ể tính toán xử lý tín hiệu, ta sử dụng tín hiệu An kết hợp giá trị gia tốc ở các trục ax , ay, az của cảm biến gia tốc, được ác định theo công thức (2.1).
2 2 2
An ax ay az (2.1)
Bộ cảm biến gia tốc rất nhạy với sự chuyển động, tín hiệu t u được sẽ bao gồm thành phần nhi u do quá trình rung lắc thiết bị k i đi, t n p ần đó sẽ gây nhi u vào tín hiệu phản ánh trạn t ái đi, do đó ta cần loại bỏ tín hiệu không mong muốn đó ằng cách dùng bộ lọc thông thấp để lấy dữ liệu cần thiết và loại bỏ thành phần nhi u không mong muốn. Tác giả đã sử dụng bộ lọc thông thấp FIR có tần số cắt FC = 5Hz.
Tín hiệu trước khi qua bộ lọc được mô tả n ư hình 2.17, tín hiệu có nhiều đỉnh giả, điểm bất t ường, gây nhi u. Sau khi sử dụng bộ lọc thông thấp, tín hiệu gia tốc được mô tả trong hình 2.18
19
Hình 2.17 Tín hiệu gia tốc thô trước khi chưa được lọc
Tín hiệu gia tốc s u k i được lọc thông thấp đã loại bỏ được những thành phần gây nhi u, so với tín hiệu gốc trên hình 2.17 tín hiệu bây giờ đã k n còn n ững điểm bất t ường, không còn nhữn đỉnh giả là nhữn đỉnh sinh ra do sự rung lắc thiết bị trong quá trình di chuyển và hoàn toàn có thể xử lý tín hiệu một cách d dàng.
Hình 2.18 Tín hiệu gia tốc đã được qua bộ lọc thông thấp
Sau khi tín hiệu đã được loại bỏ các thành phần dư t ừa, tín hiệu lúc n đã có thể phân tích và xây dựn các đặc trưn ri n của dữ liệu ước chân.
b. Phân tích và xây dựng các đặc trưng của dữ liệu bước chân. - Khoảng cách tối thiểu giữa các đỉnh
20
Mỗi điểm được gọi l đỉnh nếu giá trị sau và giá trị trước nhỏ ơn iá trị hiện tại. Ở hình 2.19 thể hiện tất cả các đỉnh có trong tín hiệu, các đỉnh này bao gồm các đỉn được coi l ước v các đỉnh giả k n được coi l ước chân.
Hình 2.19 Các đỉnh có trong tín hiệu bao gồm đỉnh thật và đỉnh giả
ể loại bỏ nhữn đỉnh có khoảng cách quá gần n u tron đó sẽ có đỉnh là đỉnh giả, tác giả đã đư r điều kiện tối thiểu giữ i đỉnh liên tiếp. Qua nhiều lần thực nghiệm, tác giả đã c ọn khoảng cách tối thiểu giữ các đỉnh bằng ¼ giá trị của
FS. Trong luận văn n , dựa vào kinh nghiệm tác giả đã c ọn khoảng cách tối thiểu
minPeakDistance =13, minPeakDistance là khoảng cách tối thiểu củ các đỉnh.
21
Sau khi sử dụn điều kiện khoảng cách tối thiểu giữ các đỉnh, tín hiệu thu được đã loại bỏ được một số đỉnh giả, các đỉnh có vị trí liền kề nhau không thỏa mãn điều kiện các đỉnh cách nhau với khoảng cách tối thiểu.
Hình 2.21 Thuật toán phát hiện đỉnh và điều kiện khoảng cách đỉnh tối thiểu
Hình 2.21 là thuật toán củ p ươn p áp sử dụn điều kiện khoản các đỉnh tối thiểu, mỗi khi dữ liệu được thỏa mãn để được gọi l 1 đỉn , c ươn trìn sẽ lưu lại giá trị củ đỉn đó v so sán với giá trị củ đỉn trước đó, nếu thỏ mãn điều kiện khoản các đỉnh tối thiểu t ì đỉn đó được tín l 1 đỉnh. Nếu không thỏa mãn t ì đỉn đó ị loại bỏ.
- Độ nổi trội của đỉnh
Khi sử dụn điều kiện khoản các đỉnh tối thiểu, tín hiệu vẫn còn nhữn đỉnh thoải mãn điều kiện n ưn vẫn l đỉnh giả, giải pháp tiếp theo tác giả dựa vào sự nổi trội củ đỉn đó so với các đỉnh lân cận.
ộ nổi trội củ đỉn được tín n ư s u:
Bước 1: án dấu các đỉn tìm được
Bước 2: Kẻ 1 đường theo chiều n n đi từ đỉn đó s n i n c o tới khi đườn n n đó cắt đường tín hiệu hoặc đi tới điểm đầu hoặc điểm cuối của tín hiệu nếu nó l đỉnh cao nhất.
