Đang tải... (xem toàn văn)
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là Ước lượng chuyển động của walker sử dụng cảm biến quán tính. Ước lượng các thông số bước đi của người dùng thông qua chuyển động của walker; Xây dựng hệ thống thực nghiệm để kiểm tra đánh giá độ chính xác. Xây dựng nền tảng và hệ thống thực nghiệm trong nghiên cứu và ứng dụng cảm biến quán tính.
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT BÁO CÁO TÓM TẮT 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 CHỮ VIẾT TẮT THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MỞ ĐẦU 10 Tính cấp thiết 10 Mục tiêu nghiên cứu 10 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 11 Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu 11 ƯỚC LƯỢNG THƠNG SỐ BƯỚC ĐI TRONG CHĂM SĨC SỨC KHOẺ 12 1.1 Tầm quan trọng thông số bước chăm sóc sức khoẻ 12 1.2 Tiềm ứng dụng cảm biến quán tính y tế 13 TỔNG QUAN VỀ CẢM BIẾN QUÁN TÍNH 14 1.3 Cảm biến 14 1.4 Cảm biến quán tính 14 XÂY DỰNG THUẬT TOÁN ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH SỬ DỤNG BỘ LỌC KALMAN 17 1.5 Thuật tốn hệ thống định vị qn tính 17 1.6 Khai triển thuật tốn định vị qn tính 18 1.7 Xây dựng lọc Kalman cho hệ thống định vị quán tính 19 ƯỚC LƯỢNG THÔNG SỐ BƯỚC ĐI SỬ DỤNG CẢM BIẾN QUÁN TÍNH CHO NGƯỜI SỬ DỤNG WALKER 23 1.8 Đề xuất hệ thống cảm biến quán tính đặt khung tập 23 1.8.1 Giới thiệu hệ thống 23 1.8.2 Định nghĩa chuyển động khung tâp 24 1.8.3 Thuật toán phân loại chuyển động 26 1.9 Ước lượng quỹ đạo chuyển động khung tập 26 1.10 Trích xuất thơng số bước 28 1.11 Thí nghiệm đánh giá hoạt động thuật toán 31 KẾT LUẬN 33 TÀI LIỆU THAM KHẢO 35 Trang DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Các thơng số bước chân (nguồn:[11]) 12 Hình 2.1 Cấu tạo IMU 6DOF (nguồn: [29]) 15 Hình 2.2 IMU cổ điển gắn tên lửa IRBM S3 (nguồn: [30]) 15 Hình 3.1 Thuật toán INS sử dụng lọc Kalman 17 Hình 4.1 Tổng quan hệ thống khung tập đề xuất 23 Hình 4.2 Các hệ trục tọa độ sử dụng 24 Hình 4.3 Định nghĩa chuyển động người dùng sử dụng khung tâp 25 Hình 4.4 Lưu đồ thuật toán phân loại chuyển động 26 Hình 4.5 Kết việc phát phân loại chuyển động 27 Hình 4.6 Hệ trục toạ độ BCS dùng xác định bước 28 Hình 4.7 Chuyển động có chu kỳ bánh xe trình đẩy liên tục 29 Hình 4.8 Thơng số bước trình đẩy khung tập 20 m 30 Hình 4.9 Độ cao tư khung tập trình sử dụng 31 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 quán tính INA Inertial Navigation Algorithm Thuật tốn định vị qn 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 quán 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 tồn cầu ZVI Zero Velocity Interval Điểm có vận tốc không 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 THƠNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thơng tin chung: - Tên đề tài: 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 - Tổ chức chủ trì: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Thời gian thực hiện: 2018 - 2020 Mục tiêu: Trong đề 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 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 