CHƯƠNG 2. CÁC KỸ THUẬT ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ
2.4. Các thuật toán định vị
Các thuật toán định vị là các phương pháp tính toán nhằm xác định vị trí của đối tượng trong hệ quy chiếu cho trước. Từ các giá trị thuộc tính tín hiệu thu được, hệ thống định vị sử dụng thuật toán định vị để tính toán ra vị trí chính xác của đối tượng dưới dạng các toạ độ. Khi giá trị của các thuộc tính tín hiệu này thay đổi, như khi khoảng cách giữ đối tượng đến điểm tham chiếu thay đổi hoặc khi cường độ tín hiệu mà đối tượng nhận được thay đổi, hệ thống định vị sẽ tiến hành tính toán lại toạ độ của đối tượng.
Có nhiều thuật toán định vị khác nhau cho các độ chính xác khác nhau khi xác định vị trí của đối tượng. Độ chính xác của kết quả phụ thuộc rất lớn vào độ chính xác của các giá trị thuộc tính tín hiệu. Bên cạnh đó, mỗi thuật toán định vị có điểm mạnh và điểm yếu riêng, vậy nên việc kết hợp các thuật toán với nhau trong các bài toán cụ thể có thể cải thiện độ chính xác của kết quả đáng kể. Nhiều thuật toán định vị khác nhau đã được phát triển, trong đó chủ yếu các thuật toán xoay quanh các phương pháp định vị sử dụng phép đạc tam giác (Triangulation hoặc Trilateration), định vị sử dụng tiệm cận hoặc phân tích ngoại cảnh (scene analysis) / lấy dấu (fingerprinting).
2.4.1. Phép đạc tam giác
Phép đạc tam giác (triangulation) là việc sử dụng các tính chất hình học của tam giác để ước tính vị trí của đối tượng bằng cách tính số đo góc so với 2 điểm tham chiếu đã biết. Nói cách khác, vị trí của một đối tượng được xác định với giao điểm của 2 cặp đường định hướng góc. Vị trí của đối tượng được xác định bằng cách tính toán vị trí của điểm phát tín hiệu dựa trên góc và khoảng cách so với các điểm tham. Hơn nữa, khi hai hoặc ba điểm tham chiếu được sử dụng để xác định vị trí, hệ thống sẽ dễ dàng xác định vị trí của đối tượng hơn và chi phí thấp. Tuy nhiên, khi vùng tìm kiếm rộng hơn với nhiều điểm tham chiếu, việc xác định vị trí có thể gây lỗi có thể dẫn đến độ
chính xác giảm. Ngoài ra, trong một khu vực rộng, yêu cầu phần cứng thiết bị có xu hướng tăng và chi phí cao.
Khoảng cách giữa thiết bị đến đường thẳng nối 2 điểm tham chiếu được tính bằng công thức:
( )
Hình 2.5. Phép đạc tam giác 2.4.2. Phép đo 3 cạnh
Phép đo 3 cạnh (trilateration) là phương pháp định vị được biết đến rất rộng rãi và cũng được sử dụng trong hệ thống định vị toàn cầu GPS. Phép đo 3 cạnh cũng sử dụng các tính chất hình học của hình tam giác để ước tính vị trí của một đối tượng. Tuy nhiên, các phép đo khoảng cách liên quan đến ba điểm tham chiếu đã biết được sử dụng để xác định vị trí bằng cách tính độ suy giảm của tín hiệu truyền đi. Độ chính xác của thuật toán định vị này phụ thuộc rất lớn vào tín hiệu nhận được và các điều kiện môi trường [10]. Nếu trong môi trường có nhiều yếu tố gây nhiễu và làm suy giảm tín hiệu, thuật toán này có thể đưa ra kết quả rất thiếu chính xác.
Phép đo 3 cạnh thực chất là việc tính khoảng cách giữa thiết bị với 3 điểm tham chiếu đã biết. Sau khi có tính được các khoảng cách này, việc xác định vị trí của thiết bị suy biến về bài toán tìm giao điểm của 3 đường tròn với tâm và bán kính đã biết.