22
Bước 3: Tìm điểm có giá trị tối thiểu của tín hiệu trong khoảng từ đỉnh xác định ở ước 2 tới điểm m đườn n n đã kẻ giao với đường tín hiệu. iểm này sẽ l điểm cuối của dữ liệu hoặc l đỉnh lõm của tín hiệu.
Bước 4: ộ lệch giữa chiều cao củ đỉnh với điểm cực tiểu đó c ín l iá trị sự nổi trội củ đỉnh.
Hình 2.22 Đỉnh bị loại bỏ khi sử dụng điều kiện sự nổi trội của đỉnh
Hình 2.22 thể hiện một số đỉn k n được coi l ước c ân đã ị loại bỏ, tuy nhiên vẫn còn một số đỉnh tuy thỏa mãn về điều kiện sự nổi trội n ưn vẫn không được coi l ước chân. Vì vậy trong luận văn n , tác iả đề xuất p ươn p áp dùn n ưỡn độn để loại bỏ nhữn đỉn k n được coi l ước chân còn lại sau k i đã t ỏ mãn điều kiện về khoảng cách tối thiểu giữ các đỉn v điều kiện về sự nổi trội củ đỉn đó.
- Ngưỡng động
Với tần số lấy mẫu FS = 50Hz, ta chia mảng dữ liệu giá trị gia tốc được lưu trong thẻ nhớ thành n đoạn nhỏ, mỗi đoạn có độ dài là m mẫu với m=
2
Fs . Trong mỗi đoạn được c i đó, t tìm giá trị lớn nhất (MAXK) và giá trị nhỏ nhất (MINK) trong mỗi đoạn. i đó n ưỡn độn được ác định theo công thức sau:
ngưỡng_động[k] = [max[ [ ]] [min[ [ ]]
2
k k
MAX An i MIN An i
(2.2)
Tron đó: - max[An[i]] và min[An[i]] lần lượt là giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của tín hiệu gia tốc trong mỗi khoảng tín hiệu được chia.
23
- MAXk va MINk là giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của từn đoạn dữ liệu - k có giá trị từ 1 tới n
- i có giá trị từ 1 tới m
Trong hình 2.23 mô tả dữ liệu s u k i được chia thành các đoạn dữ liệu nhỏ và giá trị lớn nhất và nhỏ nhất trong mỗi đoạn dữ liệu đó.
Hình 2.23 Giá trị MAX, MIN, Ngưỡng động trên mỗi đoạn dữ liệu
Thuật toán sử dụn n ưỡn độn được thể hiện trong hình 2.24. Trong mỗi đoạn dữ liệu, t m n so sán đỉn t u được với giá trị n ưỡn độn tươn ứng tron đoạn đó, nếu thỏa mãn giá trị th1 t ì đỉn đó được coi là một đỉnh, nếu không thỏ mãn t ì đỉn đó ị loại bỏ và không tính là đỉnh. Trong luận văn n , qu n iều lần thực nghiệm, tác giả đã c ọn giá trị th1 = 0,12.
Sau khi sử dụn p ươn p áp dùn n ưỡn động, một số đỉnh không phải là ước c ân đã được loại bỏ, tín hiệu s u k i dùn n ưỡn độn được thể hiện trong hình 2.25.
24
Hình 2.24 Thuật toán sử dụng ngưỡng động
Hình 2.25 Các đỉnh giả bị loại bỏ khi sử dụng điều kiện ngưỡng động
S u k i ác địn được các đỉn t õ mãn các điều kiện về khoảng các đỉnh tối thiểu, độ nổi trội củ đỉn v n ưỡn độn , để xác nhận chính xác các đỉn đó l một ước chân hay không ta so sánh giá trị các đỉn đó với giá trị gia tốc đã được chuẩn hóa theo gia tốc trọn trường (G). Ở đâ l c ọn giá trị chuẩn hóa 1G = 0,981 nhằm mục đíc loại bỏ các phát hiện nhầm ước c ân k i n ười k i đứng yên, sự rung lắc.
25
Hình 2.26 Thuật toán loại bỏ các đỉnh trong trạng thái đứng yên
Tron đó iến i là vị trí của đỉnh được phát hiện, th nhằm loại bỏ các đỉnh phát hiện được trong trạn t ái đứng yên, trong luận văn n , tác iả chọn th=0,1.
Sau khi sử dụn các p ươn p áp loại bỏ đỉnh gây nhi u. ác đỉn được tính l ước chân t u được có độ c ín ác c o, đún n ất với giá trị ước chân thực tế v được thể hiện ở hình 2.27.
