BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN Nghiên cứu phát triển thuật toán đếm số bước người dùng dựa cảm biến điện thoại thông minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT - LÂM ĐỒNG BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN Nghiên cứu phát triển thuật toán đếm số bước người dùng dựa cảm biến điện thoại thông minh Thuộc nhóm ngành khoa học: Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông Lâm Đồng, tháng năm 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT - LÂM ĐỒNG BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN Nghiên cứu phát triển thuật toán đếm số bước người dùng dựa cảm biến điện thoại thơng minh Thuộc nhóm ngành khoa học: Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông Sinh viên thực hiện: Nguyễn Quốc Thịnh Nam Dân tộc: Kinh Lớp, khoa: VTK42- Khoa Vật Lý-KTHN Số năm đào tạo: 4.5 năm Ngành học: Kỹ thuật Điện tử - Viễn Thông Người hướng dẫn: TS Nguyễn Hữu Khánh Năm thứ: Lâm Đồng, tháng năm 2022 Mục lục Mục lục Danh mục hình Danh mục bảng Danh mục viết tắt CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Tính cấp thiết đề tài 1.3 Mục đích nghiên cứu 1.4 Cách tiếp cận, phương pháp nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu: CHƯƠNG 2: HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ PDR VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2.1 Một số hệ thống định vị 2.2 Giới thiệu về hệ thống định vị PDR 10 2.2.1 Tổng quan về PDR 10 2.2.2 Hệ thống SHSs 10 A Phát bước (Step detection) 10 B Ước tính độ dài bước (Step Length Estimation) 11 C Ước tính hướng di chuyển (Heading Estimation) 12 2.3 Nhận dạng hoạt động người 12 2.4 Một số kỹ thuật học máy ML 14 2.4.1 K-nearest neighbors (KNN) 14 2.4.2 Decision tree (DT) 14 2.4.3 Random forest (RF) 14 2.4.4 Extra trees (ET) 17 2.4.5 So sánh phân loại 17 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH SỐ BƯỚC ĐI 19 3.1 Sơ đồ khối 19 3.2 Áp dụng phần mềm PyCharm 24 3.2.1 CÁC TÍNH NĂNG CỦA PYCHARM 25 3.2.2 Giới thiệu ngôn ngữ python 26 CHƯƠNG 4: THU THẬP DỮ LIỆU NGƯỜI ĐI BỘ 28 4.1 Các thiết bị lấy mẫu liệu 28 4.2 Thu thập liệu 29 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ 31 CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN 38 6.1 Kết luận 38 6.2 Hạn chế 38 6.3 Hướng phát triển 38 TÀI LIỆU THAM KHẢO 39 Danh mục hình Hình Tổng quan sơ đồ hệ thống PDR 10 Hình Ví dụ về KNN 14 Hình Ví dụ về DT 15 Hình Cấu trúc RF 15 Hình Mơ tả ví dụ về phương pháp biểu cứng 16 Hình Mơ tả ví dụ về phương pháp biểu mềm 16 Hình Sơ đồ khối 19 Hình Dữ liệu thu từ ba trục cảm biến gia tốc 20 Hình Giá trị cảm biến gia tốc (trục z) trước sau áp dụng lọc 23 Hình 10 Kết đỉnh lớn nhất / nhỏ nhất sau loại bỏ đỉnh bị xác định sai 24 Hình 11 Ảnh nền PyCharm 25 Hình 12 Ảnh ngôn ngữ Python 26 Hình 13 Ảnh nền app SensorCollection 28 Hình 14 Giao diện app SensorCollection 28 Hình 15 File CSV sau lấy liệu 29 Hình 16 Nội dung bên file CSV 29 Hình 13 Quá trình thu thập liệu người 29 Hình 17 Kết trung bình về độ xác việc xác định tốc độ bước chậm 34 Hình 18 Kết trung bình về độ xác việc xác định tốc độ bước vừa 34 Hình 19 Kết trung bình về độ xác việc xác định tốc độ bước