luận văn: định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy kết hợp với bộ lọc kalman mở rộng luận văn: định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy kết hợp với bộ lọc kalman mở rộng luận văn: định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy kết hợp với bộ lọc kalman mở rộng
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ =============== NGUYỄN NGỌC TÂN ĐỊNH VỊ ROBOT SỬ DỤNG CƠNG NGHỆ TRUYỀN THƠNG ÁNH SÁNG NHÌN THẤY KẾT HỢP VỚI BỘ LỌC KALMAN MỞ RỘNG LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG HÀ NỘI - 2014 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ =============== NGUYỄN NGỌC TÂN ĐỊNH VỊ ROBOT SỬ DỤNG CƠNG NGHỆ TRUYỀN THƠNG ÁNH SÁNG NHÌN THẤY KẾT HỢP VỚI BỘ LỌC KALMAN MỞ RỘNG Ngành: Công Nghệ Điện Tử - Viễn Thông Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử Mã số: 60 52 02 03 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN NAM HOÀNG HÀ NỘI - 2014 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan nội dung tơi viết hồn tồn thống, không chép, kết đo đạc mô có luận văn thạc sĩ chưa cơng bố từ tài liệu hình thức Các thông tin sử dụng luận văn thạc sĩ có nguồn gốc trích dẫn rõ ràng Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm có dấu hiệu chép kết từ tài liệu khác Hà Nội, ngày 10 tháng 10 năm 2014 TÁC GIẢ NGUYỄN NGỌC TÂN LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến TS Nguyễn Nam Hồng, người tận tình hướng dẫn giúp đỡ tơi hồn thành luận văn tốt nghiệp thạc sĩ suốt thời gian vừa qua Luận văn hỗ trợ khuôn khổ đề tài QG.13.06: “Quản lý tài nguyên vô tuyến mạng truyền thông di động hệ thứ (5G) với ứng dụng công nghệ truyền thơng nhận thức kiến trúc femtocell” Ngồi ra, tơi xin gửi lời cảm ơn đến TS Keattisak Sripimanwat công tác viện công nghệ NECTEC, Thái Lan TS Anan Suebsomran công tác trường đại học KMUTNB, Thái Lan TS Keattisak Sripimanwat TS Anan Suebsomran giúp đỡ nhiều mặt kiến thức tạo điều kiện thuận lợi để tơi hồn thành luận văn thạc sĩ Tơi xin cảm ơn quý thầy cô, anh chị bạn khoa Điện tử Viễn thông, Đại học Cơng nghệ có góp ý kịp thời bổ ích, giúp đỡ tơi suốt q trình nghiên cứu luận văn Cuối cùng, tơi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến gia đình, bạn bè, người ln ủng hộ em suốt q trình học tập hồn thành chương trình đào tạo Thạc sĩ khoa Điện tử – Viễn thông, trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội Mặc dù nỗ lực cố gắng hoàn thiện luận văn thạc sĩ tất nhiệt tình lực mình, nhiên khơng thể tránh khỏi thiếu sót, mong nhận đóng góp q báu q thầy bạn Tôi xin chân thành cảm ơn Hà Nội, ngày 10 tháng 10 năm 2014 HỌC VIÊN NGUYỄN NGỌC TÂN MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC KÍ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH DANH MỤC BẢNG 10 LỜI MỞ ĐẦU 11 Chương 13 TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ VLC – TRUYỀN THÔNG SỬ DỤNG 13 ÁNH SÁNG NHÌN THẤY 13 1.1 Đèn LED trắng 13 1.1.1 Một vài nét sơ lược 13 1.1.2 Các đặc trưng 15 1.1.3 Ưu nhược điểm 16 1.2 Mô tả hệ thống VLC 17 1.2.1 Mơ hình hệ thống 17 1.2.2 Cấu hình đường truyền 21 1.2.3 Kênh IM-DD 