4 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 tốn định vị qn tính cải biên) thông số bước phục vụ y tế - Xây dựng phần cứng để kiểm chứng thuật tốn 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 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 mơn Tự động hố thuộc Khoa Điện – Điện tử để phục vụ nghiên cứu cho cán sinh viên 6.2 Địa ứng dụng: Bộ môn Tự động hoá thuộc Khoa Điện – Điện tử Trang Mẫu 22 Thông tin kết nghiên cứu đề tài khoa học công nghệ cấp tiếng Anh INFORMATION ON RESEARCH RESULTS General information: Project title: APPYING INERTIAL SENSOR TO ESTIMATE THE WALKING PARAMETERS FOR USER OF WALKER Code number: B2018-DN06-l0 Coordinator: Pham Duy Duong Implementing institution: University of Technology and Education Duration: from 2018 to 2020 Objective(s): - Estimate the moving trajectory of walker using inertial sensor - Compute the walking parameter using the estimated trajectory - Implement an prototype for verifing the accuracy of estimated parameter Creativeness and innovativeness: - Propose an inertial navigation algorithm to improve the accuracy of movement estimation - Implement a prototype to verify the proposed algorithm Research results: - An inertial navigation algorithm to improve the accuracy of movement estimation - A code file in Matlab to analyze walking data and estimate the walking parameters used in health care - A prototype to verify the algorithm consisting of a two front-wheels walker, inertial sensor and two encoders attached in walker’s wheel A Start/Stop button at the walker’s handle for recoding walking data during walking test Products: 5.1 Scientific products: Trang ƯỚC LƯỢNG THÔNG SỐ BƯỚC ĐI SỬ DỤNG CẢM BIẾN QUÁN TÍNH CHO NGƯỜI SỬ DỤNG WALKER 1.8 Đề xuất hệ thống cảm biến quán tính đặt khung tập 1.8.1 Giới thiệu hệ thống Hình 0.1 Tổng quan hệ thống khung tập đề xuất Hệ thống đề xuất thể Hình 0.1 bao gồm 01 IMU 02 encoder gắn vào khung tập Trong IMU gắn vị trí khung tập encoder gắn vào bánh để đo độ dịch chuyển bánh khung tập IMU bao gồm cảm biến gia tốc cảm biến vận tốc góc theo trục với tần số lấy mẫu 100 Hz Một mô đun thu thập liệu thiết kế để thu thập đồng liệu IMU encoder Trong Arduino Uno R3 sử dụng để đọc liệu từ cảm biến lưu vào thẻ nhớ Micro SD Dữ liệu đưa vào thuật tốn INS xử lý máy tính chương trình Matlab Trong hệ thống này, đề tài sử dụng hệ trục tọa độ WCS, BCS ICS Hình 0.2 Trong ứng dụng BCS chọn riêng biệt với ICS Gốc tọa độ BCS trung điểm đoạn thẳng nối điểm tiếp xúc bánh khung tập với mặt đất Phương 𝑥𝑏 BCS trùng với hướng thẳng tới trước khung tập phương 𝑦𝑏 BCS nằm đường nối điểm tiếp xúc bánh với mặt đất Trang 23 có phương hướng từ bánh phải sang bánh trái nhìn từ phía trước khung tâp Phương 𝑧𝑏 BCS hướng thẳng lên khung tâp đẩy mặt đất WCS chọn cho phương 𝑧𝑤 hướng lên trùng với phương gia tốc trọng trường phương 𝑥𝑤 𝑦𝑤 chọn ngẫu nhiên cho trục tọa độ vng góc với Trên thực tế, để đơn giản tính tốn, WCS chọn trùng với BCS vị trí ban đầu trình chuyển động Hình 0.2 Các hệ trục tọa độ sử dụng Việc xác định mối quan hệ hệ tọa độ ICS BCS bao gồm ma trận quay vec tơ tịnh tiến không dễ dàng đo thước dài thước góc mà cần phải hiệu chỉnh thơng qua thuật tốn để đem lại giá trị xác Thuật tốn phát phân loại chuyển động khung tập 1.8.2 Định nghĩa chuyển động khung tâp Một số hướng dẫn sử dụng khung tâp thể [29]–[31] Trong chuyển động khung tâp có bánh trước chia thành loại bao gồm: chuyển động đẩy liên tục (lăn liên tục), chuyển động đẩy bước (lăn bước), chuyển động nhấc chân sau lên đẩy tới bước (nhấc chân sau), chuyển động nhấc hoàn toàn khung tâp lên đặt tới trước (nhấc hoàn Trang 24 toàn), chuyển động liên quan đến chuyển hướng (đổi hướng) Những chuyển động miêu tả Hình 0.3 Đẩy liên tục (A) Hướng lực tác động Chân yếu/bị thương Chân khoẻ mạnh Mặt sàn Khung nhìn từ Khung nhìn từ mặt bên (1) (2) (3) Đẩy bước (B) (1) (2) (3) (4) (5) Nhấc chân sau (C) (1) (2) (3) (4) (5) (4) (5) Nhấc hoàn toàn (D) (1) (2) (3) Đổi hướng (E) (1) (2) (3) (4) (5) Hình 0.3 Định nghĩa chuyển động người dùng sử dụng khung tâp Trang 25 1.8.3 Thuật tốn phân loại chuyển động Tìm khoảng chuyển động: - Sử dụng encoder (dùng (4-5)) - Quay quanh trục y (dùng (4-8)) - Quay quanh trục z (dùng (4-9)) Đ: Đúng S: Sai Đ Chuyển động sử dụng encoder Chuyển động quay quanh y Chuyển động quanh y S Đ T chuyển động > T bước (Tb) Đ S Lăn liên tục Lăn bước S S Chuyển động quay quanh z S Đ Nhấc chân sau Nhấc hoàn toàn Chuyển động quay quanh z Đ Đ Quay đổi hướng S Không chuyển động Hình 0.4 Lưu đồ thuật tốn phân loại chuyển động Thuật toán phân loại chuyển động thể Hình 0.4 Đề tài thực thí nghiệm dọc hành lan 20 𝑚 sử dụng khung tập với loại chuyển động khác Trong chuyển động đẩy liên tục thực 𝑚 đầu, chuyển động đẩy bước thực 𝑚 thứ hai, chuyển động nhấc chân sau sử dụng 𝑚 thứ cuối chuyển động nhấc hoàn toàn khung tập sử dụng 𝑚 sau Kết thuật toán phát phân loại chuyển động thể Hình 0.5 1.9 Ước lượng quỹ đạo chuyển động khung tập Việc ước lượng quỹ đạo chuyển động khung tập thực hai cách Cách thứ ước lượng chuyển động khung tập sử dụng IMU cho tồn q trình chuyển động khung tập Lúc tín hiệu từ encoder sử dụng để xây dựng phương trình cập nhật quỹ đạo cho khung tập Trang 26 cho khoảng chuyển động liên quan đến việc đẩy khung tập mặt đất Phần tác giả cơng bố cơng trình [32] tác giả Cách thứ hai kết hợp việc ước lượng chuyển động khung tập sử dụng IMU cho khoảng chuyển động liên quan đến việc nhấc khung tập lên việc ước lượng chuyển động khung tập sử dụng encoder cho khoảng chuyển động liên quan đến việc đẩy khung tập mặt đất Phần tác giả công bố cơng trình [33] tác giả Hình 0.5 Kết việc phát phân loại chuyển động Trang 27 Việc ước lượng chuyển động khung tập sử dụng IMU thực INS sử dụng lọc Kalman trình bày Chương với biến trạng thái đưa vào loc Kalman 𝑥 = 𝑞 𝑏𝑔 𝑟 𝑣 𝑏𝑎 ′ 1.10 Trích xuất thơng số bước 𝑦𝑏𝑁 𝑦𝑏 𝑥𝑏𝑁 𝑥𝑏 Hình 0.6 Hệ trục toạ độ BCS dùng xác định bước Một hệ trục toạ độ BCS (BCSN) định nghĩa có gốc nằm trung điểm đoạn nối hai đế chân sau khung tập hướng trục trùng với BCS Hình 0.6 Lúc sau bước gốc BCSN xem trùng