7. Bố cục chung của luận án
1.4.4 Tổng quan tình hình nghiên cứu ước lượng thông số bước đi sử dụng IMU
dụng 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
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 số lượng 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 quỹ đạo bàn chân. Hệ thống này có ưu điểm là ước lượng thêm được một số thơng số bước đi như độ rộng bước nhưng sai số lớn (2,5 �𝑚/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 vị trí 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
nguyên lý thuật toán INA, và cảm biến khoảng cách luôn hướng xuống đất trong quá 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 số bước 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 về ước 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.
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 thông 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 khơng bánh hoặc khung tập đi có 2 bánh trước do khung tập đi có thể bị nhấc lên khỏi mặt đất trong q 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 trợ đi lại. Do đó, việc ước lượng thơng số bước 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
trí tương đối giữa chân người dùng và khung tập đi sau mỗi bước đi được xem là khơng đổi.
1.4.6 Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước
Nhìn chung các nghiên cứu trong nước về hệ thống INS và cảm biến IMU còn hạn chế, đặc biệt là trong các ứng dụng trong ước lượng thông số bước đi của người dùng. Các nghiên cứu trong nước về hệ thống INS và cảm biến IMU chủ yếu tập trung trong việc kết hợp với hệ thống GPS trong bài toán định vị [20], [58]– [62]. Trong luận án tiến sĩ [20], tác giả Triệu Việt Phương đã đề xuất giải pháp tự hiệu chỉnh cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các vật thể chuyển động trên mặt đất bằng cách kết hợp hệ thống định vị GPS và INS. Trong cơng trình luận án của mình, tác giả Triệu Việt Phương đã cơng bố một số bài báo như [63]–[69]. Một giải pháp nâng cao chất lượng cho các thiết bị định vị dẫn đường sử dụng GPS phục vụ bài tốn giám sát quản lý phương tiện giao thơng đường bộ sử dụng cảm biến IMU được đề xuất trong luận án tiến sĩ [58]. Trong luận án này, tác giả Ngơ Thanh Bình đã cơng bố một số bài báo như [71]–[78]. Trong luận án tiến sĩ [59], tác giả Phạm Hải An đã đề xuất phương pháp nhận dạng chuyển động cho một lớp phương tiện cơ giới quân sự sử dụng đa cảm biến. Trong đó, có sự kết hợp giữa hệ thống định vị INS và GPS. Cùng hướng nghiên cứu này, tác giả TS. Nguyễn Vĩnh Hảo cũng đã nghiên cứu xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS để hỗ trợ việc giám sát và đánh giá thao tác bay của học viên phi cơng trên các dịng máy bay huấn luyện trong đề tài cấp Thành phố [78]. Nhóm nghiên cứu do TS. Vũ Ngọc Hải dẫn đầu đã nghiên cứu, thiết kế chế tạo hệ thống định vị 3D có độ chính xác cao dùng trong điều khiển và giám sát các đối tượng chuyển động trong đề tài cấp Nhà nước [79]. Trong đó, nhóm tác giả đã kết hợp cơng nghệ GPS, INS và xử lý ảnh 3D để nâng cao độ chính xác của việc ước lượng chuyển động.
Ngồi ra, một số cơng trình như đề tài cấp Thành phố [80] cấp Nhà nước [81] đã đề xuất nghiên cứu chế tạo cảm biến IMU có độ chính xác cao ứng dụng trong điều kiện tại Việt Nam.
1.5 Kết luận chương
Trong chương này đã xác định tầm quan trọng của thơng số bước đi đó là hỗ trợ chẩn đốn bệnh tật, đánh giá tình trạng sức khoẻ và theo dõi tiến trình phục hồi chức năng. Trong các giải pháp kỹ thuật để đo thông số bước đi thì cảm biến IMU có tiềm năng ứng dụng lớn do có khả năng hoạt động độc lập, khơng bị nhiễu từ trường, chắn sóng hay che khuất. Trong phần tổng quan tình hình nghiên cứu, từ việc phân tích các hướng sử dụng cảm biến IMU để ước lượng thông số bước đi, luận án đã xác định được hướng triển khai là hướng định vị cho người đi bộ sử dụng thuật toán hệ thống INS để triển khai hệ thống ước lượng thông số bước đi sử dụng hệ thống INS đặt trên bàn chân cho người có khả năng đi lại và đặt trên khung tập đi cho người cần hỗ trợ đi lại. Từ việc nghiên cứu tổng quan về hệ thống INS trên bàn chân và đặt trên khung tập đi, luận án đã chỉ ra những tồn tại của các cơng trình nghiên cứu trước đó và đề xuất giải pháp khắc phục.