21 1.2.4 Công suất quang nhận 22 1.3 Đặc trưng công nghệ VLC 24 1.3.1 Tỷ số tín hiệu tạp âm (SNR) 24 1.3.2 Tốc độ truyền liệu 25 1.4 Ứng dụng số sản phẩm thực tế 27 1.4.1 Truyền thông di động 27 1.4.2 Truyền hình 28 1.4.3 Nhà thông minh 29 1.4.4 Hệ thống giao thông thông minh 29 1.4.5 Định vị dẫn đường 30 1.5 Tóm tắt chương 31 Chương 32 ĐỊNH VỊ TRONG MÔI TRƯỜNG TRONG NHÀ 32 2.1 Các phương pháp định vị ứng dụng công nghệ VLC 33 2.1.1 Phương pháp định vị dựa thời gian sóng ánh sáng tới (TOA) 33 2.1.2 Phương pháp định vị dựa độ chênh lệch thời gian sóng ánh sáng tới (TDOA) 35 2.1.3 Phương pháp định vị dựa cường độ tín hiệu nhận (RSS) 37 2.1.4 Phương pháp định vị dựa góc sóng ánh sáng tới (AOA) 38 2.2 Phương pháp định vị kết hợp AOA-RSS 41 2.2.1 Mơ hình hệ thống 41 2.2.2 Nhiễu hệ thống 42 2.2.3 Cơ chế hoạt động 43 2.3 Tóm tắt chương hai 44 Chương 46 ÁP DỤNG BỘ LỌC KALMAN MỞ RỘNG TRONG ĐỊNH VỊ ROBOT 46 3.1 Mô hình hệ thống: Cấu hình động học 47 3.1.1 Cập nhật vị trí 47 3.1.2 Sai số hệ thống 48 3.2 Mơ hình phép đo 50 3.2.1 Mơ hình phép đo lý tưởng 50 3.2.2 Mơ hình phép đo thực tế 51 3.3 Bộ lọc Kalman mở rộng 51 3.3.1 Ước đốn vị trí 53 3.3.2 Hiệu chỉnh vị trí 54 3.4 Điều khiển robot bám quỹ đạo di chuyển 55 3.5 Tóm tắt chương 58 Chương 59 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ 59 4.1 Mô phương pháp định vị kết hợp AOA–RSS 59 4.1.1 Kịch mô 59 4.1.2 Chương trình mơ 59 4.1.3 Kết mô 62 4.2 Mô hoạt động lọc Kalman mở rộng 64 4.2.1 Kịch mô 64 4.2.2 Chương trình mơ 64 4.2.3 Kết mô 65 KẾT LUẬN 68 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO 70 PHỤ LỤC A 73 PHỤ LỤC B 81 DANH MỤC KÍ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT 4G 5G AOA AOA– RSS CEP CRLB DC DD DMT EKF FET FOV GPS IEEE IM IR IRB KF LED LOS LS LTE MIMO Fourth Generation Fifth Generation Angle of Arrival Angle of Arrival – Received Signal Strength Circular Error Probability Cramér-Rao Lower Bound Direct Current Direct Detection Discrete Multi-Tone modulation Extended Kalman Filter Field Effect Transistor Field of View Global Positioning System Institute of Electrical and Electronics Engineers Intensity Modulation Infrared Infrared Band Kalman Filter Light Emitting Diode Light of Sight Least square Long-Term Evolution Multi Input – Multi Output NLOS OOK PD PPM RF RFB RFID Non Light of Sight On-Off Keying Photodiode Pulse Position Modulation Radio Frequency Radio Frequency Band Radio Frequency Identification RSS Received Signal Strength Mạng di động hệ thứ tư Mạng di động hệ thứ năm Góc tia sáng tới Kết hợp hai phương pháp AOA RSS Xác suất vòng tròn lỗi Chặn Cramér-Rao Dịng trực tiếp Tách sóng trực tiếp Điều chế đa tần rời rạc Bộ lọc Kalman mở rộng Transitor hiệu ứng trường Trường thu nhận ánh sang Hệ thống định vị toàn cầu Viện kỹ thuật điện điện tử Điều chế cường độ Hồng ngoại Dải bước song hồng ngoại Bộ lọc Kalman Đi-ốt phát quang Phương truyền thẳng Bình phương tối thiểu Mạng 4G Kỹ thuật sử dụng nhiều đầu vào đầu Phương truyền gián tiếp Điều chế ON/OFF Bộ nhận quang Điều chế vị trí xung Sóng vơ tuyến Dải sóng vơ tuyến Nhận dạng dựa