Đề tài khoa học và công nghệ cấp cơ sở các phương pháp ước lượng cho cảm biến đo lường quán tính ứng dụng trong robot hai bánh tự cân bằng

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG CĐ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP CƠ SỞ ẠI Đ C Ọ H CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG CHO CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG QUÁN TÍNH ỨNG DỤNG TRONG ROBOT HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG À Đ G ẴN N Mã số: T2017-07-06 Chủ nhiệm đề tài: ThS Dương Ngọc Pháp Đà Nẵng, 12/2017 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG CĐ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP CƠ SỞ ẠI Đ CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG ĐO LƯỜNG QUÁN TÍNH ỨNG DỤNG TRONG ROBOT HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG C Ọ H Đ À Mã số: T2017-07-06 G ẴN N Xác nhận quan chủ trì đề tài Đà Nẵng, 12/2017 Chủ nhiệm đề tài MỤC LỤC MỤC LỤC MỤC LỤC I DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .3 MỞ ĐẦU I TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU THUỘC LĨNH VỰC ĐỀ TÀI TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC NGOÀI NƯỚC TRONG NƯỚC .5 II TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI III MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI Đ IV ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU ẠI ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU .6 PHẠM VI NGHIÊN CỨU H V NỘI DUNG NGHIÊN CỨU .6 Ọ C CHƯƠNG 1: CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG QUÁN TÍNH VÀ ỨNG DỤNG .7 À Đ 1.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG .7 1.2 GIỚI THIỆU VỀ CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG QUÁN TÍNH 1.3 ỨNG DỤNG CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG QUÁN TÍNH 11 1.3.1 Ứng dụng cảm biến rung động giám sát tiết kiệm điện 12 1.3.2 Ứng dụng nhận biết chấn động, cử động … .13 1.3.3 Ứng dụng cảm biến nghiêng 14 1.3.4 Con quay hồi chuyển thiết bị đo dùng quán tính 15 1.3.5 Xu hướng xử lý tín hiệu 16 1.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG 16 G ẴN N CHƯƠNG 2: CÁC KỸ THUẬT GIẢM NHIỄU 17 2.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG .17 2.2 YÊU CẦU CỦA HỆ THỐNG 17 2.3 CÁC KỸ THUẬT GIẢM NHIỄU 18 2.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG 20 CHƯƠNG 3: THỰC HIỆN GIẢM NHIỄU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 21 3.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG .21 3.2 MÔ PHỎNG, SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ 21 3.3 MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ THỰC NGHIỆM 22 3.3.1 Sơ đồ khối mơ hình robot bánh tự cân 22 3.3.2 Lưu đồ thuật toán điều khiển .24 3.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG 25 i MỤC LỤC KẾT LUẬN 26 KIẾN NGHỊ 26 TÀI LIỆU THAM KHẢO 27 ẠI Đ C Ọ H À Đ G ẴN N ii DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Link kiện cảm biến gia tốc ba chiều công nghệ số iMEMS – ADXL345 hãng Analog Devices Nguồn SensorMagazine.com Hình 1.2: Cảm biến quay hồi chuyển ADXRS610 hãng Analog Devices Nguồn SensorMagazine.com Hình 1.3: Năm chế độ cảm biến chuyển động Nguồn EECatalog.com Hình 1.4: Thiết bị PocketCPR, ví dụ cảm biến gia tốc giúp xác định chuyển động vị trí Nguồn: EECatalog.com 12 Hình 1.5: Ví dụ ứng dụng cảm biến rung động để phân biệt máy hoạt động bình thường (phổ màu đen) với máy bị mòn (phổ màu đỏ) Nguồn: EECatalog.com 13 ẠI Đ Hình 1.6: Cơ chế bảo vệ ổ đĩa cứng tự động máy tính xách tay IBM ThinkPad® ví dụ ứng dụng khả cảm biến chấn động Nguồn: EECatalog.com 14 H Hình 1.7: Máy giám sát huyết áp Omron Wrist có sử dụng kỹ thuật cảm biến cao C Ọ cấp , bao gồm cảm biến độ nghiêng, để đảm bảo độ xác liệu Nguồn: EECatalog.com 15 Đ À Hình 1.8: Minh họa điểm đặt cảm biến qn tính giúp người chơi golf ghi lại chuyển động thi đấu hay tập luyện, phục vụ việc phân tích hoàn thiện kỹ thuật đánh Nguồn: MedCityNews.com 16 G ẴN N Trang DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt IMU Inertial Measurement Unit Khối đo lường quán tính MPU Motion Processing Unit Khố xử lý chuyển động DMP Digital Motion Processor Bộ xử lý chuyển động số Microelectromechanical system Hệ thống vi điện tử LCD Liquid Crytal Display Bộ hiển thị tinh thể lỏng PID Proportional, Integral, Derivative Tỷ lệ, tích phân, đạo hàm PWM Pulse Width Modulation Điều chế độ rộng xung ADC Anolog to Digital Converter Bộ chuyển đổi tương tự số MEMS ẠI Đ C Ọ H À Đ G ẴN N Trang THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG CĐ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Độc lập – Tự – Hạnh phúc THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thông tin chung: - Tên đề tài: CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG ĐO LƯỜNG QUÁN TÍNH - ỨNG DỤNG TRONG ROBOT HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG Mã số: T2017-07-06 - Chủ nhiệm: DƯƠNG NGỌC PHÁP - Thành viên tham gia: khơng - Cơ quan chủ trì: Trường Cao đẳng Công nghệ thông tin – Đại học Đà Nẵng Thời gian thực hiện: từ tháng 04/2017 đến tháng 12/2017 Nghiên cứu phương pháp tính tốn, ước lượng giá trị cảm biến gia tốc quay hồi chuyển đo đạc (có lỗi) nhằm cải thiện tín hiệu để đáp ứng thơng số điều khiển đầu vào cho mơ hình tự động hóa ẠI - Đ Mục tiêu: C Ọ H Đ Tính sáng tạo: Tín hiệu cảm biến thu từ cảm biến đo lường quan tính bị tác động mạnh nhiễu có tượng “trơi” tác dụng trọng lực trái đất gây khó khăn cho việc xác định góc nghiêng vật thể - Trong đề tài, tác giả nghiên cứu điều chỉnh, đánh giá, so sánh giảm nhiễu cho cảm biến đo lường qn tính Bên cạnh tác giả tiến hành mơ thực nghiệm mơ hình robot hai bánh tự cân để đánh giá hiệu kỹ thuật À - G ẴN N - Tóm tắt kết nghiên cứu: - - Trình bày tổng quan cảm biến quán tính, ứng dụng hệ thống MEMS tham số mơ hình Bên cạnh đó, kỹ thuật ước lượng giá trị cảm biến gia tốc quay hồi chuyển bị “trôi” đo đạc nghiên cứu để thực giảm nhiễu cho tín hiệu cảm biến Đề tài trình bày việc mơ thực nghiệm mơ hình robot bánh tự cân để đánh giá ứng dụng kỹ thuật Tên sản phẩm: - Báo cáo tổng kết đề tài; Trang THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU - Bài báo đăng kỷ yếu hội thảo cấp trường Hiệu quả, phương thức chuyển giao kết nghiên cứu khả áp dụng: - Về mặt giáo dục - đào tạo: phục vụ công tác giảng dạy, nghiên cứu - Về mặt khoa học: đóng góp đáng kể đề tài trình bày kỹ thuật giảm nhiễu cho cảm biến đo lường qn tính, qua so sánh đánh giá hiệu giảm nhiễu nâng cao chất lượng tín hiệu cảm biến - Về sản phẩm ứng dụng: ứng dụng thuật toán việc giảm nhiễu cho cảm biến IMU, ứng dụng hệ thống vi điện tử MEMS Hình ảnh, sơ đồ minh họa chính: ẠI Đ C Ọ H À Đ N G ẴN Hình 0.1: So sánh giá trị cảm biến gia tốc trục x xử lý ba kỹ thuật khác sử dụng lọc bù, lọc Kalman DMP so với tín hiệu gốc Đà Nẵng, ngày 15 tháng 12 năm 2017 Cơ quan chủ trì Chủ nhiệm đề tài Dương Ngọc Pháp Trang MỞ ĐẦU MỞ ĐẦU I TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU THUỘC LĨNH VỰC ĐỀ TÀI TRONG VÀ NGỒI NƯỚC Ngồi nước Với đời cảm biến quán tính, đặc biệt sản phẩm chế tạo từ công ty InvenSense Inc với hệ thống chip (SoC) cho phép tích hợp cảm biến gia