26
Sơ đồ thuật toán mô tả toàn bộ thuật toán đếm ước c ân được thể hiện n ư
Hình 2.28
Hình 2.28 Sơ đồ thuật toán đếm bước chân 2.2.2 Phát hiện hướng dịch chuyển
ể ác địn được vị trí củ n ười trong tòa nhà ngoài dữ liệu về số ước chân đã tìm được, ta cần phải ác địn được thời điểm mà n ười chuyển ướng đồng thời sự chuyển ướn đó l t eo ướng nào. Thời điểm có sự chuyển ướn đó được thực hiện ở ước chân thử o n i u, n ư vậy sự định vị mới thực hiện được chính xác.
27
Trong luận văn n , tác giả đã đề xuất sử dụng cảm biến từ trường AK8963C được tích hợp trong cảm biến IMU9250 để thu nhận giá trị từ trườn Trái đất theo 3 trục mx - my - mz. Tín hiệu từ trườn t u được được thể hiện n ư hình 2.29
Hình 2.29 Dữ liệu từ ba trục cảm biến từ trường
Do vị trí đặt thiết bị tr n cơ t ể n ười các đặc điểm là trục my có p ươn son song với t ân n ười v có ướng lên trên, nên tín hiệu trục my sẽ có biến đổi ít và k n rõ r n n ư iá trị t u được trên hai trục mx và mz. Tác giả đã n ận thấ điều đó v đề xuất p ươn p áp kết hợp tín hiệu từ hai trục để ác địn ướng di chuyển củ n ười. Trong luận văn n , tác iả in đề xuất p ươn p áp ác địn ướng di chuyển củ n ười dựa vào tín hiệu hai trục là mx và mz.
Với tần số lấy mẫu tín hiệu FS = 50Hz. Ta chia mảng tín hiệu thành n đoạn liên tục, mỗi đoạn gồm m = FS /2 mẫu. Trong mỗi đoạn này, ta sẽ tìm được giá trị lớn nhất và nhỏ nhất ứng với mỗi trục mx và mz, kí hiệu là Max_X(i) - Min_X(i), Max_Z(i) - Min_Z(i). ồng thời t đặt th_X và th_Z là hiệu của giá trị Max và Min trong mỗi đoạn đó, th_M là giá trị trung bình của th_X và th_Z Ta có công thức tính
th_Z và th_X n ư s u: _ [ ] _ [ ]- _ [ ] th X i Max X i Min X i _ [ ] _ [ ]- _ [ ] th Z i Max Z i Min Z i _ [ ] _ [ ] ] _ [ 2 th X i th Z i i th M (2. 1) Tron đó: i = từ 1 tới n
28
Hình 2.30 Tín hiệu từ trường trục mx, mz và giá trị Max,Min,Max-Min.
i c ư có sự chuyển ướng giá trị hiệu của Max - Min trên mỗi trục tọ độ sẽ xấp xỉ bằng 0. Trong khi bắt đầu có sự chuyển ướng, giá trị Max-Min có sự thay đổi lớn, qu đó tác iả dựa vào giá trị n để nhận biết thời bắt đầu chuyển ướng. Giá trị Max- in được minh họa trong hình 2.30
Hình 2.31 Giá trị th_X, th_Z và th_M
Trong hình 2.31 ta nhận thấy có 5 thời điểm tín hiệu có sự t đổi lớn, tuy nhiên thời điểm thứ 2 tín hiệu th_X có sự t đổi k n đán kể, nếu chỉ sử dụng tín hiệu th_X để phát hiện sự chuyển ướng sẽ dẫn đến bỏ sót số lần quay. Vì vậy tác giả đã kết hợp cả hai trục mx và mz để phát hiện sự chuyển ướng, tín hiệu trung
29
bình th_M ở hình 2.31c cho thấy cả 5 lần có sự chuyển ướng thì cả 5 lần tín hiệu đều có sự t đổi lớn.
ể ác định chính xác thời điểm có sự t đổi ướng, tác giả đã c uẩn hóa giá trị th_M t u được, sự chuẩn ó được so sánh tín hiệu th_M với n ưỡng kí hiệu là th.Nếu giá trị th_M lớn ơn oặc bằng n ưỡng th thì th_M được gán là 1 còn lại được gán là 0.
Mục đíc của phép kiểm tra này là tìm ra những khoảng dữ liệu mà ở đó p át hiện trạng thái quay và chuẩn hóa giá trị th_M thành các mức logic 0-1 phục vụ cho việc tìm chính xác thời điểm quay. Thuật toán chuẩn hóa tín hiệu được thể hiện trong hình 2.32
Hình 2.32 Thuật toán chuẩn hóa dữ liệu
Tín hiệu th_M s u k i đã được chuẩn hóa được mô tả trong hình 2.33. Trong hình ta có thể quan sát thấy có 5 khoảng tín hiệu có giá trị bằng 1. Các khoảng này chính là khoảng dữ liệu có sự chuyển ướng.
