Các giải pháp giảm nhiễu cho cảm biến đo lường quán tính ứng dụng trên robot hai bánh tự cân bằng

Nghiên cứu trình bày so sánh, đánh giá các giải pháp giảm nhiễu cho cảm biến gia tốc (Accelerometer) và cảm biến góc quay (Gyroscope) của khối đo lường quán tính (IMU). Kết quả giảm nhiễu thu được thông qua các kỹ thuật khác nhau ứng với các phương pháp xử lý số tín hiệu sẽ được thực hiện trên chip MPU6050.

Dương Ngọc Pháp 225 Các giải pháp giảm nhiễu cho cảm biến đo lường quán tính ứng dụng robot hai bánh tự cân Dương Ngọc Pháp Khoa Công nghệ Thông tin Truyền thông - Đại học Đà Nẵng dnphap@sict.udn.vn Tóm tắt: Nghiên cứu trình bày so sánh, đánh giá giải pháp giảm nhiễu cho cảm biến gia tốc (Accelerometer) cảm biến góc quay (Gyroscope) khối đo lường quán tính (IMU) Kết giảm nhiễu thu thông qua kỹ thuật khác ứng với phương pháp xử lý số tín hiệu thực chip MPU6050 Kit phát triển tảng Arduino sử dụng để xử lý mơ mơ hình robot hai bánh tự cân Từ kết mô thu tiến hành phân tích, đánh giá để làm lựa chọn kỹ thuật giảm nhiễu phù hợp, từ thực tiền xử lý cho hệ thống ứng dụng cảm biến đo lường quán tính Bên cạnh đó, nghiên cứu đưa đề xuất phát triển nhằm cao hiệu giảm nhiễu hệ thống xử lí đáp ứng thời gian thực Từ khóa: khối đo lường qn tính, cảm biến gia tốc, quay hồi chuyển Giới thiệu Thiết bị đo lường qn tính Hình sử dụng ngày rộng rãi ứng dụng khác nhau, đặc biệt hệ thống vi điện tử (MEMS) ứng dụng lĩnh vực hỗ trợ chăm sóc sức khỏe người Sự phát triển mạnh mẽ hệ thống MEMS góp phần thúc đẩy ứng dụng thiết bị IMU nhiều lĩnh vực 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 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, đảm bảo cho tiến trình xử lý Hình Khối đo lường quán tính (IMU) Các kỹ thuật ước lượng nhiễu cho cảm biến gia tốc vận tốc góc thiết bị IMU chia thành nhóm bao gồm: ước lượng dựa vào vận tốc góc (chỉ sử dụng Gyroscope); 226 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” sử dụng lọc thơng 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) 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 Các giải pháp giảm nhiễu Theo nhóm kỹ thuật giảm nhiễu cho tín hiệu cảm biến gia tốc vận tốc góc, nghiên cứu 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 Việc sử dụng lọc số thông thấp [1] ứng dụng để giảm nhiễu cho tín hiệu cảm biến hệ thống MEMS đặc tính đơn giản lọc với 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 yi   xi  (1 -  )yi  với   t RC  t (1) Trong đó: - xi : Giá trị cảm biến đo được; - yi 1 : Giá trị ước lượng trước đó; - yi : Giá trị ước lượng tại; -  : Hệ số tỷ lệ, có giá trị , lựa chọn dựa điều chỉnh thực tế nên cịn mang tính chủ quan Trong nghiên cứu giá trị  chọn 0,96 Thay vào đó, lọc Kalman ứng dụng để ước lượng liệu cảm biến gia tốc tác động nhiễu [2] Mơ hình thực lọc Kalman gồm có hai phương trình cơng thức (2): xk 1   X k  G  uk  wk  , zk 1  H  X k 1  vk 1 Trong đó: - xk : 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; -  , G, H : Các ma trận hiệp phương; - X k 1 : Vector trạng thái ước lượng thời điểm k+1 (2) Dương Ngọc Pháp 227 Trong vector nhiễu tiến trình nhiễu đo lường, giá trị khởi tạo chọn bao gồm Qk  102 Rk   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 việc gắn kết trực tiếp phần (PDC) đề xuất [3] thay đổi mức khử nhiễu khác khoảng tín hiệu, qua giảm méo tín hiệu cảm biến Một phương pháp giảm nhiễu khác thực dựa vào thuật toán tối ưu (LTV) [4] trình bày thể ưu điểm cải thiện hiệu giảm nhiễu xấp xỉ 4-10% so với thuật tốn lọc thơng thấp việc đánh giá thơng qua tiêu chí tỷ số tín hiệu nhiễu (SNR) mật độ phổ công suất (PSD) Ngồi ra, thân IMU cịn 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 [5] Khối chức DMP kích hoạt cho phép thu đầu giá trị cảm biến gia tốc vận tốc góc theo ngun tắc FIFO tính toán theo chia xác định Kết thực nghiệm Để thực kết so sánh đánh giá, nghiên cứu 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 Hình Kết mơ cho thấy thuật tốn cho kết cải thiện đáng kể so với tín hiệu thơ thu từ IMU đo đạc Hình So sánh tốc độ hội tụ ba kỹ thuật khác sử dụng lọc bù, lọc Kalman DMP 228 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” Trong ba kỹ thuật lọc bù có tốc độ đáp ứng nhanh ứng với thay đổi tín hiệu đo đạc nhiên cịn bị ảnh hưởng nhiều nhiễu tính đơn giản cấu trúc Còn 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 Thông qua kết so sánh dễ nhận thấy lọc Kalman cho kết giảm nhiễu tốt nhiều so với hai kỹ thuật cịn lại Hình 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 Kết giảm nhiễu tín hiệu cảm biến IMU áp dụng cho mơ hình robot hai bánh tự cân sơ đồ khối Hình mơ hình thực tế Hình 5, 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 Hình Sơ đồ khối mơ hình robot hai bánh tự cân Dương Ngọc Pháp 229 Hình 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 Kết luận Nghiên cứu 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 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 Tài liệu tham khảo 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 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 Edu, Ioana-Raluca, et al "Inertial Sensor Signals Denoising with Wavelet Transform." INCAS Bulletin 7.1 (2015): 57 Abbasi-Kesbi, R., and A Nikfarjam "Denoising MEMS accelerometer sensors based on L2-norm total variation algorithm" Electronics Letters 53.5 (2017): 322-324 InvenSense Inc "Embedded Motion Driver v5.1.1: APIs Specification" (Dec 14th, 2012)  ... 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 Các giải pháp giảm nhiễu Theo... động (PID) đáp ứng với giá trị góc đo đạc cho thấy khả giảm nhiễu kỹ thuật nói Hình Sơ đồ khối mơ hình robot hai bánh tự cân Dương Ngọc Pháp 229 Hình Mơ hình robot hai bánh tự cân so sánh thực... thuật giảm nhiễu có kết hợp với giải thuật PID để điều khiển động Kết luận Nghiên cứu trình bày việc so sánh kỹ thuật thực giảm nhiễu cho tín hiệu cảm biến khối đo lường quán tính ứng dụng robot hai