Kiểu cảm biến GPS Từ trường Camera Quán tính
Dù cho dùng phương pháp cơ khí hay dùng camera để căn chỉnh thì vẫn có xấp xỉ 30% số ca thay khớp gối bị lệch trục, nghĩa là có độ lệch lớn hơn 3º. Những trường hợp này thường gây khó chịu và phải phẩu thuật lại. Do vậy cần phải nâng cao độ chính xác để việc phẩu thuật trở nên dễ dàng hơn, thời gian phẫu thuật ngắn, bệnh nhân dễ chịu hơn sau khi phẫu thuật. Các IMU đã được chứng minh là có thể cải thiện được độ chính xác của việc thay khớp gối [23], [24].
Sự xuất hiện của các hệ thống cảm biến có độ chính xác cao và ổn định trong các mơi trường hoạt động khác nhau làm cho cảm biến IMU đang ngày càng được sử dụng nhiều trong lĩnh vực y tế. Những thiết bị sử dụng cảm biến IMU này có lợi thế hơn so với các phương pháp hiện tại về các mặt như độ chính xác, mức tiêu thụ năng lượng, kích cỡ, dễ triển khai, và khả năng dự phòng.
Trong luận án này hướng đến việc sử dụng cảm biến IMU để đo thông số bước đi cho người dùng phục vụ cho quá trình chẩn đốn bệnh tật, tình trạng sức khoẻ, tiến triển của bệnh nhân và tiến trình phục hồi chức năng.
1.4 Tổng quan tình hình nghiên cứu việc ứng dụng cảm biến IMU trong
ước lượng thông số bước đi
Theo kết quả nghiên cứu của bài báo khảo sát về việc ứng dụng cảm biến IMU để ước lượng thông số bước đi [25], thì thuật tốn sử dụng cảm biến IMU để ước
lượng thơng số bước đi có thể chia thành 3 mơ hình: mơ hình trừu tượng, mơ hình dáng đi và mơ hình tích phân trực tiếp.
1.4.1 Mơ hình trừu tượng
Thay vì tính tốn tốc độ và các thơng số bước đi dựa trên một mơ hình vật lý thì mơ hình trừu tượng khơng dựa vào các chi tiết của cơ chế sinh học về dáng đi mà trừu tượng hố hệ thống và xây dựng mơ hình mối quan hệ giữa các tín hiệu của cảm biến với tốc độ cũng như thông số bước đi bằng việc xử lý số liệu.
Vào năm 1995, một thuật toán ước lượng tốc độ bước đi sử dụng các mạng Nơ-ron nhân tạo đã được đề xuất trong [26] với đầu vào là các tín hiệu đo của 04 cảm biến gia tốc đặt trên lưng và hông của người dùng. Việc xác định tốc độ đi bộ của người dùng được thực hiện bằng cách so sánh dữ liệu của các cảm biến gia tốc với tập 360 mẫu dữ liệu gia tốc đã được huấn luyện trước từ các thí nghiệm đi bộ trên máy chạy bộ. Việc này đã đạt được sai số tối đa là 16% khi tiến hành thí nghiệm đi bộ trên mặt đất.
Một phương pháp tương tự cũng đã được ứng dụng trong [27] với một cảm biến gia tốc được đặt trên ngực của người dùng. Các dữ liệu được sử dụng để huấn luyện của thuật toán bao gồm việc đi và chạy bộ. Mạng Nơ-ron sẽ nhận diện hoạt động là đi hay chạy bộ mà áp dụng các tập dữ liệu tương ứng để ước lượng tốc độ đi hoặc chạy bộ. Kết quả nghiên cứu được thể hiện bằng sai số RMSE là 0,54 /ℎ cho việc đi hoặc chạy bộ với tốc độ từ 4,7 /ℎ đến 17,14 /ℎ.
Không giống như các nghiên cứu trên, tốc độ bước đi được ước lượng sử dụng mơ hình đa thức bậc ba của gia tốc trung bình từ hai đùi [28]. Trước tiên một tập hợp đầy đủ các dữ liệu cảm biến gia tốc tương ứng với các tốc độ đi bộ khác nhau được thu thập và huấn luyện. Sau đó một mơ hình đa thức xác định mối quan hệ giữa các giá trị gia tốc trung bình và tốc độ bước đi sao cho bình phương sai số là nhỏ nhất. Mặc dù thời gian tính tốn nhanh phù hợp với các ứng dụng thời gian thực nhưng sai số của phương pháp này lớn với trung bình bình thương sai số là 1,76 /ℎ tương ứng với tốc độ đi bộ từ 1 /ℎ đến 13 /ℎ.