30
Hình 2.33 Tín hiệu th_M sau khi đã được chuẩn hóa
S u k i đã p át iện ra các khoảng dữ liệu đã ác định có sự chuyển ướng, công việc tiếp theo là cần phải tìm r c ín ác điểm phát hiện sự chuyển ướng, mục đíc l để đồng bộ vị trí chuyển ướng với dữ liệu ước c ân đã có từ phần bộ đếm bước chân. Nếu k n tìm được chính xác vị trí này thì sẽ dẫn tới định vị sai vì thời điểm quay bị gán sai với số ước c ân đã tìm được. Vị trí n được tính bằng lấ trun điểm của mỗi khoảng mà ở đó p át iện ra sự chuyển ướng.
Hình 2.34 Các thời điểm xác nhận sự chuyển hướng
Hình 2.34 chỉ rõ ra vị trí có sự chuyển ướng, và vị trí chuyển ướn đún v o vị trí mà tín hiệu mx và mz có sự t đổi lớn.
31
S u k i đã ác địn được chính xác thời điểm phát hiện sự chuyển ướng, vấn đề đặt ra là sự chuyển ướn đó được thực hiện chuyển ướng sang bên phải hay sang bên trái so với chiều đ n đi. Trong luận văn n , tác giả xin giới hạn với ướng chuyển ướng là quay theo góc các góc 900
, tức là mỗi lần chuyển ướng sẽ có 2 khả năn l n ười thực hiện đ n c u ển ướng sang bên phải hay chuyển ướng sang bên trái so với chiều đ n đi.
ể ác địn c ín ác ướng quay, tác giả dự v o i điều kiện kiểm tra. Trạng thái tín hiệu : Thấp (L) hoặc Cao (H) tươn ứng với giá trị logic 0 - 1 Sự t đổi trạng thái: Tín hiệu đ n tăn (↑) hoặc đ n iảm (↓) tươn ứng
sườn t đổi tín hiệu l sườn dươn (1) sườn âm (0).
Trạng thái Thấp hay Cao của tín hiệu được qu định dựa trên sự so sánh của tín hiệu với giá trị trung bình của thành phần giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của tín hiệu.
ặt avgX=round((MaxX+MinX)/2); avgZ=round((MaxZ+MinZ)/2);
Tron đó:
MaxX : Giá trị lớn nhất của dữ liệu mx MinX : Giá trị nhỏ nhất của dữ liệu mx MaxZ : Giá trị lớn nhất của dữ liệu mz MinZ: Giá trị nhỏ nhất của dữ liệu mz avgX : Giá trị trung bình của tín hiệu mx avgZ : Giá trị trung bình của tín hiệu mz
o tín đối xứng của từ trườn Trái đất nên các giá trị avgX và avgZ xấp xỉ bằng 0. Ta duyệt tất cả các phần tử trong mảng dữ liệu mx và mz, nếu các giá trị lớn ơn oặc bằng giá trị trun ìn t ì được qu định là mức 1 nếu k n t ì được quy định là mức 0. ây gọi là chuẩn hóa tín hiệu mx và mz. Thuật toán chuẩn hóa tín hiệu được mô tả ở hình 2.35
32
Hình 2.35 Thuật toán chuẩn hóa dữ liệu từ trường mx, mz
Sau khi thực hiện chuẩn hóa dữ liệu, tín hiệu mx, mz được thể hiện ở hình 2.36. Tín hiệu từ trường của mx, mz thay vì là dạng tín hiệu từ trường gốc n đầu, lúc này tín hiệu sau chuẩn hóa sẽ là các khoảng 0 - 1.
Hình 2.36 Chuẩn hóa tín hiệu mx, mz
Dựa vào nhiều lần thử nghiệm, đo đạc, quan sát dạng tín hiệu, tác giả đã tìm r sự tươn qu n iữa mx và mz với những lần có sự t đổi ướng củ n ười di chuyển. Sự tươn qu n đó được tác giả thống kê và mô tả trong Bảng 2.1
33
Bảng 2.1 Sự tương quan giữa tín hiệu mx, mz với những lần chuyển hướng
Quay
Tín hiệu Phải Trái
mx L H ↑ ↓ L H ↑ ↓
mz ↑ ↓ H L ↓ ↑ L H
Tại mỗi thời điểm nhận r được sự chuyển ướng, ta tìm ra chính xác những thời điểm chuyển ướng dự v o các n ưỡng, s u đó đối chiếu với bảng 2.1 để nhận biết ra thời điểm qu đó l qu p ải hay quay trái, hình 2.37 là thuật toán cho sự