với gót chân người dùng Như việc xác định thông số bước người dùng dựa vị trí BCSN theo thời gian Việc tác giả đề cập đến công bố [34] Nguyên tắc phân biệt bước riêng lẽ quỹ dựa điểm có vận tốc ZVI Tuy nhiên trường hợp khung tập có bánh trước xuất tình thiết bị đẩy liên tục mặt đất Do việc xác định thông số bước xây dựng trường hợp tổng quát cho tình thiết bị đặt khung tập có bánh trước Chuyển động khung tập phản ánh chuyển động người dùng Một ước lượng quỹ đạo chuyển động khung tập (𝑟𝑏𝑁,𝑖 ) điểm ZVI thông số liên quan đến bước người dùng cách đi, độ dài bước, thời gian bước, tốc độ bước, tổng quãng đường được…có thể dễ dàng xác định Trang 28 Những thông số hữu dụng việc đánh giá tình trạng sức khỏe tiến trình hồi phục người Trong trường hợp chuyển động đẩy bước, nhấc chân sau nhấc lên hoàn toàn khung tâp việc xác định bước riêng lẻ dễ dàng Mỗi bước cách ZVI ZVI vị trí BCSN xem vị trí bàn chân người dùng Trong trường hợp khung tập đẩy liên tục khơng có điểm ZVI bước đi, việc xác định bước riêng lẽ phức tạp nhiều Khi phân tích chuyển động khung tập thông qua thông tin encoder tốc độ chuyển động khung tập tương ứng với tốc độ quay bánh xe tăng lên giảm xuống có chu kỳ theo bước chân người dùng Để thấy rõ điều này, lọc thông thấp sử dụng cho tốc độ quay bánh xe (xem Hình 0.7) Như bước xác định từ tốc độ quay bánh xe trường hợp đẩy liên tục Hình 0.7 Chuyển động có chu kỳ bánh xe trình đẩy liên tục Trang 29 Hình 0.8 Thơng số bước q trình đẩy khung tập 20 m Một thuật toán phát đỉnh [35] sử dụng để phát điểm cực tiểu, điểm cực tiểu rõ ràng thời điểm 𝑘𝑗 thỏa mãn điều kiện sau 𝐿𝑙 ≤ |𝑟𝑏𝑁,𝑘𝑗 − 𝑟𝑏𝑁,𝑘𝑗−1 | ≤ 𝐿ℎ (0-1) Trong 𝐿𝑙 = 0,3 𝑚 𝐿ℎ = 0,8 𝑚 ngưỡng ngưỡng độ dài bước đi, 𝑘𝑗 𝑘𝑗−1 số thời gian điểm cực tiểu điểm cực tiểu trước Các điểm tương ứng với bước chân đánh dấu dấu ‘*” màu đỏ Hình 0.7 Hình 0.8 thể thơng số bước trích xuất q trình đẩy khung tập liên tục dọc theo hành lan dài 20 𝑚 Thông số bước thể gồm tốc độ bước (hình dưới) độ dài bước (hình trên) Ngồi thơng số bước đơn giản, cịn truy xuất quỹ đạo chuyển động tư khung tập trình sử dụng Hình 0.9 Điều hữu ích cho bác sĩ chuyên gia đánh giá khả lại tình trạng sức khỏe người dùng Trang 30 Hình 0.9 Độ cao tư khung tập trình sử dụng 1.11 Thí nghiệm đánh giá hoạt động thuật tốn Trong hệ thống thí nghiệm đề tài sử dụng IMU hãng Xsens (Mti-1) encoder có độ phân giải 1024 xung/vòng hãng LS Tác giả tiến hành 04 thí nghiệm để kiểm chứng đánh giá hoạt động thuật tốn đề xuất Thí nghiệm thực với 05 người dùng dọc hành lan 20 m Trong người 05 lượt, lượt sử dụng kiểu sử dụng khung tập khác khau, kiểu m Thí nghiệm mục đích để kiểm chứng thuật tốn phát phân loại chuyển động Đồng thời tác giả truy xuất kết để đánh giá độ xác thuật toán ước lượng chuyển động sử dụng kết hợp chuyển động IMU encoder ước lượng Thí nghiệm thứ hai thực với 05 người dùng hành lan 20 m Trong người thực kiểu sử dụng khung tập lượt, tổng cộng người thực 20 lượt dọc hành lan 20 m Thí nghiệm mục đích sử dụng để đánh giá thuật toán ước lượng chuyển động cách sử dụng thông tin