Các kết quả thí nghiệm của các cơng trình trên chứng minh rằng mơ hình trừu tượng để ước lượng tốc độ bước đi là khả thi. Ưu điểm của phương pháp này là thuật tốn khá đơn giản và thực thi nhanh rất thích hợp với các ứng dụng thời gian thực. Ngoài ra, do phương pháp này khơng cần các mơ hình tốn học nên rất nhiều tín hiệu khác có thể đưa vào sử dụng mơ hình trừu tượng, điều này cho phép đặt nhiều loại cảm biến tại các vị trí khác nhau. Hạn chế của phương pháp này là yêu cầu quá trình huấn luyện và độ chính xác của phương pháp phụ thuộc và số lượng dữ liệu trong tập huấn luyện. Nhìn chung phương pháp này có độ chính xác thấp và khó áp dụng cho nhiều đối tượng khác nhau.
1.4.2 Mơ hình dáng đi
Một số nghiên cứu ước lượng tốc độ bước đi thông qua độ dài sải chân. Độ dài sải chân được tính tốn từ mơ hình động học của chân được xác định bởi các cảm biến IMU đặt trên hai chân.
Các nghiên cứu ban đầu đã cố gắng áp dụng một mơ hình dáng đi đơn giản để hạn chế việc cấu hình cảm biến phức tạp và giảm q trình tính tốn. Năm 1997, Miyazaki [29] đã đề xuất phương pháp ước lượng độ dài sải chân và tốc độ bước đi sử dụng một cảm biến vận tốc góc gắn trên đùi và mơ hình dáng đi đối xứng. Trong mơ hình này, mỗi chân được xem là một đoạn đơn và hai chân được giả sử là cân đối. Do vậy, hai đoạn chân và đoạn nối giữa hai gót chân tạo thành một tam giác cân. Góc giữa hai chân được tính bằng cách tích phân vận tốc góc đo được từ cảm biến vận tốc góc gắn trên đùi. Từ đó khoảng cách giữa hai chân, gọi là độ dài bước chân hay một nửa sải chân, được tính sử dụng tính chất tam giác cân. Thí nghiệm đi trên mặt đất chỉ ra rằng đây là mơ hình dáng đi đơn giản với sai số khoảng 15%.
Trong [30], cũng mơ hình mỗi chân được xem là đoạn đơn nhưng với cảm biến vận tốc góc đặt trên cẳng chân. Độ dài sải chân được tính theo mơ hình con lắc với một chân lắc qua lại quanh hơng trong q trình đi bộ. Độ dài sải chân được tính bằng tích của giới hạn góc quay và độ dài đoạn chân.
Một phương pháp khác sử dụng mơ hình một đoạn chân cũng được đề xuất trong [31]. Trong đó, sử dụng thêm một cảm biến gia tốc gắn trên cẳng chân dọc theo
cảm biến vận tốc góc. Thuật tốn sử dụng cùng phương pháp với thuật toán trong bài báo [30] nhưng cảm biến gia tốc được sử dụng để đo góc của đùi trước khi bắt đầu bước đi.
Trong [32], các thông số bước đi được ước lượng sử dụng thời điểm đổi chân (để xác định các tham số tạm thời) và hai cảm biến vận tốc góc. Một mơ hình dáng đi hồn chỉnh được sử dụng với việc tách biệt đoạn đùi và cẳng chân với giả sử hai chân cân đối. Trong phương pháp này, góc quay của cẳng chân và đùi được xác định bởi hai cảm biến vận tốc góc. Một chu kỳ sải chân được chia thành giai đoạn chạm đất và giai đoạn quay sử dụng thời điểm đổi chân. Khoảng cách dịch chuyển của mỗi giai đoạn được tính bằng phương pháp hình học sử dụng góc quay và độ dài đoạn đùi và đoạn cẳng chân. Thơng qua các thí nghiệm khi đi bộ trên máy chạy bộ và trên mặt đất, sai số RMSE chung là 0,06 / (khoảng 6,7%) cho việc ước lượng tốc độ bước đi và 0,07 / (khoảng 7,2%) cho việc ước lượng độ dài sải chân.
Một mơ hình dáng đi khác để ước lượng tốc độ bước đi được đề xuất trong [33]. Ngoài việc gắn các cảm biến ở chân, sự chuyển dịch theo phương đứng của trọng tâm được sử dụng để ước lượng tốc độ. Chuyển động của trọng tâm nằm trên mặt phẳng đối xứng của cơ thể theo quỹ đạo cung tròn quanh bàn chân trong suốt giai
đoạn chạm đất. Từ đó độ dài sải chân có thể được tính theo phương pháp hình học.
