết nghiên cứu: 6.1 Phương thức chuyển giao: Sản phẩm đề tài chuyển giao cho Bộ môn Tự động hoá thuộc Khoa Điện – Điện tử để phục vụ nghiên cứu cho cán sinh viên 6.2 Địa ứng dụng: Bộ mơn Tự động hố thuộc Khoa Điện – Điện tử Trang Q.V Doan, D.D Pham Heliyon (2020) e04735 The rotation matrix from the ICS to the BCS is estimated using the gravity acceleration vector measured by the IMU while the walker is standing on the floor, and backward tilting is estimated by a KF based on the INS The translation vector from BCS to ICS is computed using the moving distance, the rotation angle, and the moving direction estimated in each tilting movement There are two methods, having the same performance, to estimate the translation vector from BCS to ICS The first method is more complex due to the implementation of four tilting movements The second method is simpler owing to the implementation of only two tilting movements Two experiments were conducted to verify the accuracy of the proposed method In these experiments, two participants, consisting of an elderly male and female, were asked to push the walker system along a corridor of 10 m and a rectangle with a perimeter of 17:5m (5m  3:75m) The results of the experiments show that the accuracy of the estimated distance and position is approximately 97% This is an acceptable error for walking parameter estimation In comparison with other research studies, the results of [10] and [19] were used, in which the translation vector is manually and carefully measured Because there is no rolling movement for the standard walker, the results of the lifting case in [10] and [19] were used in the comparison In the lifting case, the accuracy of distance was estimated at Table Position error of walking around rectangular trajectory for the second estimated BCS Pose Time Position Error (m) x y z Position 1 -0.5790 0.2923 0.6486 -0.4699 0.3465 0.5839 -0.7432 0.5798 0.9426 -0.5719 0.5500 0.7935 -0.5088 0.5684 0.7628 -0.5370 0.4363 0.6919 Average -0.5683 0.4622 0.7372 -0.5508 -0.0050 0.5508 -0.4783 0.0234 0.4788 -0.4820 -0.2641 0.5496 -0.6839 0.1765 0.7063 -0.6558 0.0070 0.6558 -0.5519 0.2428 0.6029 Average -0.5671 0.0301 0.5907 -0.2389 0.4977 0.5520 -0.1415 0.3272 0.3565 0.0071 0.3605 0.3605 0.0187 0.1934 0.1943 -0.1439 0.4515 0.4738 0.0583 0.1409 0.1525 Average -0.0734 0.3285 0.3483 -0.1013 -0.1157 0.1538 Table Position error of walking around rectangular trajectory for the first estimated BCS Pose Average Time Position Error (m) x y z Distance -0.6862 0.3594 0.7746 0.0102 -0.4341 0.4342 -0.5807 0.4075 0.7094 0.1650 -0.4660 0.4944 -0.8464 0.6528 1.0689 -0.1686 -0.0176 0.1695 -0.6808 0.6143 0.9170 -0.2937 0.0241 0.2947 -0.6101 0.6441 0.8872 -0.2459 -0.0062 0.2460 -0.6458 0.5006 0.8171 Average -0.1057 -0.1693 0.2988 Average -0.675 0.5298 0.8624 -0.1579 0.2633 0.3070 -0.3796 0.0109 0.3797 -0.4755 0.2866 0.5552 -0.4917 0.1948 0.5289 -0.2250 -0.0959 0.2446 -0.5011 -0.0932 0.5096 -0.5909 0.7303 0.9394 -0.6713 0.3480 0.7561 -0.4507 0.5995 0.7500 -0.6504 0.1789 0.6745 -0.3338 0.3421 0.4780 -0.5267 0.4129 0.6692 Average -0.3723 0.3543 0.5457 Average -0.5368 0.1754 0.5863 -0.3374 0.2012 0.5041 -0.0993 0.4949 0.5048 -0.0021 0.3182 0.3182 0.1467 0.3655 0.3938 0.1583 0.1980 0.2535 -0.0044 0.4447 0.4447 0.1977 0.1506 0.2485 Average 0.0662 0.3286 0.3606 -0.0642 0.0219 0.0678 0.0342 -0.2935 0.2955 0.1847 -0.3248 0.3736 -0.1239 0.1176 0.1708 -0.2359 0.1543 0.2819 -0.1923 0.1258 0.2298 Average -0.0662 -0.0331 0.2366 -0.0905 0.3404 0.3523 -0.4053 0.3613 0.5429 -0.1558 -0.0203 0.1571 -0.5073 0.7896 0.9385 -0.3684 0.6604 0.7562 -0.2596 0.4130 0.4878 Average -0.2978 0.4241 0.5391 -0.3019 0.2849 