encoder để cập nhật cho lọc Kalman kiểu sử dụng khung tập khác Thí Trang 31 nghiệm sử dụng để phân tích đánh giá ảnh hưởng phương trình cập nhật lên độ xác phương pháp đề xuất Thí nghiệm thứ ba thực với 05 người sử dụng khung tập 𝑚 giám sát hệ thống OptiTrack Với thí nghiệm tác giả trích xuất chi tiết quỹ đạo chuyển động bước để đánh giá vai trò lọc Kalman độ xác thuật tốn phát thời điểm bước chân trường hợp đẩy khung tập đi liên tục đánh giá độ xác thuật toán sử dụng hệ thống chuẩn Lưu ý thí nghiệm khơng thực với hoạt động đổi hướng khung tập việc đổi hướng khung tập khơng làm thay đổi vị trí người dùng Thí nghiệm thứ tư thực với chuyển động đổi hướng với quỹ đạo định sẵn nhằm đánh giá hoạt động thuật toán trường hợp kiểm tra thơng số bước có sử dụng hoạt động đổi hướng Trang 32 KẾT LUẬN Những thay đổi thông số bước tiết lộ thông tin quan trọng chất lượng sống người Điều đặc biệt hữu ích tìm kiếm thông tin đáng tin cậy diễn biến bệnh khác Những thông tin đáng tin cậy xác đặc điểm bước thời điểm định theo dõi đánh giá chúng theo thời gian, cho phép chuẩn đoán sớm bệnh biến chứng chúng giúp tìm cách điều trị tốt Những thông số bước ứng dụng nhiều y tế tốc độ bước, độ dài bước chân, độ dài sải chân, độ rộng bước, góc bước, thời gian bước,… Trong đó, tốc độ bước dấu hiệu quan trọng thước đo nhanh, đơn giản đáng tin cậy cho tiêu chí đánh giá sức khỏe Điều đặt nhu cầu nghiên cứu chế tạo thiết bị tự động ước lượng thông số bước người dùng nhằm tạo kênh thơng tin khách quan xác hỗ trợ cho bác sĩ trình đánh giá tình trạng sức khoẻ tiến trình hồi phục bệnh nhân Đề tài nghiên cứu ứng dụng thuật tốn định vị qn tính cảm biến qn tính vào việc ước lượng chuyển động chăm sóc sức khoẻ, cụ thể ước lượng thông số bước người dùng khung tập có hai bánh trước Nội dung nghiên cứu cụ thể sau: Nghiên cứu tổng quan cảm biến qn tính, thuật tốn định vị quán tính, lọc Kalman cho định vị quán tính, khả ứng dụng cảm biến quán tính y tế tầm quan trọng thơng số bước chuẩn đốn tình trạng sức khoẻ Xây dựng thuật tốn định vị qn tính sử dụng lọc Kalman mở rộng kiểu MEKF Đề xuất hệ thống khung tập có gắn cảm biến quán tính hai encoder để ước lượng chuyển động người dùng Xây dựng thuật toán định vị quán cho hệ thống khung tập để ước lượng chuyển động khung tập Trang 33 Xây dựng thuật toán hiệu chỉnh mối quan hệ cảm biến quán tính khung tập Trích xuất thông số bước từ chuyển động khung tập Thực nghiệm kiểm chứng thuật toán đề xuất Thơng qua q trình nghiên cứu, chúng tơi đề xuất số hướng phát triển đề tài sau: Nghiên cứu phương pháp để giảm khối lượng tính tốn thuật tốn định vị qn tính nhằm thực thi hệ thống chạy tản vi điều khiển để phát triển sản phẩm thương mại hoàn chỉnh Nghiên cứu ứng dụng cảm biến quán tính nhiều thiết bị tình khác để tạo thiết bị ước lượng thông số bước phù hợp với nhiều đối tượng khác Trang 34 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] N M Peel, S S Kuys, and K Klein, “Gait speed as a measure in geriatric assessment in clinical settings: A systematic review,” Journals Gerontol - Ser A Biol Sci Med Sci., vol 68, no 1, pp 39–46, 2012, doi: 10.1093/gerona/gls174 B AM, B RW, and G W, “Gait speed is a responsive measure of physical performance for patients undergoing short-term rehabilitation,” Gait Posture, vol 36, no 1, pp 61–64, 2012 C Casanova et al., “The 6-min walking distance: long-term follow up in patients with COPD,” Eur Respir J., vol 29, no 3, pp 535–540, 2007 A B Jackson et al., “Outcome measures for gait and ambulation in the spinal cord injury population,” J Spinal Cord Med., vol 31, no 5, p 487, 2008 D Podsiadlo and S Richardson, “The timed Up & Go : a test of basic functional mobility for frail elderly persons,” J Am Geriatr Soc., vol 39, no 2, pp 142–148, 1991 O Postolache, P Girao, J M D Pereira, J Pincho, C Moura, and G Postolache, “Smart walker for pervasive healthcare,” in 2011 Fifth International Conference on Sensing Technology (ICST), 2011, pp 482–487 M Martins, A Frizera, R Ceres, and C Santos, “Legs tracking for walkerrehabilitation purposes,” in 5th IEEE RAS & EMBS International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics, 2014, pp 387–392 A D C Chan and J R Green, “Smart rollator prototype,” in IEEE International Workshop on Medical Measurements and Applications, 2008, pp 97–100 O Postolache et al., “Smart walker solutions for physical rehabilitation,” IEEE Instrum Meas Mag., vol 18, no 5, pp 21–30, 2015 S M N Gouwanda, D.; Senanayake, “Emerging Trends of Body-Mounted Sensors in Sports and Human Gait Analysis,” in 4th Kuala Lumpur International Conference on Biomedical Engineering 2008, 2008, pp 715–718 L Di Stasi, S.L.; Logerstedt, D.; Gardinier, E.S.; Snyder-Mackler, “Gait patterns differ between ACL-reconstructed athletes who pass return-to-sport criteria and those who fail,” Am J Sport Med, vol 41, pp 1310–1318, 2013 A Lee, H.; Sullivan, S.J.; Schneiders, “The use of the dual-task paradigm in detecting gait performance deficits following a sports-related concussion: A systematic review and meta-analysis.,” J Sci Med Sport, vol 16, pp 2–7, 2013 R S D Fathima, S.M.H.S.S.; Banu, “Human Gait Recognition Based on Motion Analysis Including Ankle to Foot Angle Measurement,” in 2012 International Conference on Computing, Electronics and Electrical Technologies (ICCEET), 2012, pp 1133–1136 W Wang, L.; Tan, T.; Ning, H.Z.; Hu, “Silhouette analysis-based gait recognition for human identification,” IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell, Trang 35 [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] vol 25, pp 1505–1518, 2003 B Han, J.; Bhanu, “Individual recognition using Gait Energy Image,” EEE Trans Pattern Anal Mach Intel, vol 28, pp 316–322, 2006 D Sutherland, “The evolution of clinical gait analysis part I: Kinesiological EMG,” Gait Posture, vol 14, pp 61–70, 2001 D Sutherland, “The evolution of clinical gait analysis Part II kinematics,” Gait Posture, vol 16, pp 159–179, 2002 D Sutherland, “The evolution of clinical gait analysis part III—kinetics and energy assessment,” Gait Posture, vol 21, pp 