7. Bố cục chung của luận án
1.4 Tổng quan tình hình nghiên cứu việc ứng dụng cảm biến IMU trong ước lượng
1.4.4 Tổng quan tình hình nghiên cứu ước lượng thông số bước đi sử dụng IMU
IMU đặt trên bàn chân
Liên quan đến hướng nghiên cứu này, một hệ thống gồm một cảm biến IMU và hai cảm biến lực được gắn dưới gót và dưới mũi bàn được đề xuất năm 2010 [41]. Cảm biến lực được sử dụng để phát hiện thời điểm chạm đất của bàn chân, đây là thời điểm bắt đầu của chu kỳ sải chân. Sai số của việc ước lượng độ dài sải chân đạt được cho bài 10MWT là 34,1 ± 2,7 𝑚𝑚 tương đương với 3,4% (với độ dài sải chân trung bình là 1 𝑚).
Mặc dù quy trình ước lượng tương tự như trên nhưng trong [42] sử dụng biểu diễn DCM để xác định hướng của cảm biến IMU gắn trên bàn chân. Phương pháp này đạt được sai số ước lượng khoảng cách đi bộ là 2%. Một số hệ thống sử dụng tích phân trực tiếp cho định vị người đi bộ được thể hiện trong [44]–[46]. Những cơng trình này thuộc nhóm phương pháp ước lượng vị trí và hướng bàn chân sử dụng cảm biến IMU và các cảm biến phụ trợ để ước lượng thông số bước đi [47]. Trong cơng trình [44] sử dụng một cảm biến IMU và một camera gắn trên bàn chân. Trong đó, camera được sử dụng để đọc các điểm đánh dấu trên mặt đất nhằm cập nhật vị trí và hướng của bàn chân. Hệ thống đạt được sai số rất thấp là 1,99 𝑚𝑚 cho sải chân trung
Trang 34
bình là 0,8 𝑚 tương ứng với 0,25%. Tuy có độ chính xác cao nhưng giải pháp này khá cồng kềnh về mặt phần cứng như đã trình bày ở trên vừa nặng về mặt xử lý (do sử dụng đến thuật toán INA, xử lý ảnh, thuật toán làm trơn quỹ đạo). Ngồi ra, cịn phải cài đặt hệ thống điểm đánh dấu trên mặt đất và không gian làm việc bị giới hạn bởi sốlượng các điểm đánh dấu như trong bài báo đã đề cập. Trong [45], sử dụng 2 cảm biến IMU đặt trên 2 bàn chân kết hợp với một camera được đặt trên mu bàn chân và hướng đến các đèn LED hồng ngoại được bố trí ở gót chân cịn lại để ước lượng tương quan giữa hai bàn chân nhằm nâng cao độ chính xác trong ước lượng quỹđạo bàn chân. Hệ thống này có ưu điểm là ước lượng thêm được một số thông số bước đi như độ rộng bước nhưng sai số lớn (2,5 𝑐𝑚/bước tương ứng với 5%), phức tạp về mặt phần cứng và xử lý (sử dụng bộ lọc Kalman 24 trạng thái, xử lý ảnh và thuật toán làm trơn quỹ đạo), Trong [46], hệ thống gồm 2 cảm biến IMU và nhiều cảm biến lực gắn trên cả 2 chiếc giày của người dùng đã được đề xuất để ước lượng thông số bước đi nhằm phát hiện dáng đi bất thường. Hơn nữa, hệ thống còn sử dụng các cảm biến khoảng cách để cập nhật độ cao của bản chân. Nhược điểm của hệ thống là khá phức tạp (về phần cứng và thuật toán) và sai số lớn (9,34%). Một hướng nghiên cứu khác [48] tuy không sử dụng các cảm biến phụ trợ để nâng cao độ chính xác trong việc ước lượng vịtrí và hướng của bàn chân nhưng lại sử dụng đến 03 cảm biến IMU trên một bàn chân. Hướng nghiên cứu này ước lượng được bước đi trong trường hợp mặt đất không bằng phẳng nhưng sai số lớn (8%) và phức tạp do sử dụng đến 03 cảm biến IMU.
Nhìn chung các cơng trình đã cơng bố đã giải quyết được một số vấn đề nhất định nhưng cũng tồn tại những hạn chế riêng. Trong đó, các hệ thống đơn giản thường có sai số lớn trong khi các hệ thống có sai số nhỏ thì thường phức tạp về phần cứng và thuật toán,… Luận án hướng đến việc xây dựng hệ thống INS đặt trên bàn chân để ước lượng thông số bước đi vừa đơn giản về phần cứng và thuật tốn vừa đảm bảo độ chính xác và linh hoạt trong sử dụng. Hệ thống đề xuất sử dụng kết hợp một cảm biến IMU và một cảm biến khoảng cách đặt trên bàn chân. Trong đó, cảm biến IMU được dùng để ước lượng quỹ đạo 3D của bàn chân trong quá trình bước đi sử dụng
Trang 35
nguyên lý thuật toán INA, và cảm biến khoảng cách ln hướng xuống đất trong q trình bước đi để cập nhật sai số cho hệ thống. Thông tin từ cảm biến khoảng cách cho phép nâng cao độ chính xác trong việc ước lượng vị trí cũng như quỹ đạo 3D của bàn chân trong quá trình bước đi. Luận án sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng kiểu MEKF cho hệ thống INS để cập nhật và loại bỏ sai số sử dụng cập nhật ZUPT và thông tin từ các cảm biến khoảng cách. Cùng ý tưởng này, một cơng trình được nghiên cứu mới đây [49] được công bố trên hệ thống IEEE, đã trích dẫn cơng trình của tác giả luận án [50], sử dụng kết hợp cảm biến IMU và cảm biến khoảng cách đặt trên bàn chân. Tuy nhiên kết quả cơng bố chỉ mang tính định tính mà khơng phân tích định lượng.