0.5170 Average approximately 98.3% in [10], 98.5% in [19], and 97% in this study Thus, there is no significant reduction in the accuracy of the distance estimation using the fast procedure for relationship estimation between the IMU and the walker To evaluate the effect of the inaccuracy of the estimated translation vector for the walker's trajectory estimation, (25) must be analyzed, in which the position of the walker rb;i is computed using the position of the IMU in the WCS, ri , and the estimated parameters The error of component ri depends on the KF based on the INS (see Subsection 2.3) and is independent of the estimated parameters The error of the component w I Tb is directly dependent on the estimated parameters Let TtbI and Cb;i TeIb be the true and error components of the estimated translation vector TbI We have w I w w Tb ẳ Cb;i TtbI ỵ Cb;i TeIb Cb;i (26) Let N be the discrete-time index at the end of walking The walking length is computed as Q.V Doan, D.D Pham      w w rb;N À rb;1  ¼  TbI À Cb;N TbI  rN r1 ỵ Cb;1 Heliyon (2020) e04735 References (27) [1] R.A Bachschmidt, G.F Harris, G.G Simoneau, Walker-assisted gait in rehabilitation: a study of biomechanics and instrumentation, IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng (1) (2001) 96–105 [2] O Postolache, P Girao, J.M.D Pereira, J Pincho, C Moura, G Postolache, Smart walker for pervasive healthcare, in: 2011 Fifth International Conference on Sensing Technology (ICST), 2011, pp 482–487 [3] O Postolache, J.M Dias Pereira, V Viegas, et al., Smart walker solutions for physical rehabilitation, IEEE Instrum Meas Mag 18 (5) (2015) 21–30 [4] K Lucki, M Bach, Rollator use and functional outcome of geriatric rehabilitation, J Rehabil Res Dev 47 (2) (2010) 151 [5] M.M Martins, C.P Santos, A Frizera-Neto, R Ceres, Assistive mobility devices focusing on Smart Walkers: classification and review, Robot Autonom Syst 60 (4) (2012) 548–562 [6] M Martins, A Frizera, R Ceres, C Santos, Legs tracking for walker-rehabilitation purposes, in: 5th IEEE RAS & EMBS International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics, 2014, pp 387–392 [7] C Casanova, C.G Cote, J.M Marin, et al., The 6-min walking distance: long-term follow up in patients with COPD, Eur Respir J 29 (3) (2007) 535–540 [8] A.B Jackson, C.T Carnel, J.F Ditunno, et al., Outcome measures for gait and ambulation in the spinal cord injury population, J Spinal Cord Med 31 (5) (2008) 487 [9] D Podsiadlo, S Richardson, The timed up & Go : a test of basic functional mobility for frail elderly persons, J Am Geriatr Soc 39 (2) (1991) 142–148 [10] D.D Pham, H.T Duong, Y.S Suh, Walking monitoring for users of standard and front-wheel walkers, IEEE Trans Instrum Meas 66 (12) (2017) 3289–3298 [11] D.D Pham, Y.S Suh, Foot pose estimation using an inertial sensor unit and two distance sensors, Sensors 15 (7) (2015) 15888–15902 [12] Q K Dang, Y Chee, DDP, YSS, A virtual blind cane using a line laser-based vision system and an inertial measurement unit, Sensors 16 (1) (2016) 95–113 [13] D.D Pham, Y.S Suh, Pedestrian navigation using foot-mounted inertial sensor and LIDAR, Sensors 16 (1) (2016) 120 [14] Yuri Turygin, Pavol Bozek, Y Nikitin, Ella Sosnovich, A Abramov, Enhancing the reliability of mobile robots control process via reverse validation, Int J Adv Rob Syst 13 (6) (2016) [15] P Bozek, Control of a robotic arm on the principle of separate decision of an inertial navigation system, Appl Mech Mater 611 (2014) 60–66  Vaclav, Gemela, [16] E Pivarciova, P Bozek, Y Turygin, I Zajacko, A Shchenyatsky, S Analysis of control and correction options of mobile robot trajectory by an