Kết quả thí nghiệm cho thấy sai số tối đa của phương pháp này khoảng 16%.
Việc sử dụng các mơ hình dáng đi và tín hiệu đo của cảm biến IMU để ước lượng tốc độ bước đi có ưu điểm với việc thiết lập cảm biến đơn giản và dễ sử dụng. Thứ nhất, với sự hỗ trợ của mơ hình dáng đi, cảm biến IMU chỉ cần sử dụng để cung cấp một số thơng số đơn giản như góc cẳng chân/đùi [29]–[32] và sự chuyển dịch của trọng tâm [33]. Do chỉ có một hoặc hai cảm biến được sử dụng nên sẽ hạn chế được việc xử lý vấn đề nhiễu của cảm biến như nhiễu trắng và nhiễu chậm thay đổi. Thứ hai, khơng giống như phương pháp mơ hình trừu tượng, mơ hình dáng đi dựa trên các ngun lý vật lý nên khơng có những giai đoạn đặc biệt cần huấn luyện trước trong các ứng dụng ước lượng tốc độ bước đi. Tuy nhiên phương pháp này cũng có những hạn chế. Đó là độ chính xác phụ thuộc lớn vào sự chính xác của mơ hình và mơ hình
trực tiếp ảnh hưởng đến độ phức tạp của thuật toán. So sánh kết quả trong [32] và [29] thì sai số ước lượng tốc độ bước đi của các mơ hình bước đi đơn giản khoảng gấp đôi so với sai số trong mơ hình dáng đi phức tạp. Việc nâng cao độ chính xác địi hỏi quy trình tính tốn phức tạp hơn nhiều [32]. Hơn nữa các thông số người dùng như độ dài các khớp chân phải được xác định và đưa vào xây dựng mơ hình dáng đi.
1.4.3 Tích phân trực tiếp
Trong những năm gần đây, nhiều nghiên cứu bắt đầu sử dụng mơ hình tích phân trực tiếp để ước lượng tốc độ bước đi. Một thuật tốn tích phân trực tiếp nói chung bao gồm các bước: định nghĩa thời điểm đầu và cuối của mỗi chu kỳ sải chân, xác định hướng của cả biến IMU trong hệ WCS, lọc ra gia tốc chuyển động trong hệ WCS dựa trên hướng tức thời của cảm biến IMU và loại bỏ gia tốc trọng trường, tích phân gia tốc chuyển động trong hệ WCS từ thời điểm đầu đến cuối chu kỳ sải chân để có được vận tốc tức thời của cảm biến IMU và độ dài sải chân tương ứng.
Phương pháp tích phân trực tiếp phát triển theo hai hướng riêng biệt là phân tích dáng đi và định vị cho người đi bộ. Các nghiên cứu ban đầu sử dụng cảm biến IMU gắn cố định trên cơ thể chủ yếu tập trung vào phân tích dáng đi. Phương pháp tích phân trực tiếp để ước lượng tốc độ bước đi được đề xuất lần đầu tiên trong [34] vào năm 2005 với một cảm biến IMU cố định trên mu bàn chân. Lúc này vận tốc của cảm biến IMU có thể xem là vận tốc của bàn chân. Sự kiện bàn chân chạm đất được định nghĩa là thời điểm đầu của chu kỳ sải chân và được xác định từ dữ liệu cảm biến vận tốc góc. Một bước đặc biệt trong thuật tốn là cập nhật vận tốc tại thời điểm bàn chân chạm đất ZUPT, xác định bởi hướng ban đầu của cảm biến IMU và ước tính độ lệch phép đo của cảm biến trong suốt chu kỳ sải chân. Phương pháp này đạt được sai số RMES là 0,18 /ℎ với thử nghiệm trên máy chạy bộ với tốc độ từ 3 /ℎ đến 6 /ℎ.
Trong [35], phương pháp tương tự cũng được sử dụng để ước lượng sự dịch chuyển của bàn chân cho hơn một chu kỳ sải chân. Tuy nhiên, phương pháp này sử dụng đến hai cảm biến IMU cho hai bàn chân. Một thuật toán kết hợp dữ liệu giữa cảm biến đặt trên hai chân để giảm sai số ước lượng. Mặt dù độ chính xác khơng được
cải thiện đáng kể (sai số 10,1 ± 6,2%) nhưng đã giới thiệu một phương pháp kết hợp thơng tin có được từ nhiều cảm biến. Điều này có tiềm năng trong việc nâng cao độ chính xác ước lượng tốc độ bước đi.
