nghiên cứu ứng dụng hệ thống định vị trong nhà hỗ trợ định vị cho xe tự hành

Định vị trong nhà, còn được gọi là theo dõi vị trí trong nhà, là mạng lưới các thiết bị được sử dụng để định vị người hoặc vật thể trong một không gian kín nơi tín hiệu GPS không đủ mạnh

Chu Văn Cường

NGHIÊN CỨU, ỨNG DỤNG HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ HỖ TRỢ ĐỊNH

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Người hướng dẫn khoa học: TS Mai Thị Nghĩa

Vào lúc: giờ ngày tháng năm

Có thể tìm hiểu đề án tốt nghiệp tại:

- Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

MỞ ĐẦU

Robot tự hành (Autonomous Mobile Robot) là loại robot có khả năng tự hành

và thực hiện nhiều nhiệm vụ mà không cần sự can thiệp của con người Điều này đạt được thông qua việc tích hợp nhiều công nghệ như cảm biến, trí tuệ nhân tạo, và hệ thống điều khiển tự động Robot tự hành có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ quản lý kho hàng và dịch vụ giao hàng tự động đến các ứng dụng trong ngành công nghiệp sản xuất Các đặc điểm chính của robot tự hành bao gồm khả năng

tự định vị, tránh vật cản, lập kế hoạch di chuyển, và thực hiện nhiều nhiệm vụ theo lịch trình hoặc theo yêu cầu Dẫn đường (Navigation) là khả năng của robot, di chuyển

từ một vị trí A đến một vị trí B một cách tự động và an toàn Hệ thống dẫn đường của robot tự hành thường sử dụng các phương pháp như bản đồ tự động, cảm biến laser, camera, và các thuật toán dẫn đường để đảm bảo rằng robot có thể di chuyển hiệu quả trong môi trường thay đổi mà không va chạm hoặc gây nguy hiểm Dẫn hướng thông minh giúp robot tự hành tự động tìm đường đi ngắn nhất hoặc an toàn nhất để hoàn thành nhiệm vụ được giao Robot tự hành và các hệ thống điều hướng tự động ngày càng trở nên quan trọng trong các ngành công nghiệp vì khả năng giảm chi phí lao động, tăng hiệu suất, và cung cấp giải pháp linh hoạt cho các ứng dụng đa dạng Dẫn đường cho robot tự hành đang đối mặt với nhiều thách thức đa dạng, đặc biệt là khi chúng hoạt động trong môi trường động và đa chiều Một trong những vấn đề quan trọng nhất là chênh lệch định vị, tức là robot tự hành có thể thấy chênh lệch giữa

vị trí thực tế và vị trí được định vị, đặc biệt là khi gặp các điều kiện môi trường thay đổi nhanh chóng Đề giải quyết vấn đề này, học viên đề xuất giải pháp sử dụng một

hệ thống định vị trong nhà để hỗ trợ dẫn đường cho robot tự hành – trong phạm vi đề tài, robot tự hành là một mẫu xe tự hành Mục tiêu của đề án đặt ra là xây dựng một

hệ thống định vị trong nhà dựa trên công nghệ Ultra Wide Band (UWB), từ đó, hỗ trợ xác định vị trí của robot tự hành và các điểm đến một cách chính xác và liên tục Điều này giúp cho robot luôn luôn xác định được vị trí của robot và đích đến Với

phương pháp này chúng ta sẽ khắc phục các vấn đề về sai lệch vị trí trong việc dẫn đường cho robot

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ VÀ CÁC CÔNG NGHỆ ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ

1.1 Tổng quan về hệ thống định vị trong nhà

Trong thời đại công nghệ số hiện nay, định vị trong nhà (Indoor Positioning System) không chỉ là một khái niệm mới mẻ mà còn trở thành một giải pháp thông minh để tối ưu hóa không gian sống và làm việc của chúng ta Bằng cách kết hợp các công nghệ tiên tiến như GPS, Bluetooth, và Wi-Fi, định vị trong nhà mang lại nhiều tiện ích đáng kinh ngạc từ việc tìm kiếm vị trí đến quản lý không gian Định vị trong nhà, còn được gọi là theo dõi vị trí trong nhà, là mạng lưới các thiết bị được sử dụng