inertial navigation system, Int J Adv Rob Syst 15 (1) (2018) [17] C.N.K Nam, H.J Kang, Y.S Suh, Golf swing motion tracking using inertial sensors and a stereo camera, IEEE Trans Instrum Meas 63 (4) (2014) 943–952 [18] D.D Pham, Q.K Dang, Y.S Suh, Golf green slope estimation using a cross laser structured light system and an accelerometer, J Electr Eng Technol 11 (2) (2016) 508–518 [19] Q.V Doan, D.D Pham, Inertial navigation algorithm for trajectory of front-wheel walker estimation, Heliyon (2019), 1-8 [20] C Creamer, Spacecraft attitude determination using gyros and quaternion measurements, J Astronaut Sci 44 (3) (1996) 357–371 [21] C.N.K Nam, H.J Kang, Y.S Suh, Golf swing motion tracking using inertial sensors and a stereo camera, IEEE Trans Instrum Meas 63 (4) (Apr 2014) 943–952 [22] D.H Titterton, J.L Weston, Strapdown Inertial Navigation Technology, Peregrinus, London, U.K., 1997 By using the results in (26) for (27), we have          w w w w rb;N À rb;1  ¼  TtbI À Cb;N TeIb  À Cb;1 À Cb;1 rN À r1 ỵ Cb;N (28) As can be seen in (28), the component of the walking length error w affected by the inaccuracy of the estimated translation vector is ðCb;N À w ÞTeIb In general, the error is proportional to the difference of the Cb;1 walker's attitude at the beginning and the end of walking This means that the estimated parameters affect the walking length error for changing direction (see Figure 7), but they not affect the error in walking along a straight path (see Figure 6) Although the proposed procedure for relationship estimation is only derived for a standard walker, it can be applied to a front-wheeled walker by using the second method (two tilting movements) under the assumption that the border ABCD is a rectangular shape The first method (four tilting movements) cannot be directly applied to a frontwheeled walker because the walker can be rotated during tilting to the front Declarations Author contribution statement Quang Vinh Doan: Analyzed and interpreted the data; Contributed reagents, materials, analysis tools or data Duy Duong Pham: Conceived and designed the experiments; Performed the experiments; Wrote the paper Funding statement This work was supported by Funds for Science and Technology Development of The University of Danang, Vietnam under project No B2018-DN06-l0 Competing interest statement The authors declare no conflict of interest Additional information No additional information is available for this paper SẢN PHẨM ĐÀO TẠO TT TÊN HỌC VIÊN Phạm Duy Dưởng Ghi 8/2018 đến 8/2020 Nghiên cứu sinh SẢN PHẨM ỨNG DỤNG TT TÊN SẢN PHẨM 01 walker có bánh trước, gắn cảm biến quán tính Mỗi bánh walker gắn encoder Một nút Start/stop gắn tay cầm để thuận lợi cho người dùng để bắt đầu/kết thúc việc lấy liệu trình tập luyện kiểm tra sức khỏe Ghi Sản phẩm phần cứng HỆ THỐNG WALKER 01 walker có bánh trước, gắn cảm biến quán tính Mỗi bánh walker gắn encoder Một nút Start/stop gắn tay cầm để thuận lợi cho người dùng để bắt đầu/kết thúc việc lấy liệu trình tập luyện kiểm tra sức khỏe SD Card IMU ... tài này, chúng tơi nghiên cứu ứng dụng cảm biến qn tính walker có bánh trước nhằm: - Ước lượng chuyển động walker sử dụng cảm biến quán tính - Ước lượng thông số bước người dùng thông qua chuyển... ? ?ứng dậy Trang BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thông tin chung: - Tên đề tài: NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CẢM BIẾN QUÁN TÍNH ĐỂ ƯỚC LƯỢNG CÁC THƠNG SỐ BƯỚC ĐI CHO NGƯỜI... tính để ước lượng thông số bước cho người sử dụng thiết bị hỗ trợ lại có hai bánh trước” phù hợp với chuyên môn hướng nghiên cứu sinh tơi Đóng góp đề tài áp dụng thuật tốn định vị qn tính sử dụng