tốc, quay hồi chuyển la bàn lên thiết bị điện tử thông minh nhằm hỗ trợ cho ứng dụng đột phát quan trọng Các cơng trình nghiên cứu đưa phương pháp tính tốn, thuật tốn ước lượng từ giá trị “thô” thu (do bị trôi tác động yếu tố môi trường (nhiệt độ, điện từ trường, ) thân tốc độ biến đổi ADC) sử dụng lọc số đơn giản Đ (Butterworth), lọc Complementary, lọc Kalman, đặc biệt khối xử lí chuyển động số (DMP) tích hợp sẵn chip với nhiều kết riêng lẻ, tích cực ẠI Trong nước Các nghiên cứu nước đặc biệt tập trung ứng dụng thuật tốn nghiên cứu ngồi nước để xây dựng hệ thống cân điều khiển thông minh, phần lớn sử dụng chủ yếu lọc Kalman lọc Complementary để ước lượng thông số cho ứng dụng mơ hình (xe cân bằng, máy bay cánh, ) mà chưa đưa đánh giá C Ọ H À Đ II TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI G ẴN N tổng quan để so sánh thuật toán ước lượng, lựa chọn tối ưu hệ số lọc đáp ứng tốt Đặc tính cân ngày ứng dụng rộng rãi mơ hình điều khiển tự động thơng minh: điện thoại thông minh, robot tự cân bằng, điều khiển tương tác, thiết bị đeo tay, Trong thành phần đóng vai trị quan trọng nhằm xác định thay đổi hướng gọi đơn vị đo lường quán tính (IMU - Inertial Measurement Unit) chứa cảm biến gia tốc, quay hồi chuyển và/hoặc la bàn tính tốn lập trình để đưa định điều khiển tương ứng Tuy nhiên nhược điểm thiết kế khí thiết bị cảm biến tượng “trôi” tác dụng trọng lực trái đất mà giá trị cảm biến đo đạc có nhiều lỗi gây khó khăn cho việc xác định góc nghiêng vật thể Yêu cầu đặt phải có phương pháp để thu giá trị trị cảm biến tin cậy nhằm đưa định điều khiển xác Đề tài tập trung tối ưu, đánh giá, so sánh phương pháp ước lượng giá trị cảm biến quán tính, ứng dụng robot bánh tự cân để đưa góc nhìn đầy đủ việc lựa chọn giải pháp phù hợp cho mơ hình robot xây dựng Trang MỞ ĐẦU III MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI - Nghiên cứu phương pháp tính tốn, ước lượng giá trị cảm biến gia tốc quay hồi chuyển đo đạc (có lỗi) nhằm cải thiện tín hiệu để đáp ứng thông số điều khiển đầu vào cho mơ hình tự động hóa IV ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU Đối tượng nghiên cứu - Giá trị cảm biến quán tính đo đạc - Các lọc số - Ngôn ngữ Matlab thực mô Phạm vi nghiên cứu Ước lượng giá trị cảm biến qn tính - Mơ kỹ thuật ước lượng - Ứng dụng mơ hình robot bánh tự cân ẠI Đ - H V NỘI DUNG NGHIÊN CỨU C Ọ Đánh giá phương pháp tính tốn, ước lượng cảm biến gia tốc quay hồi chuyển: phép tính tốn dựa vào sai số, sử dụng lọc Complementary, sử dụng lọc Kalman thiết bị phần cứng MPU6050 Mô phần mềm Matlab để so sánh kết ước lượng Thực nghiệm đánh giá kit Arduino cho mơ hình robot bánh tự cân À Đ G ẴN N Trang Chương 1: CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG QN TÍNH VÀ ỨNG DỤNG Hình 1.6: Cơ chế bảo vệ ổ đĩa cứng tự động máy tính xách tay IBM ThinkPad® ví dụ ứng dụng khả cảm biến chấn động Nguồn: EECatalog.com ẠI Đ 1.3.3 Ứng dụng cảm biến nghiêng Cảm ứng độ nghiêng có tiềm ứng dụng giao diện điều khiển dùng cử Ví dụ việc vận hành với tay ưa thích thiết bị thuộc lĩnh vực xây dựng hay kiểm tra công nghiệp Tay không dùng để vận hành thiết bị thường dùng để điều khiển thùng hay mà người vận hành đứng C Ọ H Đ để giữ giây bảo hiểm Người vận hành cần quay máy dò hay thiết bị À để điều chỉnh tùy chọn Một cảm biến gia tốc chiều phát “quay” dạng nghiêng Cảm biến đo mức biến đổi có tốc độ chậm góc nghiêng tác dụng lực hấp dẫn Dựa thơng tin này, hệ thống tính toán mức thay đổi vector lực hấp dẫn xác định xem chuyển động quay thuận hay ngược chiều kim đồng hồ Cảm biến nghiêng kết