Việc triển khai thuật toán hệ thống INS cơ bản sẽ được trình bày chi tiết trong Chương 2. Sau đó, luận án sẽ nghiên cứu nâng cao độ chính xác trong việc triển khai thuật toán hệ thống INS này để xây dựng hệ thống ước lượng thông số bước đi trong trường hợp:
- Hệ thống INS đặt trên bàn chân cho người có khả năng đi lại (Chương 3). - Hệ thống INS đặt trên khung tập đi cho người cần hỗ trợ đi lại (Chương 4).
Chương 2. NGHIÊN CỨU TRIỂN KHAI THUẬT TOÁN HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH
Như đã giới thiệu trong lý do chọn đề tài, các thông số bước đi của người dùng được trích xuất từ quỹ đạo chuyển động của cảm biến IMU gắn trên bàn chân hoặc khung tập đi. Quỹ đạo này được được ước lượng từ thuật toán hệ thống INS.
Trong chương này, tập trung nghiên cứu triển khai thuật toán hệ thống INS cơ bản sử dụng bộ lọc Kalman kiểu MEKF để ước lượng chuyển động của cảm biến IMU bao gồm: triển khai thuật toán INA cơ bản để ước lượng hướng, vận tốc và vị trí sơ bộ; triển khai bộ lọc Kalman kiểu MEKF dựa trên hệ thống INS để ước lượng sai số của hướng, vận tốc và vị trí; hiệu chỉnh hướng, vận tốc và vị trí sơ bộ.
2.1 Cảm biến quán tính
2.1.1 Giới thiệu cảm biến
Cảm biến biến đổi các đại lượng vật lý như khoảng cách, vận tốc, gia tốc, lực, áp suất,… thành các tín hiệu điện có thể đo được. Các giá trị của các đại lượng đầu vào có thể được tính tốn thơng qua các đặc trưng thích hợp của tín hiệu điện như biên độ, tần số, độ rộng xung,… Kích thước của cảm biến cũng là một yếu tố rất quan trọng. Trong hầu hết các trường hợp, cảm biến có kích thước nhỏ được sử dụng nhiều hơn vì mật độ tích hợp cảm biến cao và giá thành cảm biến rẻ hơn. Một cuộc cách mạng trong công nghệ sản xuất cảm biến là việc ứng dụng công nghệ chế tạo hệ thống vị - cơ – điện tử MEMS. Các cảm biến được chế tạo theo cách này được gọi là các hệ thống MEMS [82].
Cảm biến MEMS được chế tạo đầu tiên là cảm biến áp suất sử dụng phần tử nhạy điện kiểu áp trở. Hiện nay, các cảm biến MEMS bao gồm nhiều loại khác nhau như cảm biến gia tốc, con quay vi cơ, cảm biến đo nồng độ hóa học…
2.1.2 Cảm biến IMU
Cảm biến IMU bao gồm cảm biến gia tốc 3D và cảm biến vận tốc góc 3D. Mỗi cảm biến gồm 3 cảm biến thành phần đặt cố định vng góc với nhau và có phương trùng với các các trục �, � và � của hệ toạ độ vật lý của cảm biến IMU. Lúc này cảm
biến IMU có 6 bậc tự do. Cảm biến gia tốc được sử dụng để đo gia tốc theo 3 trục và cảm biến vận tốc góc được sử dụng để đo vận tốc góc theo 3 trục.
Dựa vào cấu trúc, có thể chia cảm biến IMU thành loại có đế (Gimbal) và loại khơng đế (Strapdown) như trong Hình 2.1. Các cảm biến kiểu Gimbal được gắn trên một khung các đăng ba bậc tự do, độc lập với chuyển động của vật thể. Cấu trúc này có ưu điểm là thuật tốn tính tốn đơn giản hơn so với hệ sử dụng cấu trúc Strapdown. Điểm hạn chế của hệ này là đòi hỏi các thiết bị phức tạp, khối lượng lớn, giá thành cao, khó hiệu chỉnh và thử nghiệm. Các cảm biến kiểu Strapdown gắn trên vật thể nên chuyển động cùng vật thể. Kiểu này có ưu điểm là cấu trúc đơn giản, độ tin cậy cao, độ chính xác có thể chấp nhận được, chi phí thấp, kích thước nhỏ gọn. Tuy nhiên, hệ này có thuật tốn tính tốn phức tạp hơn so với cấu trúc Gimbal. Ngày nay, khả năng tính tốn của các thiết bị tính tốn ngày càng cao, thì