nhanh 35 Hình 20 Kết trung bình về độ xác đếm số bước ba tốc độ di chuyển 37 Danh mục bảng Bảng So sánh ET RF 17 Bảng So sánh DT, RF ET 17 Bảng So sánh phân loại 18 Bảng Các đặc trưng chọn 20 Bảng Bảng giá trị ngưỡng ∆A ∆T theo tốc độ bước 24 Bảng Kết xác định tốc độ bước người (tốc độ chậm) 31 Bảng Kết xác định tốc độ bước người (tốc độ vừa) 31 Bảng Kết xác định tốc độ bước người (tốc độ nhanh) 31 Bảng Kết xác định tốc độ bước người (tốc độ chậm) 32 Bảng 10 Kết xác định tốc độ bước người (tốc độ vừa) 32 Bảng 11 Kết xác định tốc độ bước người (tốc độ nhanh) 32 Bảng 12 Kết xác định tốc độ bước người (tốc độ chậm) 32 Bảng 13 Kết xác định tốc độ bước người (tốc độ vừa) 32 Bảng 14 Kết xác định tốc độ bước người (tốc độ nhanh) 33 Bảng 15 Kết xác định tốc độ bước người (tốc độ chậm) 33 Bảng 16 Kết xác định tốc độ bước người (tốc độ vừa) 33 Bảng 17 Kết xác định tốc độ bước người (tốc độ nhanh) 33 Bảng 18 Kết đếm số bước người 35 Bảng 19 Kết đếm số bước người 35 Bảng 20 Kết đếm số bước người 36 Bảng 21 Kết đếm số bước người 36 Bảng 22 Kết trung bình đếm số bước người 36 Bảng 23 Kết trung bình đếm số bước người 36 Bảng 24 Kết trung bình đếm số bước người 36 Bảng 25 Kết trung bình đếm số bước người 37 Danh mục viết tắt CSV DT ET GPS HAR INSs IPS KNN ML PDR RF RMSE SHSs SVM Comma Separated Values Decision Tree Extra Tree Global Positioning System Human Activity Recognition Inertial Navigation Systems Indoor Positioning System K Nearest Neighbors Machine Learning Pedestrian Dead Reckoning Random Forest Root Mean Square Error Step-and-Heading Systems Support Vector Machine CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 1.1 Đặt vấn đề Định vị người di chuyển / mơi trường kín (indoors) xu hướng công nghệ thu hút nhiều ý ứng dụng thực tế đời sống, ví dụ xác định vị trí người để thuận tiện cho việc giám sát hướng dẫn đường họ bước tịa nhà hay trung tâm thương mại Trong mơi trường mở (outdoors), hệ thống định vị toàn cầu GPS (Global Positioning System) hỗ trợ rất tốt sử dụng rộng khắp Tuy nhiên, mơi trường kín GPS khơng thể cung cấp thơng tin vị trí người cách xác suy yếu về tín hiệu truyền nhận, mà theo nghiên cứu thành phố lớn, người thường sử dụng khoảng 90% thời gian ngày để sinh sống và/hoặc làm việc mơi trường kín Do đó, hệ thống định vị người dùng mơi trường kín cần xây dựng phát triển Hiện nay, thiết bị thông minh điện thoại di động hay máy tính bảng ngày trở nên phổ biến Do đó, người đều sở hữu cho điện thoại thơng minh sử dụng vật bất ly thân Một điểm thú vị thiết bị thông minh thường tích hợp nhiều loại cảm biến khác cảm biến gia tốc (accelerometer), cảm biến quay hồi chuyển (gyroscope), hay cảm biến từ trường (magnetometer) Các loại cảm biến sử dụng cho dịch vụ nhận biết ngữ cảnh (context-aware services) dịch vụ xác định vị trí người dùng Vì vậy, việc sử dụng điện thoại để xây dựng ứng dụng định vị lựa chọn hợp lý Pedestrian Dead Reckoning (PDR) kỹ thuật phổ biến việc định vị dựa xác định bước hướng di chuyển người mơi trường kín Kỹ thuật bao gồm ba thành phần chính: xác định số bước đi, xác định độ dài bước đi, xác định hướng di chuyển Trong đó, sai lệch nhỏ từ thành phần dẫn tới sai lệch