Cảm biến IMU gắn trên bàn chân là điểm thuận lợi để sử dụng cập nhật ZUPT, nhưng sự linh hoạt của khớp mắt cá chân lại gây nên mối lo ngại về ảnh hưởng của dáng đi bất thường trên dữ liệu cảm biến IMU. Để tránh điều này, cảm biến IMU đã được gắn phía bên của cẳng chân để ước lượng tốc độ bước đi với phương pháp tích phân trực tiếp [36]. Lúc này, ZUPT không thể áp dụng trong trường hợp này, thay vào đó điểm đầu và cuối của mỗi chu kỳ sải chân khi cẳng chân thẳng đứng (góc cẳng chân bằng không) đã được định nghĩa và áp dụng mơ hình con lắc ngược với giả định rằng vận tốc ban đầu của cảm biến bằng không. Giả định này dựa trên thực tế là trọng tâm được đặt tại điểm cao nhất và động năng đã chuyển thành thế năng lúc cẳng chân thẳng đứng. Nghiên cứu này đạt được sai số RMSE là 7% và 4% tương ứng với thí nghiệm đi trên máy chạy bộ và đi trên mặt đất.
Các phương pháp trong [34]–[36] chỉ tập trung trong việc ước lượng tốc độ bước đi trong mặt phẳng đối xứng của cơ thể. Điều này phù hợp với hầu hết các tình huống trong y sinh sử dụng tốc độ bước đi được đánh giá dọc theo một đường thẳng như bài kiểm tra 25FWT [21], 4MWT [19] và 10MWT [37].
Năm 2010, cảm biến IMU được gắn sau gót để ước lượng độ dài sải chân, tốc độ sải chân và góc quay trong không gian 3D [38]. Trước tiên hướng cảm biến trong không gian 3D được biểu diễn bởi quaternion [39]. Sau đó, gia tốc chuyển động trong hệ WCS được tính tốn dựa trên việc dùng hướng của cảm biến để loại bỏ gia tốc trọng trường khỏi giá trị đo của cảm biến gia tốc. Vận tốc trong 3D của bàn chân trong mỗi bước đi được tính bằng tích phân của gia tốc chuyển động. Sau đó, vị trí trong 3D của bàn chân trong mỗi bước đi được tính bằng tích phân của vận tốc bàn chân. Độ dài sải chân được xác định bằng khoảng cách giữa hai vị trí bàn chân chạm đất liên tiếp của một bàn chân. Sai số về độ dài sải chân và tốc độ sải chân ước lượng đạt được tương ứng là 1,3 ± 6,8% và 1,5 ± 5,8%.
Song song với các ứng dụng phân tích dáng đi thì cảm biến IMU cũng được sử dụng trong định vị cho người đi bộ như là một giải pháp thay thế cho GPS. Trong [40], một hệ thống định vị sử dụng cảm biến IMU đặt trên bàn chân đã được đề xuất. Trong đó, cũng đã sử dụng biểu diễn quaternion để xác định hướng tức thời của cảm biến. Nhìn chung quy trình ước lượng chuyển động là vị trí hiện tại được xác định bởi vị trí trước đó, đây chính là ngun lý của thuật tốn định vị quán tính. Sai số khoảng cách ước lượng nhỏ hơn 2%.
Mơ hình tích phân trực tiếp có ưu điểm là độ chính xác cao hơn các phương pháp khác với nhiều thuật toán mới. So với phương pháp mơ hình trừu tượng và mơ hình dáng đi, thì phương pháp này dễ dàng sử dụng mà khơng cần phải thực hiện quy trình huấn luyện phức tạp. Việc gắn cảm biến IMU trên bàn chân hoặc cẳng chân là để thuận tiện cho việc sử dụng thơng tin mặt đất tham chiếu cho thuật tốn. Vấn đề cịn tồn tại của phương pháp tích phân trực tiếp là việc xác định hướng của cảm biến và hiệu chỉnh sai số cảm biến. Do việc sử dụng phương pháp tích phân trực tiếp sử dụng đơn độc cảm biến IMU trong việc ước lượng, đặc biệt khi bàn chân được nhấc lên khỏi mặt đất, việc xác định hướng của cảm biến dựa nhiều vào việc đo vận tốc góc hoặc phương pháp biểu diễn góc như góc Euler, quanternion và DCM. Bên cạnh đó, thành phần nhiễu trắng và nhiễu chậm thay đổi phải được hiệu chỉnh một cách hợp lý trong quy trình ước lượng để đảm bảo độ chính xác. Một cách hiệu chỉnh sai số phổ biến là