447–461, 2005 Salim Lahmiri, “Gait Nonlinear Patterns Related to Parkinson’s Disease and Age,” IEEE Trans Instrum Meas., vol 6, no 7, pp 2545–2551, 2019, doi: 10.1109/TIM.2018.2866316 W Pirker and R Katzenschlager, “Gait disorders in adults and the elderly: A clinical guide,” Wien Klin Wochenschr., vol 129, no 3–4, pp 81–95, 2017, doi: 10.1007/s00508-016-1096-4 V V Hùng, “Ứng dụng cảm biến gia tốc MEMS việc đo góc nghiên độ rung,” Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội, 2005 T V Phương, “Tự hiệu chuẩn cảm biến nâng cao độ xác hệ thống dẫn đƣờng cho đối tượng chuyển động mặt đất,” Đại học Bách khoa Hà Nội, 2017 Wikiwand, “Inertial measurement unit,” Wikiwand, 2020 [Online] Available: https://www.wikiwand.com/en/Inertial_measurement_unit F L Markley, “Multiplicative vs Additive Filtering for Spacecraft Attitude Determination,” in Proc of 6th Cranfield Conference on Dynamics and Control of Systems and Structures in Space, 2004, pp 467–474 P D Duong and Y S Suh, “Foot pose estimation using an inertial sensor unit and two distance sensors,” Sensors (Switzerland), vol 15, no 7, pp 15888– 15902, 2015, doi: 10.3390/s150715888 Phạm Duy Dưởng; Đoàn Quang Vinh, “Xây dựng lọc Kalman mở rộng cho thuật tốn định vị qn tính,” Tạp chí KHCN Đại học Đà Nẵng, vol 9, no 17, pp 45–50, 2019 R G Brown and P Y C Hwang, Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering New York: John Wiley & Sons, 1997 D Vinh, “Áp dụng lọc Kalman để nâng cao độ xác đo GPS động,” no April, 2019 MedlinePlus, “Using a walker,” 2020 [Online] Available: https://medlineplus.gov/ency/patientinstructions/000342.htm W R Frontera, J K Silver, and T D R Jr., Essentials of Physical Medicine and Rehabilitation, 2nd ed Philadelphica, PA: Elsevier, 2008 B HealthCare, “How to use a walker safely.” [Online] Available: http://www.bjchomecare.org/%0AHomemedicalequipment/Walkingaids/How touseawalkersafely.aspx%0A D D Pham, H T Duong, and Y S Suh, “Walking Monitoring for Users of Trang 36 Standard and Front-Wheel Walkers,” IEEE Trans Instrum Meas., vol 66, no 12, pp 3289–3298, 2017, doi: 10.1109/TIM.2017.2745058 [33] D D P Quang Vinh Doan, “Inertial navigation algorithm for trajectory of front-wheel walker estimation,” Heliyon, vol 5, pp 1–8, 2019 [34] D D P Quang Vinh Doan, “Fast calibration for parameters of an inertial measurement unitfixed to astandard walker,” Heliyon, vol 6, no 8, p e04735, 2020 [35] Matlab, “Peak detection using MATLAB.” [Online] Available: http://www.billauer.co.il/peakdet.html Trang 37 ... ? ?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 QN TÍNH ĐỂ ƯỚC LƯỢNG CÁC THƠNG SỐ BƯỚC ĐI CHO NGƯỜI... trước sử dụng việc hỗ trợ lại Do đó, việc ước lượng thông số bước cho loại walker quan trọng Trong đề tài này, tơi nghiên cứu áp dụng cảm biến qn tính vào hệ thống walker có bánh trước để ước lượng. .. cho người có khả lại bình thường quan sát, đánh giá bác sĩ Trên giới có số hệ thống đề xuất sử dụng cảm biến gắn thiết bị hỗ trợ lại (walker) [6]–[8] để ước lượng thông số bước cho người sử dụng