lớn dần việc định vị hệ thống sử dụng kỹ thuật PDR Vì vậy, việc giảm thiểu sai lệch tính tốn thành phần đều đóng góp vào việc trì tăng cường hiệu định vị PDR 1.2 Tính cấp thiết đề tài Pedestrian Dead Reckoning kỹ thuật phổ biến việc định vị áp dụng để xác định/theo dõi vị trí bệnh nhân bệnh viện, xác định vị trí khách hàng trung tâm thương mại, hay đặc biệt trường hợp khẩn cấp cứu hỏa Hơn nữa, kỹ thuật PDR bao gồm việc nhận dạng chuyển động bước người dùng nên thông tin thu thập từ q trình bước giúp ích cho ứng dụng quản lý sức khỏe người dùng Trong suốt 20 năm qua, có nhiều hệ thống nghiên cứu thực dựa kỹ thuật Mặc dù hệ thống đều có điểm mạnh yếu riêng, nhiên chưa có hệ thống thương mại hóa có tầm ảnh hưởng lớn mơi trường kín tầm ảnh hưởng GPS mơi trường mở Chính vậy, nghiên cứu về việc sử dụng PDR việc định vị tòa nhà quan tâm phát triển Hạn chế việc định vị dựa kỹ thuật PDR kết định vị bị sai lệch dần theo thời gian thực thi Một nguyên nhân xác định khơng xác số bước người di chuyển Trong suốt trình bước đi, người bước tốc độ khác (ví dụ nhanh, bình thường hoặc chậm) Việc xác định/phân biệt tốc độ bước người rất cần thiết cho việc nâng cao độ xác cho q trình xác định số bước Vì vậy, nhóm nghiên cứu chọn lựa đề tài: “Nghiên cứu phát triển thuật toán đếm số bước người dùng dựa cảm biến điện thoại thông minh” 1.3 Mục đích nghiên cứu Nghiên cứu hướng tới việc cải thiện hiệu kỹ thuật PDR cách xây dựng phát triển thuật toán giúp nâng cao độ xác việc xác định số bước đi, vốn thành phần quan trọng kỹ thuật PDR  Nghiên cứu phát triển thuật toán học máy để phân biệt ba tốc độ bước khác người bộ, bao gồm: bước nhanh, bước bình thường/vừa, bước chậm  Nghiên cứu phát triển thuật toán xác định số bước người bước tốc độ khác dựa cảm biến điện thoại thông minh Sinh viên hệ thống lại kiến thức học trường Đại học Đà Lạt, đặc biệt từ môn Điện Tử - Viễn Thông (thuộc khoa Vật Lý – Kỹ Thuật Hạt Nhân), từ đó, sinh viên áp dụng kiến thức học vào thực tế nâng cao về kiến thức chuyên môn cho thân 1.4 Cách tiếp cận, phương pháp nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu: - Tìm hiểu kiến thức thơng qua sách báo, mạng Internet - Đề xuất thuật toán học máy để phân biệt ba tốc độ bước khác người (sử dụng phần mềm Pycharm, ngơn ngữ Python) - Đề x́t thuật tốn xác định số bước người bước tốc độ khác (sử dụng phần mềm Pycharm, ngôn ngữ Python) - Dữ liệu thực nghiệm từ cảm biến thiết bị di động trình bước người với tốc độ khác thu thập phân tích để chứng minh cho hiệu thuật tốn ... ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT - LÂM ĐỒNG BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN Nghiên cứu phát triển thuật toán đếm số bước người dùng dựa cảm biến điện thoại thông minh Thuộc nhóm ngành khoa học: ... xác định số bước Vì vậy, nhóm nghiên cứu chọn lựa đề tài: ? ?Nghiên cứu phát triển thuật toán đếm số bước người dùng dựa cảm biến điện thoại thơng minh? ?? 1.3 Mục đích nghiên cứu Nghiên cứu hướng... độ bước khác người bộ, bao gồm: bước nhanh, bước bình thường/vừa, bước chậm  Nghiên cứu phát triển thuật toán xác định số bước người bước tốc độ khác dựa cảm biến điện thoại thông minh Sinh viên