1.4.5 Tổng quan tình hình nghiên cứu ước lượng thông sốbước đi sử dụng
IMU đặt trên khung tập đi
Một nghiên cứu trong [22] đã chứng minh rằng việc sử dụng hệ thống khung tập đi để ước lượng thơng số bước đi giúp cho q trình phục hồi chức năng được diễn ra nhanh chóng và giảm thiểu sai sót một cách đáng kể. Cụ thể, thời gian thực hiện trung bình giảm 5 lần (từ 25 phút xuống 5 phút); sai sót giảm gần như hoàn toàn đối với bài vật lý trị liệu đi 5 𝑚 về phía trước sử dụng khung tập đi.
Khung tập đi được sử dụng trong rất nhiều nghiên cứu vềước lượng thông số bước đi [51]. Theo tiêu chuẩn ISO thì khái niệm khung tập đi bao gồm loại cơ bản không bánh, loại 2 bánh, 3 bánh và 4 bánh (rollator) [52]. Có một số hệ thống sử dụng cảm biến gắn trên khung tập đi loại 4 bánh đã được đề xuất [53]–[56] để ước lượng thông số bước đi. Trong [53], hệ thống khung tập đi thông minh (loại 4 bánh) dựa trên ra đa Doppler, cảm biến gia tốc và cảm biến lực, được đề xuất sử dụng trong chăm sóc sức khỏe. Những cảm biến này được phân bố trên khung tập đi nhằm phân tích thơng tin dáng đi của người dùng. Trong đó, một ra đa Boppler hướng vào chân và một ra đa khác phát hiện sự quay của bánh xe trong khi cảm biến lực được bố trí tại tay cầm để ghi lại dữ liệu lực tay tác động vào. Cảm biến gia tốc 3D được ứng dụng để ước lượng mức độ vận động của người dùng.
Trang 36
Trong [54] và [55], một rollator được đề xuất để theo dõi chuyển động của chân người dùng, gồm 2 encoder và cảm biến khoảng cách 2D. Cảm biến khoảng cách 2D này xác định sự chuyển động giữa các chân so với rollator trong khi các encoder (gắn với 2 bánh) được dùng để xác định sự chuyển động của rollator.
Một phiên bản rollator thông minh được đề xuất trong [56] để ước lượng khoảng cách, tốc độ di chuyển, gia tốc và lực. Tốc độ của rollator được ước lượng sử dụng cảm biến Hall và chuỗi các nam châm được bố trí trên các bánh xe. Góc nghiên và gia tốc của rollator được ước lượng sử dụng cảm biến gia tốc 3D.
Những hệ thống được đề xuất trên đây chỉ có thể ước lượng một số thơng số bước đi đơn giản. Hơn nữa, các hệ thống chỉ sử dụng với rollator mà không thể trực tiếp áp dụng cho một khung tập đi không bánh hoặc khung tập đi có 2 bánh trước do khung tập đi có thể bị nhấc lên khỏi mặt đất trong quá trình di chuyển. Trong khi đó, theo [4], loại khung tập đi chuẩn và khung tập đi với 2 bánh trước được sử dụng chính trong việc hỗ trợđi lại. Do đó, việc ước lượng thơng sốbước đi cho những loại khung tập đi này là rất quan trọng.
Trong [57], tác giả bài báo đã đề xuất hệ thống ước lượng thông số bước đi cho người dùng sử dụng khung tập đi với hệ thống INS đeo trên cổ tay. Tuy đây là hệ thống rất tiện lợi cho người dùng nhưng độ chính xác đạt được của hệ thống này thấp với sai số khoảng cách là 1,78 𝑚 trên quãng đường ước lượng 20 𝑚 (tương ứng với sai số 8,9%).
Trong luận án này, đề xuất một hệ thống INS để ước lượng thông số bước đi cho cả khung tập đi không bánh và khung tập đi với 2 bánh trước có độ chính xác cao, sử dụng linh hoạt. Trong đó, một cảm biến IMU được gắn trên khung tập đi để ước lượng quỹ đạo chuyển động của khung sử dụng bộ lọc Kalman dựa trên hệ thống INS. Với loại khung tập đi có 2 bánh trước thì sử dụng thêm 2 encoder để giám sát chuyển động của 2 bánh. Khi đó, quỹ đạo ước lượng của khung tập đi sẽ được cập nhật từ thông tin của encoder trong trường hợp khung tập đi được đẩy trên mặt đất. Từ đó, thơng số bước đi của người dùng được trích xuất từ quỹ đạo của khung tập đi do vị
Trang 37
trí tương đối giữa chân người dùng và khung tập đi sau mỗi bước đi được xem là không đổi.