hợp với tính nhận biết va chạm nhẹ để giúp người vận hành điều khiển nhiều chức trường hợp thao tác tay Ngồi ra, cảm biến nghiêng cịn dùng để hiệu chỉnh thông tin vị G ẴN N trí thiết bị định vị la bàn điện tử hệ thống định vị toàn cầu (GPS) hay điện thoại di động Một vấn đề thường gặp thiết bị sai số phương hướng xuất la bàn không đặt thực song song với mặt đất Ở máy cân công nghiệp, độ nghiêng so với mặt đất bàn cân cần xác định để tính tốn xác trọng lượng Tương tự vậy, cảm biến áp suất sử dụng xe máy móc cơng nghiệp chịu ảnh hưởng trọng lực cảm biến có chứa màng ngăn mà độ lệch chúng phụ thuộc vào vị trí lắp đặt cảm biến Trong tất trường hợp kể cảm biến gia tốc MEMS Trang 14 Chương 1: CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG QN TÍNH VÀ ỨNG DỤNG sử dụng để xác định góc nghiêng trước thực việc hiệu chỉnh sai số ẠI Đ Hình 1.7: Máy giám sát huyết áp Omron Wrist có sử dụng kỹ thuật cảm biến cao cấp , bao gồm cảm biến độ nghiêng, để đảm bảo độ xác liệu Nguồn: EECatalog.com C Ọ H 1.3.4 Con quay hồi chuyển thiết bị đo dùng qn tính Các ứng dụng thực tế cơng nghệ MEMS trở nên hữu ích tính phát chuyển động quay kết hợp với tính phát chuyển động quán tính khác Trong thực tế việc kết hợp cần tới cảm biến gia tốc cảm À Đ biến quay hồi chuyển G ẴN N Một số thiết bị đo dùng qn tính (Inertial Measurement Unit – IMU) có kết hợp cảm biến gia tốc đa chiều, cảm biến quay hồi chuyển đa chiều, ngồi thêm cảm biến từ tính để tăng mức độ xác hướng IMU cung cấp thơng tin cảm biến với bậc tự do, giúp đạt độ xác cao đáp ứng yêu cầu ứng dụng thiết bị ghi hình y tế, dụng cụ phẫu thuật, phận thể giả cao cấp, dẫn đường tự động cho phương tiện công nghiệp Một ưu khác việc sử dụng IMU tính thiết bị nhà sản xuất kiểm thử hiệu chỉnh trước xuất xưởng IMU cịn hữu ích trường hợp sử dụng khác Ví dụ gắn gậy chơi golf thơng minh để giúp ghi lại theo dõi tồn chuyển động cú đánh Người chơi golf dựa vào thông tin để cải thiện kỹ chơi Các cảm biến gia tốc gậy golf đo gia tốc đường vung gậy Còn cảm biến quay hồi chuyển đo mức độ xốy tay người chơi Trong thi đấu tập luyện, gậy golf thông minh ghi lại liệu để phục vụ cho việc phân tích sau máy tính Trang 15 Chương 1: CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG QN TÍNH VÀ ỨNG DỤNG Hình 1.8: Minh họa điểm đặt cảm biến qn tính giúp người chơi golf ghi lại chuyển động thi đấu hay tập luyện, phục vụ việc phân tích hồn thiện kỹ thuật đánh Nguồn: MedCityNews.com 1.3.5 Xu hướng xử lý tín hiệu Dù cho nhu cầu có tính tiện dụng, giảm tiêu thụ điện năng, giảm thiểu nút điều khiển vật lý, điều chỉnh hoạt động tuỳ theo trọng lực vị trí phương thức vận hành thơng minh giải pháp MEMS qn tính ln mang lại ẠI Đ nhiều lựa chọn để khám phá với năm loại cảm biến chuyển động Là công ty theo đuổi giải pháp mới, Analog Devices với giải pháp Xử lý Tín hiệu Chuyển động iMEMS phát triển cung cấp cảm biến gia tốc quay hồi chuyển giúp triển khai xu hướng xử lý tín hiệu Rất nhiều ứng dụng nảy sinh phát triển nhờ vào giải pháp tích hợp có kích cỡ nhỏ, độ nhạy cao, tiêu thụ lượng, hoạt động ổn định, có tích hợp mạch giao tiếp định C Ọ H À Đ dạng tín hiệu (signal conditioning circuitry) G ẴN N 1.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG Chương tập trung giới thiệu ứng dụng cảm biến đo lường quán tính ứng dụng thực tế, từ đưa định hướng xử lí cho tín hiệu đo lường bị nhiễu tác động môi trường Trang 16 Chương 2: GIẢM NHIỄU CHO TÍN HIỆU CẢM BIẾN IMU Chương 2: GIẢM NHIỄU CHO TÍN HIỆU CẢM BIẾN IMU 2.