vào tần số sóng vơ tuyến Cường độ tín hiệu nhận SNR TDOA Signal to Noise Ratio Time Difference of Arrival TOA UVLED VLC Time of Arrival Ultra Violet – Light Emitting Diode WDM YAG Wavelength Division Multiplexing Yttrium Aluminum Garnet Visible Light Communications Tỉ số tín hiệu tạp âm Độ chênh lệch thời gian tia sáng tới Thời gian tia sáng tới Đèn LED sử dụng tia cực tím Cơng nghệ truyền thơng sử dụng ánh sáng nhìn thấy Ghép kênh quang theo bước sóng Granat ytri-nhơm DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Vùng ánh sáng nhìn thấy phổ xạ điện từ [2] 14 Hình 1.2 Các loại đèn LED trắng 14 Hình 1.3 Sơ đồ khối cơng nghệ truyền thơng ánh sáng nhìn thấy 18 Hình 1.4 Sơ đồ khối cho chế điều chỉnh độ sáng đèn LED 19 Hình 1.5: Mơ hình thực tế cơng nghệ VLC mơi trường nhà [3] 20 Hình 1.6 Phân loại đường truyền hệ thống VLC [8] 21 Hình 1.7 Kênh IM/DD cơng nghệ VLC [3] 22 Hình 1.8 Mơ hình truyền nhận ánh sáng trực tiếp (LOS) 23 Hình 1.9 Mơ hình truyền phát có tia sáng phản xạ (NLOS) 24 Hình 1.10 Cơng nghệ truyền thơng VLC ứng dụng phịng họp (nguồn Internet) 27 Hình 1.11 Công nghệ VLC sử dụng bệnh viện [11] 28 Hình 1.12 Sơ đồ khối phát video audio[12] 28 Hình 1.13 Sơ đồ khối nhận video audio[12] 29 Hình 1.14 Mơ hình nhà thơng minh sử dụng công nghệ VLC [11] 29 Hình 1.15 Hệ thống giao thơng thơng minh (nguồn: Internet) 30 Hình 1.16 Hệ thống dẫn đường E-mart siêu thị (nguồn: Internet) 30 Hình 2.1 Đường trịn tưởng tượng chứa điểm nhận thời gian truyền ánh sáng 33 Hình 2.2 Vị trí robot vùng giao cắt đường tròn tưởng tượng 34 Hình 2.3 Mơ hình hệ thống phương pháp TDOA 35 Hình 2.4 Phương pháp định vị hyperbol 36 Hình 2.5 Các tham số phương pháp định vị RSS 38 Hình 2.6 Mơ hình hệ thống phương pháp định vị AOA 39 Hình 2.7 Mơ hình thông số hệ thống 39 Hình 2.8 Kịch mơ thuật toán định vị AOA 40 Hình 2.9 Sai số phương pháp định vị AOA 41 Hình 2.10 Mơ hình hệ thống kết hợp AOA-RSS sử dụng mảng PD 42 global Ts; Ts = 1; % gain of an optical filter [] global Gs; Gs = 1; % optical concentrator gain [] global m; % he so Lembertain [] m = - log10(2)/log10(cos(irr_max)); global Pt; Pt = 3600*0.02; % cong suat phat cua den Led [W] global Ho; % he so ham truyen H0 Ho = (m+1)*A*Ts*Gs/(2*pi); global rf; rf = 0.8; % he so phan xa tuong %% Thong so nhieu -% global q; % hang so Culong (C) q = 1.60217657e-19; global l; l = 0.54; % detector responsivity [A/W] global B; [B/s] B = 100e6; % Bandwidth = datarate truong hop dieu che OOK global Ibg; Ibg = 5100e-6; % dong dien nen [A] global I2; I2 = 0.562; % noise bandwidth factor [constant] global Kb; Kb = 1.3806488e-23; % hang so Boltzmann global Tk; Tk = 300; % nhiet tuyet doi [K] global n; n = 1.12e-6; % fix capacitance [F/m2] global F; F = 1.5; % FET channel noise factor [constant] global I3; I3 = 0.0868; % he so global Gm; Gm = 30e-3; % FET transconductance [S] global G; G = 10; % open-loop voltage gain 75 A.3 Tập tin AOA_RSS_Estimation.m function [ x_estRb, y_estRb ] = AOA_RSS_Estimation( x_rbi, y_rbi, teta_rbi, x_LED, y_LED, R_max) %Muc dich: Uoc luong vi tri cua robot theo phuong phap