để định vị người hoặc vật thể trong một không gian kín nơi tín hiệu GPS không đủ mạnh Nói một cách đơn giản, nó có thể được hiểu là GPS trong nhà Giống như GPS giúp mọi người định vị các vật thể ở mọi nơi trên trái đất, IPS cũng làm như vậy nhưng ở những không gian rộng lớn trong nhà như ga tàu, trung tâm mua sắm, bệnh viện và các địa điểm dưới lòng đất Hệ thống định vị trong nhà cung cấp khả năng xác định chính xác vị trí của các vật thể bên trong tòa nhà, thường thông qua thiết bị

di động, chẳng hạn như điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng

Sự thành công của GPS đã thay đổi cách chúng ta liên quan đến công nghệ Tuy nhiên, hiệu quả của nó chỉ hoạt động tốt ở ngoài trời và không đáp ứng được mong đợi đối với môi trường phức tạp trong nhà Do công nghệ GPS sử dụng tín hiệu của các vệ tinh trên quỹ đạo nên các tín hiệu này bị suy giảm nghiêm trọng bởi mái nhà

và tường ngay khi sóng vệ tinh cố gắng xuyên qua các rào chắn và đi vào các tòa nhà Thông thường, GPS có thể đạt được độ chính xác từ 5m-10m ở khu vực mở, nơi không có tòa nhà cao tầng liền kề nào có thể chặn tín hiệu Các ứng dụng rộng rãi của định vị chính xác đã tăng cường nhu cầu về các dịch vụ hệ thống định vị trong nhà Trong khi nhu cầu là có, hệ thống định vị trong nhà ngày càng trở nên quan trọng hơn trong các lĩnh vực khác nhau nhờ lợi thế nâng cao hiệu quả dịch vụ Ngoài phạm vi tín hiệu GPS, các dịch vụ IPS được các ngành công nghiệp bao gồm thương mại, y

tế, quân sự hoặc theo dõi hàng tồn kho trong kho tận dụng Hiện tại, không có tiêu

chuẩn nào cho hệ thống IPS và các công ty trong đó có tên tuổi hàng đầu Google và Nokia đang đấu tranh để đưa những giải pháp này đến với khách hàng

IPS cần thiết để nâng cao độ chính xác khi định vị trong nhà Người ta ước tính rằng hơn 70% thời gian của con người là ở trong nhà, do đó vẫn có nhu cầu lớn

về công nghệ cung cấp dịch vụ định vị trong nhà và đây cũng là cơ hội thị trường lớn cho các nhà cung cấp công nghệ IPS IPS có thể không cần thiết cho công việc hàng ngày, nhưng nó hoàn toàn cần thiết khi truy cập vào những môi trường mà bạn không quen thuộc, đặc biệt trong những trường hợp khẩn cấp khi tín hiệu GPS rất yếu, chẳng hạn như quản lý thảm họa trong tòa nhà nhiều tầng, mỏ than

Ưu điểm của định vị trong nhà

Cách thức hoạt động của IPS

1.2 Các công nghệ định vị trong nhà

1.2.1 Công nghệ sử dụng sóng vô tuyến

UWB (Ultra-wideband)

Công nghệ IPS (Indoor Positioning System) sử dụng UWB (Ultra-Wideband)

là một đột phá trong việc định vị vị trí trong nhà một cách chính xác và hiệu quả UWB sử dụng sóng vô tuyến với băng tần rộng lớn để đo khoảng cách giữa các điểm

IPS-và xác định vị trí của các thiết bị trong không gian bên trong Với IPS-UWB, người dùng có thể biết được vị trí cụ thể của họ trong nhà một cách chính xác đến từng centimet, mà không cần phải dựa vào GPS hoặc các cơ sở hạ tầng ngoại vi Điều này làm cho công nghệ IPS-UWB trở thành một lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng như

hỗ trợ điều hướng trong các tòa nhà lớn, quản lý kho hàng, tăng cường trải nghiệm khách hàng trong bán lẻ, và nhiều ứng dụng khác Một trong những ưu điểm lớn của IPS-UWB là khả năng hoạt động trong môi trường có nhiều người và vật cản Công nghệ này có khả năng phát hiện và phản ứng nhanh chóng đến sự thay đổi trong môi trường xung quanh, giúp đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của dịch vụ định vị Tóm lại, công nghệ IPS sử dụng UWB đang mở ra nhiều cơ hội mới trong việc cải

thiện trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa quản lý không gian bên trong Với tính linh hoạt, chính xác và độ tin cậy cao, IPS-UWB hứa hẹn sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày và các ứng dụng công nghiệp

1.4 Xây dựng hệ thống định vị trong nhà dựa trên UWB

Để xây dựng hệ thống định vị trong môi trường trong nhà như là phòng, nhà, nhà xưởng, nhà kho … ta cần có một số thành phần quan trọng như sau:

• Anchor UWB

• Tag UWB

• Server

Anchor UWB hiểu đơn giản là mỏ neo, giống như các mỏ neo ở tàu thuyền nó

luôn luôn được gắn cố định Anchor được sử dụng để hỗ trợ định vị cho tag, nó giống

như là một cái mốc cố định giúp cho Tag UWB có thể định vị được vị trí của Khi

triển khai thực tế cần cấu hình cho UWB ở trạng thái anchor và gắn tọa độ số cho nó

Tag UWB hiểu đơn giản nó là thẻ, giống như các loại thẻ sử dụng để định danh

cá nhân, đây là các thiết bị UWB được sử dụng để xác định vị trí Khác với các anchor, các tag không cố định trên một vị trí nào nhất định mà, nó sẽ được gắn lên các vật thể không cố định, đồng thời giúp xác định vị trí các vật thể đó Dựa trên nguyên lí

truyền/nhận sóng Tag UWB sẽ tính toán được khoảng cách của nó tới các anchor

Server là một hệ thống tính toán bao gồm các chức năng hỗ trợ cho việc tọa độ

hóa môi trường, tính toán vị trí của các tag dựa trên các tham số về khoảng cách và tọa độ

Một hệ thống hoàn chỉnh sẽ bao gồm đủ các thành phần như trên Để thiết lập

hệ thống định vị đầu tiên cần định danh và cố định các anchor vào các góc cạnh của khu vực hoạt động, chú ý phải bố trí đều theo khoảng cách truyền sóng của UWB tránh trường hợp tag đi vào vùng chết không nhận được tín hiệu Thứ hai, thiết lập tag trên các vật thể cần theo dõi, định danh tag và kết nối để tag truyền nhận dữ liệu

với Server Cuối cùng, nhập tham số và tọa độ hóa các Anchor trên Server Khi hệ thống hoạt động, các Tag liên tục nhận được khoảng cách từ Tag tới các Anchor lân cận, Tag sẽ gửi các thông số này lên Server và Server sẽ tính toán rồi trả về tọa độ trên bản đồ số cho Tag.

Hình 1.1: Mô hình hệ thống định vị UWB

CHƯƠNG 2: CÁC THUẬT TOÁN DẪN ĐƯỜNG CHO

ROBOT

2.1 Giới thiệu chung về dẫn đường

Dẫn đường cho robot là một lĩnh vực quan trọng trong ngành robot học và tự động hóa, nơi mà các robot được thiết kế để tự động di chuyển từ điểm này đến điểm khác trong một môi trường cụ thể Mục tiêu của dẫn đường cho robot là giúp robot hiểu, phân tích và đáp ứng các yếu tố môi trường như rủi ro, cấu trúc của môi trường,

và vị trí mong muốn một cách tự động và chính xác Để thực hiện điều này, robot sử dụng các phương pháp và kỹ thuật đa dạng, từ việc sử dụng cảm biến như lidar, radar,

và camera để thu thập dữ liệu từ môi trường, đến việc phát triển bản đồ của môi trường sử dụng dữ liệu này Sau đó, thông qua các thuật toán dẫn đường phức tạp, robot có thể lập kế hoạch đường đi an toàn và hiệu quả từ vị trí hiện tại đến điểm đích mong muốn Công nghệ dẫn đường cho robot mang lại nhiều ứng dụng tiềm năng trong thực tế, từ tự động lái xe, dịch vụ giao hàng tự động, đến robot hỗ trợ trong y

tế và chăm sóc sức khỏe Việc phát triển các hệ thống dẫn đường cho robot ngày càng trở nên quan trọng và hứa hẹn mang lại nhiều tiện ích cho xã hội trong tương lai Dẫn đường cho robot là một lĩnh vực quan trọng trong ngành robot học và tự động hóa, nơi mà các robot được thiết kế để tự động di chuyển từ một vị trí này đến vị trí khác trong một môi trường cụ thể Điều này đòi hỏi việc sử dụng các thuật toán và phương pháp để robot có thể hiểu, phân tích và đáp ứng các yếu tố môi trường như rủi ro, cấu trúc của môi trường, và vị trí mong muốn

2.2 Thuật toán dẫn đường

Trong lĩnh vực robot học, việc phát triển các thuật toán dẫn đường cho robot tự hành (AMR) đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo chúng có thể di chuyển một cách an toàn và hiệu quả trong môi trường làm việc Dưới đây là một số thuật toán phổ biến được sử dụng cho dẫn đường của AMR:

1 Thuật Toán Grid-Based:

• A (A-Star): Là một thuật toán tìm kiếm đường đi ngắn nhất trên một bản đồ lưới, A sử dụng hàm heuristic để tối ưu hóa việc tìm kiếm

• Dijkstra: Thuật toán tìm kiếm đường đi ngắn nhất giữa các nút trên đồ thị, Dijkstra thường được sử dụng khi không có thông tin về môi trường

2 Thuật Toán Sampling-Based:

• RRT (Rapidly - exploring Random Tree): RRT xây dựng một cây bằng cách ngẫu nhiên lấy mẫu không gian cấu hình để mở rộng không gian tìm kiếm

• PRM (Probabilistic Roadmap): PRM xây dựng một bản đồ đường bằng cách lấy mẫu cấu hình ngẫu nhiên và kết nối các cấu hình gần nhau và không xảy

ra va chạm

3 Thuật Toán Optimization-Based:

• D (D-Star): D là một thuật toán dựa trên ý tưởng của cập nhật định hướng khi robot di chuyển và gặp phải rủi ro mới, phù hợp với môi trường động

• LQR (Linear-Quadratic Regulator): LQR tối ưu hóa điều khiển để tối thiểu hóa một hàm chi phí, tạo ra các lộ trình điều khiển mượt mà và hiệu quả Việc sử dụng các thuật toán này, đặc biệt là việc kết hợp chúng, giúp cho AMR

có thể di chuyển một cách thông minh và linh hoạt trong môi trường làm việc Sự tiến

bộ trong lĩnh vực này không chỉ mang lại những cải tiến trong hiệu suất của robot,

mà còn mở ra những triển vọng mới cho sự ứng dụng rộng rãi của công nghệ robot trong tương lai

2.3 Ứng dụng của SLAM trong dẫn đường cho robot

robot tự định vị và xây dựng bản đồ của môi trường xung quanh mình đồng thời Điều này có nghĩa là trong quá trình di chuyển, robot không chỉ biết được vị trí của chính mình mà còn có khả năng hiểu và xây dựng bản đồ của môi trường xung quanh mà

nó đang hoạt động Công nghệ SLAM giải quyết một trong những thách thức lớn nhất trong robot học: làm thế nào để một robot có thể tự định vị và tự tạo ra bản đồ của môi trường mà nó không biết trước đó Để thực hiện điều này, SLAM kết hợp giữa các thuật toán xử lý ảnh, lý thuyết điều khiển, và kỹ thuật xử lý dữ liệu để xác định

vị trí của robot và xây dựng bản đồ của môi trường Mặc dù điều này ban đầu có vẻ

là vấn đề gà hoặc trứng, nhưng có một số thuật toán được biết là giải quyết nó, ít nhất

là xấp xỉ, thời gian có thể điều khiển được cho một số môi trường nhất định SLAM kết hợp giữa việc xác định vị trí của robot và xây dựng bản đồ của môi trường xung quanh một cách đồng thời, giúp robot có thể tự định vị mình trong môi trường không quen biết một cách chính xác và hiệu quả

Ứng dụng của SLAM rất đa dạng và phong phú Từ các robot di động tự hướng đến các hệ thống tự lái xe, SLAM đóng vai trò quan trọng trong việc giúp chúng di chuyển một cách an toàn và hiệu quả trong môi trường thực tế Nó cũng có ứng dụng trong các lĩnh vực như logisitcs tự động, y tế, thực tế ảo và giáo dục Với khả năng tạo ra bản đồ của môi trường và định vị vị trí của robot đồng thời, công nghệ SLAM

mở ra nhiều tiềm năng mới cho sự phát triển của các hệ thống tự động hóa thông minh

và linh hoạt, góp phần vào sự tiến bộ của xã hội và công nghệ

2.3.4 Các thuật toán SLAM

học đến phòng thí nghiệm, cách nhặt bút khỏi bàn trong khi tránh va chạm với các vật dụng khác, v.v Điều này tạo thành bài toán lập kế hoạch chuyển động trong đó người lập kế hoạch lập kế hoạch để robot đạt được mục tiêu mong muốn mà không

va chạm Lập kế hoạch chuyển động sẽ được thực hiện thông qua nhiều thuật toán xuyên suốt cuốn sách Lập kế hoạch cho hệ thống robot cần có đầu vào phù hợp và việc có được chúng là một phần không thể thiếu trong vấn đề chế tạo robot Đầu vào đầu tiên cần thiết cho việc ra quyết định là bản đồ môi trường nêu rõ mọi thông tin