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG Chương trình bày nhóm kỹ thuật xử lí cho tín hiệu cảm biến quán tính nhằm mục tiêu tạo tín hiệu theo yêu cầu hệ thống Mỗi kỹ thuật giảm nhiễu có đặc tính đặc trưng với ưu điểm nhược điểm phụ thuộc vào ngữ cảnh hệ thống đề xuất lựa chọn theo yêu cầu 2.2 YÊU CẦU CỦA HỆ THỐNG Do liên quan đến đặc điểm vật lý cảm biến mạch điện tử thông số môi trường phức tạp nên giá trị cảm biến thu trình đo đạc IMU bị ảnh hưởng nghiêm trọng nhiễu ẠI Đ C Ọ H À Đ G ẴN N Hình 2.1: Nhiễu tác động lên cảm biến đo lường quán tính IMU (Trục gia tốc góc) Theo đó, việc giảm nhiễu yêu cầu bắt buộc hệ thống MEMS nhằm ước lượng tín hiệu cảm biến đảm bảo có giá trị tín hiệu đo phản ánh xác hướng góc nghiêng thiết bị Kết giảm nhiễu làm sở khối tiền xử lí để hệ thống thực tiến trình tiếp theo, đảm bảo đầu vào “trong sạch” để hệ thống thực tốt bước xử lí Trang 17 Chương 2: GIẢM NHIỄU CHO TÍN HIỆU CẢM BIẾN IMU ẠI Đ Hình 2.2: Mối quan hệ cảm biến IMU nguồn gây nhiễu H C Ọ Việc so sánh, đánh giá kỹ thuật ước lượng, giảm nhiễu cho tín hiệu cảm biến thực thơng qua giản đồ tín hiệu đo đạc, đồng thời ứng dụng cụ thể mơ hình robot hai bánh tự cân để đánh giá kết thực tế À Đ G ẴN N 2.3 CÁC KỸ THUẬT GIẢM NHIỄU Các kỹ thuật ước lượng nhiễu cho cảm biến gia tốc vận tốc góc thiết bị IMU chia thành nhóm theo miền tín hiệu bao gồm miền thời gian, miền tần số rời rạc hình 2.3, hướng nghiên cứu thu kết giảm nhiễu như: ước lượng dựa vào vận tốc góc (chỉ sử dụng Gyroscope); sử dụng lọc thông thấp; phương pháp tính tốn truy hồi; sử dụng băng (phân tích wavelet); thuật tốn tối ưu hóa (Majorization Minimization) sử dụng xử lý chuyển động số (Digital Motion Processor - DMP) Theo nhóm kỹ thuật giảm nhiễu cho tín hiệu cảm biến gia tốc vận tốc góc, báo tập trung so sánh kỹ thuật giảm nhiễu bao gồm: lọc thông thấp, lọc Kalman, sử dụng phép biến đổi wavelet, thuật tốn tối ưu hóa xử lí chuyển động số Trang 18 Chương 2: GIẢM NHIỄU CHO TÍN HIỆU CẢM BIẾN IMU Hình 2.3: Các hướng trích xuất đặc tính cho liệu cảm biến gia tốc Đ Việc sử dụng lọc số thông thấp [2] ứng dụng để giảm nhiễu cho tín hiệu cảm biến hệ thống MEMS đặc tính đơn giản lọc với ẠI phương trình làm mượt tín hiệu bậc cơng thức (1) Tuy nhiên tính đơn giản lọc nên thường gây khó khăn cho việc xác định biên tín hiệu nhiễu H C Ọ yi = αxi + (1 − α)yi−1 với α ≜ (1) À xi : giá trị cảm biến đo RC + ∆t Đ Trong đó: ∆t N yi−1 : giá trị ước lượng trước ẴN yi : giá trị ước lượng G α: hệ số tỷ lệ, có giá trị ≲ 1, lựa chọn dựa điều chỉnh thực tế nên cịn mang tính chủ quan Trong báo giá trị α chọn 0,96 Thay vào đó, lọc Kalman ứng dụng để ước lượng liệu cảm biến gia tốc tác động nhiễu [3] Mơ hình thực lọc Kalman gồm có hai phương trình cơng thức (2): X k+1 = ΦX k + G [uk + wk ], zk+1 = H X k+1 + vk+1 Trong đó: X k : vector trạng thái thời điểm k uk : vector điều khiển (tín hiệu đầu vào) thời điểm k zk : đầu hệ thống (tín hiệu đo được) thời điểm k wk : nhiễu tiến trình thời điểm k vk : nhiễu đo đạc thời điểm k Φ, G, H: ma trận hiệp phương X k+1 : vector trạng thái ước lượng thời điểm k+1 Trang 19 (2) Chương 2: GIẢM NHIỄU CHO TÍN HIỆU CẢM BIẾN IMU Trong vector nhiễu tiến trình nhiễu đo lường, giá trị khởi tạo chọn bao gồm Q k = 10−3 R k = × 10−2 theo hệ thống thực tế Tuy nhiên nhược điểm lọc Kalman khó xác định xác thơng số nhiễu mơi trường thực theo đặc tính thống kê nhiễu, lọc Kalman mở rộng sử dụng để thích nghi với thay đổi môi trường Tuy kết giảm nhiễu tốt hạn chế lớn liên quan đến độ phức tạp lọc thời gian xử lý nên khó áp dụng vào ứng dụng yêu cầu thời gian đáp ứng nhanh Bên cạnh đó, việc mã hóa