tich hop AOA-RSS global K; %% Tim cac den LED nam tren quy dao di chuyen cua robot att_LEDx = []; % Ma tran chua vi tri cua den LED att_LEDy = []; % Ma tran chua vi tri cua den LED x_est = []; y_est = []; for j = 1:length(x_LED) dist1 = sqrt((x_rbi-x_LED(j))^2+(y_rbi-y_LED(j))^2); % khoang cach giua tam den LED tren mat san va robot if dist1 < R_max % Neu khoang cach tren nho hon R_max thi robot se nhan duoc tin hieu att_LEDx = [att_LEDx x_LED(j)]; att_LEDy = [att_LEDy y_LED(j)]; end dist1 = 0; end %% Uoc luong vi tri cua rb theo cac LED tham chieu for j= 1:length(att_LEDx) xLEDi = att_LEDx(j); yLEDi = att_LEDy(j); %% Tinh goc uoc luong AOA Rad =[]; [est_angle, ang_index, Rad] = ComputeEstAng( x_rbi, y_rbi, teta_rbi, xLEDi, yLEDi, R_max); %% Tinh cac vi tri uoc luong cua robot theo goc estimate [est_Cx, est_Cy] = ComputeEstPosition(Rad, est_angle, ang_index, xLEDi, yLEDi); x_est = [x_est (est_Cx + 0.01*randn)]; y_est = [y_est (est_Cy + 0.01*randn)]; end %% Uoc luong tam rb x = 0; y = 0; for i = 1:length(x_est) x = x + x_est(i); y = y + y_est(i); end x_estRb = x/length(x_est); y_estRb = y/length(y_est); end A.4 Tập tin ComputeEstAng.m function [est_angle, ang_index, Rad] = ComputeEstAng(x_rbi, y_rbi, teta_rbi, xLEDi, yLEDi, R_max) %% Chuc nang: Ham tinh goc uoc luong AOA CallParameters; P = []; N = []; %% Tinh cong suat P nhan duoc tai cac PD [P, angle_PD] = ComputePower(x_rbi, y_rbi, teta_rbi, xLEDi, yLEDi, R_max); %% Tinh cong suat co nhieu N = ComputeNoise(P); for i=1:K 76 temp = P(i)+ N(i); P(i) = temp; end %% Tim vi tri PD thu i ma tai dat Pmax temp = P(1); k = 1; for i = 1:K if temp < P(i) temp = P(i); k = i; end end ang_index = k; est_angle = angle_PD(k); %% Tinh cac ban kinh tu tam den LED Radius = []; for i = 1:K if P(i) ~= temp = Pt*Ho*h^(m+1)/P(i); temp1 = abs(temp^(2/(m+3)) - h^2); temp2 = sqrt(temp1); Radius = [Radius temp2]; else Radius = [Radius 0]; end end Rad = Radius; end A.5 Tập tin ComputeEstPostion.m function [est_Cx, est_Cy] = ComputeEstPosition(Rad, est_angle, k, xLEDi, yLEDi) %Chuc nang: Tinh vi tri cua robot sau biet goc uoc luong AOA CallParameters; %% Tinh goc giua den LED va Robot if (est_angle >= && est_angle = 2*pi && est_angle K/2 if Rad(k) = 2*r est_Cx = xLEDi + (r + Rad(k))*cos(phi); est_Cy = yLEDi + (r + Rad(k))*sin(phi); elseif Rad(k-K/2) < 2*r est_Cx = xLEDi + (r - Rad(k))*cos(phi); est_Cy = yLEDi + (r - Rad(k))*sin(phi); end elseif Rad(k) > r est_Cx = xLEDi + (r + Rad(k))*cos(phi); est_Cy = yLEDi + (r + Rad(k))*sin(phi); end end end A.6 Tập tin ComputePower.m function [Power, angle_PD] = ComputePower(x_rbi, y_rbi, teta_rbi, xLEDi, yLEDi, R_max) %% Chuc nang: Ham se tinh gia tri cong suat tai tat ca cac PD CallParameters; % Tai cac thong so he thong dau vao %% Tinh khoang cach thuc giua cac PD va den LED thu i (xLEDi,yLEDi) [xPD, yPD, angle_PD ] = CreatePDArray( x_rbi, y_rbi, teta_rbi); % Tinh vi tri cua cac PD R = []; for i = 1:K temp = sqrt((xPD(i)-xLEDi)^2+(yPD(i)-yLEDi)^2); R = [R temp]; end %% Tinh cong suat nhan duoc cua PD truong hop khong co nhieu P=[]; for i=1:K if R(i)