về các trở ngại và các hạng mục quan tâm Việc tạo ra một bản đồ được gọi là bài toán lập bản đồ Nếu được yêu cầu lấy bút từ phòng khách, ít nhất bạn cần phải biết bản đồ của khu vực liên quan của ngôi nhà và phòng khách ở đâu Đầu vào chính khác là biết vị trí của một người trên bản đồ, được gọi là vấn đề bản địa hóa Nhiều khi, bạn có thể có bản đồ của một thành phố, nhưng bạn không thể điều hướng được cho đến khi và trừ khi bạn biết tư thế của mình trên bản đồ Tương tự, robot cần phải biết tư thế của mình mọi lúc Việc điều hướng trong không gian văn phòng chỉ có thể thực hiện được vì bản đồ toàn cầu của địa điểm đó đã được biết đến, con người có thể nhìn thấy bản đồ địa phương và vị trí bên trong bản đồ cũng được biết chắc chắn như nhau Các vấn đề có liên quan với nhau và thường được giải quyết cùng nhau như vấn đề bản đồ hóa và bản đồ hóa đồng thời (SLAM) Thuật toán lập kế hoạch chuyển động chỉ đưa ra kế hoạch cho robot Các thuật toán lập kế hoạch chuyển động cung cấp một quỹ đạo mà hệ thống robot phải tuân theo Việc thực hiện kế hoạch hoặc đi theo quỹ đạo đã định là một vấn đề khác liên quan đến việc di chuyển robot về mặt vật lý, được thực hiện bằng cách sử dụng bộ điều khiển Bộ điều khiển làm cho robot

đi theo quỹ đạo đã định một cách chính xác nhất có thể Robot thường có thể đi chệch khỏi quỹ đạo do lỗi cảm biến, lỗi trượt robot, lỗi truyền động, v.v [1] Bộ điều khiển liên tục điều chỉnh việc điều khiển động cơ để giảm thiểu các lỗi đó

CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ HỖ TRỢ DẪN ĐƯỜNG TRÊN ROBOT TỰ HÀNH

3.1 Giới thiệu chung

3.1.1 Bài toán định vị trong nhà với UWB

Trong những năm gần đây, tiến bộ công nghệ trong lĩnh vực điện toán phổ biến (các vật thể hàng ngày được kết nối với nhau để có thể thu thập dữ liệu và cung cấp dịch vụ) đang mở ra những cơ hội to lớn cho một số lượng lớn ứng dụng mới hứa hẹn sẽ nâng cao đáng kể chất lượng cuộc sống của chúng ta Trong số rất nhiều khả năng, một trong những chủ đề quan trọng và thú vị nhất trong lĩnh vực điều hướng và định vị là các dịch vụ dựa trên vị trí Các hệ thống như vậy kết hợp thông tin vị trí của người dùng cuối với ứng dụng thông minh để cung cấp các dịch vụ liên quan Gần đây, công nghệ băng tần siêu rộng (UWB) đã được xem xét và áp dụng, cụ thể

là hệ thống dựa trên tần số vô tuyến bao gồm các điểm neo cố định và ăng-ten di động (TAG), cho phép định vị trong nhà những nơi mà GPS không thể vươn tới Các hệ thống này sử dụng các phương pháp định vị và theo dõi khác nhau như ước tính khoảng cách bằng phản xạ sóng (nguyên lý RADAR), đo chủ động để ước tính khoảng cách dựa trên thời gian bay (ToF), thời gian đến (ToA, TDoA), nguyên tắc góc đến (AoA) hoặc thậm chí bằng dấu vân tay (ánh xạ RSSI) Ưu điểm của công nghệ UWB trong các phương pháp tiếp cận dựa trên hệ thống hoạt động là việc ước tính khoảng cách có tương quan trực tiếp với băng thông tín hiệu và do UWB sử dụng băng thông tần số lớn (>500 MHz) nên điều này cho phép độ phân giải cao về thời gian và do đó trong phạm vi Có thể thấy rõ công nghệ này khá phù hợp cho việc định

vị chính xác trong nhà UWB đặc biệt hữu ích cho môi trường có nhiều đường dẫn,

vì băng thông rộng tạo điều kiện phát hiện phiên bản trễ nhiều thời gian của chuỗi tín hiệu (vật cản, đồ nội thất, hiệu ứng tường) Ngoài ra, sự phát triển của các tiêu chuẩn truyền thông không dây quốc tế áp dụng công nghệ UWB đã khuyến khích nỗ lực phát triển UWB Trong đề án này, chúng tôi đã thử nghiệm một hệ thống Dựa trên công nghệ UWB, hệ thống này có thể cung cấp giải pháp định vị cho AGV Hệ thống