băng nhằm tách nhiễu khỏi tín hiệu cảm biến thực sử dụng phép biến đổi miền wavelet Kỹ thuật dựa vào việc lựa chọn sóng tương ứng để tính tốn hàm tương quan với tín hiệu bị nhiễu, qua ước lượng tín hiệu thực Tuy nhiên việc lựa chọn sóng mức ngưỡng để khử nhiễu gây méo tín hiệu cảm biến thành phần bị loại bỏ có tín hiệu cảm biến cần giữ lại Phương pháp tiếp cận điều chỉnh vào ẠI Đ việc gắn kết trực tiếp phần (PDC) đề xuất [4] thay đổi mức khử nhiễu khác khoảng tín hiệu, qua giảm méo tín hiệu cảm biến H C Ọ Một phương pháp giảm nhiễu khác thực dựa vào thuật toán tối ưu (LTV) [5] trình bày thể ưu điểm cải thiện hiệu giảm nhiễu xấp xỉ 4-10% so với thuật toán lọc thông thấp việc đánh giá thông qua tiêu chí Đ À tỷ số tín hiệu nhiễu (SNR) mật độ phổ cơng suất (PSD) Ngồi ra, thân IMU hỗ trợ xử lý chuyển động số (DMP) bao gồm khối xử lý số tín hiệu sử dụng phép biến đổi ADC làm mượt tín hiệu theo tài liệu kỹ thuật nhà sản xuất [6] Khối chức DMP kích hoạt cho phép thu đầu giá trị cảm biến gia tốc vận tốc góc theo ngun tắc FIFO tính tốn theo chia xác định G ẴN N 2.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG Tín hiệu cảm biến thu từ khối đo lường qn tính IMU bị tác động nhiều nhiễu, yêu cầu đưa giải pháp giảm nhiễu quan trọng cần thiết Các hướng xử lí khác liên quan đến đặc tính xử lí tín hiệu đưa giải pháp khác nhau, mở nhiều hướng nghiên cứu ứng với hướng kết hợp sử dụng lọc Chương trình bày số kết mơ đánh giá cho hệ thống Trang 20 Chương 3: KẾT QUẢ GIẢM NHIỄU VÀ SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ Chương 3: KẾT QUẢ GIẢM NHIỄU VÀ SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ 3.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG Trên sở kỹ thuật giảm nhiễu so sánh, đánh giá, đề tài sử dụng ngơn ngữ lập trình C để thực thuật toán giảm nhiễu tảng phần cứng arduino, qua tiến hành đánh giá mơ hình phần cứng thực nghiệm 3.2 MƠ PHỎNG, SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ Để thực kết so sánh đánh giá, báo sử dụng cảm biến IMU trục (chứa IC MPU6050) bao gồm hai tham số đo lường gia tốc kế trục vận tốc góc trục Mạch Arduino Nano sử dụng để thu nhận giá trị cảm biến thực thuật toán ước lượng giảm nhiễu Kết đo đạc ước lượng giảm nhiễu tham số cảm biến gia tốc hình 3.1 hình 3.2 Kết mơ cho thấy thuật toán cho kết cải thiện đáng kể so với tín hiệu thơ thu ẠI Đ từ IMU đo đạc C Ọ H À Đ G ẴN N Hình 3.1: So sánh tốc độ hội tụ ba kỹ thuật khác sử dụng lọc bù, lọc Kalman DMP Trong ba kỹ thuật lọc bù có tốc độ đáp ứng nhanh ứng với thay đổi tín hiệu đo đạc nhiên bị ảnh hưởng nhiều nhiễu tính đơn giản cấu trúc Cịn lại, lọc Kalman có cấu trúc phức tạp tốn thời gian xử lý tốc độ hội tụ cao đáng kể ổn định so với kỹ thuật giảm nhiễu sử dụng xử lí chuyển động số tích hợp sẵn bên IMU Thơng qua kết so sánh dễ nhận thấy lọc Kalman cho kết giảm nhiễu tốt nhiều so với hai kỹ thuật lại Trang 21 Chương 3: KẾT QUẢ GIẢM NHIỄU VÀ SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ Đ ẠI Hình 3.2: So sánh giá trị cảm biến gia tốc trục x xử lý ba kỹ thuật khác sử dụng lọc bù, lọc Kalman DMP so với tín hiệu gốc H C Ọ 3.3 MƠ HÌNH ĐÁNH GIÁ THỰC NGHIỆM 3.3.1 Sơ đồ khối mơ hình robot bánh tự cân Kết giảm nhiễu tín hiệu cảm biến IMU áp dụng cho mơ hình robot À Đ ẴN N hai bánh tự cân sơ đồ khối hình 3.3 mơ hình thực tế hình 3.4, bên cạnh sử dụng giải thuật điều khiển động (PID) đáp ứng với giá trị góc đo đạc cho thấy khả giảm nhiễu kỹ thuật nói G Hình 3.3: Sơ đồ khối mơ hình robot hai bánh tự cân Trang 22 Chương 3: KẾT QUẢ GIẢM NHIỄU VÀ SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ Đ ẠI Hình 3.4: Mơ hình robot hai bánh tự cân so sánh thực nghiệm kỹ thuật giảm nhiễu có kết hợp với giải thuật PID để điều khiển động H C Ọ Nguyên lý điều khiển cân bằng: robot đứng thẳng vị trí cân lực hút trái đất tác động làm cho robot ngã phía trước phía sau Nếu bị ngã phía trước, thơng qua cảm biến IMU robot xác định góc nghiêng điều khiển À Đ G ẴN N hai bánh xe di chuyển phía trước theo hướng mà robot bị ngã góc nghiêng robot với góc mà robot đứng thẳng robot dừng lại Để điều khiển robot cân dao động quanh vị trí ban đầu giá trị sai lệch vị trí so với vị trí ban đầu tính tốn dựa vào encoder sai lệch lớn giá trị cho phép hai bánh xe điều khiển để di chuyển robot quay trở vị trí ban đầu Để điều khiển robot giữ cân thơng tin góc nghiêng robot đóng vai trị quan Giá trị góc nghiêng cung cấp cảm biến IMU tích hợp gồm có cảm biến gia tốc cảm biến quay hồi chuyển Hai cảm biến dạng cảm biến vi điện tử nên nhạy với rung động Giá trị góc thu trực tiếp từ cảm biến có dao động lớn phải xử lý lọc nhiễu trước đưa vào giải thuật cân Bên cạnh kỹ thuật giảm nhiễu cho cảm biến MPU giải thuật PID sử dụng để tìm thông số điều khiển động phù hợp đảm bảo robot bánh thực cân PID viết tắt cụm từ (Proportional Integral Derivative) giải thuật dùng nhiều ứng dụng điều khiển tự động với yêu cầu xác, Trang 23 Chương 3: KẾT QUẢ GIẢM NHIỄU VÀ SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ nhanh ổn định Bộ điều khiển PID bao gồm thông số riêng biệt gọi điều khiển ba khâu: tỷ lệ, tích phân đạo hàm, viết tắt P, I D Hàm truyền điều khiển PID sau: 𝐶 (𝑠) = 𝐾𝑃 + 𝐾𝐼 𝑆 + 𝐾𝐷 𝑆 = 𝐾𝐷 𝑆 +𝐾𝑃 𝑆+𝐾𝐼 𝑆 (3) Trong đó: 𝐾𝑃 : Độ lợi khâu tỷ lệ 𝐾𝐼 : Độ lợi khâu tích phân 𝐾𝐷 : Độ lợi khâu vi phân Đặc tính điều khiển PID:  Thành phần tỉ lệ (𝐾𝑃 ) có tác dụng làm tăng tốc độ đáp ứng hệ làm giảm, không triệt tiêu sai số xác lập hệ (steady-state error)  Thành phần tích phân (𝐾𝐼 ) có tác dụng triệt tiêu sai số xác lập có ẠI Đ thể làm giảm tốc độ đáp ứng hệ thống  Thành phần vi phân (𝐾𝐷 ) làm tăng độ ổn định hệ thống, giảm độ vọt lố Ọ H cải thiện tốc độ đáp ứng hệ thống C 3.3.2 Lưu đồ thuật toán điều khiển Để thực điều khiển cho mơ hình robot, lưu đồ thuật tốn chương À Đ G ẴN N trình trình bày sơ đồ khối hình 3.5 Cảm biến MPU6050 thực truyền thông với Arduino Nano thông qua giao tiếp I2C sử dụng đường truyền tín hiệu đảm bảo tiết kiệm số đường dây kết nối với giao tiếp không cần truyền tốc độ cao Bên cạnh nhằm đảm bảo giá trị ban đầu theo tính chất vật lí thiết bị tác động lực hấp dẫn, chương trình thực cân chỉnh giá trị theo thông số nhà sản xuất Tiếp tục bước tính tốn góc lệch robot, việc sử dụng phương pháp trung bình kết hợp giá trị khứ góp phần giảm sai số hỗ trợ cho lọc Trang 24 Chương 3: KẾT QUẢ GIẢM NHIỄU VÀ SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ Bắt đầu - Khởi tạo kết nối I2C cho MUP6050 - Hiệu chỉnh thông số IMU - Khởi tạo giá trị cho lọc Không Kiểm tra giá trị cập nhật? Có ẠI Đ Tính góc trung bình Ọ H Khơng C Góc 40o? À Đ N Có G ẴN - Cập nhật hệ số PID - Tính tốn giá trị PWM - Điều khiển động Hình 3.5: Lưu đồ thuật tốn chương trình ứng dụng điều khiển cho robot hai bánh tự cân 3.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG Chương trình bày việc so sánh kỹ thuật thực giảm nhiễu cho tín hiệu cảm biến khối đo lường quán tính ứng dụng robot hai bánh tự cân với mơ hình lưu đồ thuật tốn điều khiển chung cho hệ thống Việc lựa chọn kỹ thuật phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể với yêu cầu tốc độ hội tụ, tính ổn định đáp ứng thời gian thực Thông qua số kết đánh giá làm sở để tiếp tục mở rộng so sánh với kỹ thuật khác, đồng thời đưa lựa chọn kỹ thuật phù hợp với hệ thống, ứng dụng thực tế Trang 25 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ KẾT LUẬN Đề tài trình bày hướng kỹ thuật tiến hành giảm nhiễu cho cảm biến đo lường quán tính tác động mơi trường đặc tính vật lý thiết bị Đề tài trình bày kết kỹ thuật để tiến hành so sánh, đánh giá giải pháp tiến hành giảm nhiễu cho tín hiệu cảm biến thu nhằm đảm bảo tín hiệu cho khối hệ thống Bên cạnh đề tài giới thiệu mơ hình thực sử dụng robot hai bánh tự cân ứng dụng cụ thể để mô thực nghiệm kết giảm nhiễu tín hiệu cảm biến Tuy nhiên gặp khó khăn yêu cầu thời gian cho việc lựa chọn tham số mơ hình PID gây khó khăn cho hiệu đáp ứng hệ thống KIẾN NGHỊ ẠI Đ Từ kết đạt được, tác giả kiến nghị hướng nghiên cứu sau: - Mở rộng mô phỏng, đánh giá thêm kỹ thuật khác để đưa giải pháp lựa C Ọ H chọn tốt hơn, tổng quát cho hệ thống - Tiếp tục điều chỉnh tham số mơ hình PID bên cạnh kỹ thuật giảm nhiễu để đưa kết đánh giá xác mơ hình thực nghiệm - Nghiên cứu kỹ thuật giảm nhiễu khác để mở rộng phạm vi lựa chọn À Đ G ẴN N - Ứng dụng cảm biến IMU nhiều thiết bị, hệ thống để hỗ trợ cho nhu cầu thực tế Trang 26 TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: [1] Nguyễn Dỗn Phước, “Lý thuyết điều khiển tuyến tính”, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 2009 Tiếng Anh: [2] Badri, Abdellatef E., Jyoti K Sinha, and Alhussein Albarbar “A typical filter design to improve the measured signals from MEMS accelerometer.” Measurement 43.10 (2010): 1425-1430 [3] Kownacki, Cezary “Optimization approach to adapt Kalman filters for the real-time application of accelerometer and gyroscope signals' filtering.” Digital Signal Processing 21.1 (2011): 131-140 ẠI Đ [4] Edu, Ioana-Raluca, et al “Inertial Sensor Signals Denoising with Wavelet Transform.” INCAS Bulletin 7.1 (2015): 57 Ọ H [5] Abbasi-Kesbi, R., and A Nikfarjam “Denoising MEMS accelerometer C sensors based on L2-norm total variation algorithm.” Electronics Letters 53.5 (2017): 322-324 Đ À [6] InvenSense Inc “Embedded Motion Driver v5.1.1: APIs Specification.” (Dec 14th, 2012) N G ẴN [7] Pan, Tse-Yu, Chih-Hsuan Kuo, and Min-Chun Hu "A noise reduction method for IMU and its application on handwriting trajectory reconstruction." Multimedia & Expo Workshops (ICMEW), 2016 IEEE International Conference on IEEE, 2016 [8] Pastell, Matti, et al "A wireless accelerometer system with wavelet analysis for assessing lameness in cattle." Biosystems engineering 104.4 (2009): 545551 [9] Chan, Tony F., and Selim Esedoglu "Aspects of total variation regularized L function approximation." SIAM Journal on Applied Mathematics 65.5 (2005): 1817-1837 [10] Van De Guchta, Tim, et al "Development of an open-source, low-cost and adaptable 3D accelerometer for monitoring animal motion." International conference of Agricultural Engineering 2014 (AgEng 2014) European Society of Agricultural Engineers (EurAgEng), 2014 [11] Zhang, Z., et al "Multi-model adaptation for thigh movement estimation using accelerometers." IET signal processing 5.8 (2011): 709-716 Trang 27 TÀI LIỆU THAM KHẢO [12] Hasan, A M., et al "Wavelet-based pre-filtering for low cost inertial sensors." Journal of Applied Sciences 10 (2010): 2217-2230 Trang Web: [13] http://blog.tkjelectronics.dk/2012/03/the-balancing-robot/ truy cập lần cuối 20/12/2017 [14] http://www.geekmomprojects.com/mpu-6050-dmp-data-from-i2cdevlib/ truy cập lần cuối 18/12/2017 ẠI Đ C Ọ H À Đ G ẴN N Trang 28