Hình 2.6. Phép đo 3 cạnh
Wi-Fi là công nghệ được sử dụng nhiều nhất với phép đo 3 cạnh. Bằng việc cài đặt nhiều điểm truy cập và kết nối với thiết bị, có thể dễ dàng xác định được vị trí của thiết bị trong không gian. Công nghệ BLE và LTE cũng có thể được sử dụng trong trường hợp này, tuy nhiên khi sử dụng công nghệ LTE, kết quả có thể có độ chính xác không cao vì khoảng cách thực tế giữa trạm phát sóng và thiết bị là quá lớn và có thể có nhiều vật cản gây suy giảm tín hiệu dẫn đến sai lệch về khoảng cách ước tính giữa thiết bị với điểm tham chiếu.
2.4.3. Thuật toán định vị sử dụng tiệm cận
Thuật toán định vị sử dụng tiệm cận không đưa ra kết quả chính xác về vị trí thực tế của đối tượng so với các điểm tham chiếu. Thuật toán này chỉ đưa ra các thông tin về vị trí của đối tượng. Để đưa ra thông tin về vị trí của đối tượng, một lưới các vị trí cho trước được gắn các ăng-ten được sử dụng làm hệ quy chiếu. Khi đối tượng được xác định chuyển động trong lưới, vị trí ăng-ten gần nhất với đối tượng trong lưới được sử dụng để cung cấp thông tin về vị trí của đối tượng. Xác định vị trí gần nhất với đối tượng bằng thuộc tính chỉ báo cường độ tín hiệu (RSSI), thường được sử dụng để ước lượng khoảng cách giữa đối tượng với vị trí cố định.
Việc tính toán thông tin về vị trí của đối tượng đưa ra một ước lượng về vị trí thực tế của đối tượng. Vị trí này không hoàn toàn chính xác nhưng trong một số trường hợp, sai số là chấp nhận được. Từ thông tin về vị trí của đối tượng, hệ thống định vị trong nhà có thể theo dấu và cung cấp điều hướng cho người dùng.
Thuật toán định vị sử dụng tiệm cận yêu cầu xây dựng một lưới các vị trí cho trước và có thể phát được tín hiệu tới đối tượng, do đó, thời gian triển khai và chi phí hệ thống định vị sử dụng thuật toán này là cao khi so sánh với các thuật toán trên.
2.4.4. Lấy dấu và lập bản đồ tín hiệu
Lấy dấu và lập bản đồ tín hiệu là một phương pháp ước lượng vị trí rất phổ biến trong các hệ thống định vị ngày nay. Phương pháp này có khả năng ước lượng vị trí của thiết bị với độ chính xác cao. Ý tưởng của phương pháp này là đo các giá trị tín hiệu thu được ở mỗi vị trí và lưu trữ các giá trị này cùng với vị trí đo vào cơ sở dữ liệu để tạo ra bản đồ tín hiệu của khu vực được lấy dấu. Việc xác định vị trí của thiết bị dựa trên một giả thiết rằng các giá trị tín hiệu đo được ở mỗi vị trí là khác nhau và các giá trị này có tính ổn định
theo thời gian. Vị trí của thiết bị trong khu vực được xác định bằng cách khớp hoặc so sánh giá trị tín hiệu quan sát được với các giá trị tín hiệu đã được lưu trữ. Độ chính xác của phương pháp này không phụ thuộc vào việc biết trước vị trí của các điểm truy cập hoặc nguồn phát tín hiệu, thực tế có thể không cần biết vị trí của nguồn phát tín hiệu mà vẫn có thể xác định vị trí của thiết bị dựa trên phương pháp này.
Phương pháp ước lượng vị trí bằng cách lấy dấu và lập bản đồ thường bao gồm 2 quá giai đoạn. Giai đoạn thứ nhất là việc đo các tín hiệu trong khu vực và lập bản đồ tín hiệu từ các giá trị tín hiệu đo được. Giai đoạn thứ 2 là việc xác định vị trí của thiết bị bằng cách so sánh các giá trị tín hiệu quan sát được tại thời điểm đó với các giá trị tín hiệu trong tập mẫu đã được lập bản đồ tín hiệu.
Nhiều loại tín hiệu khác nhau có thể được sử dụng trong phương pháp này, trong đó, có thể sử dụng bức xạ từ trường để lấy dấu và lập bản đồ khu vực.
Trong trường hợp đó, kết quả của giai đoạn 1 là một bản đồ thể hiện cường độ bức xạ từ trường tại các vị trí trong khu vực. Vị trí của thiết bị sẽ được xác định bằng cách đo cường độ bức xạ từ trường và khớp với bản đồ đã có.
Việc ước lượng vị trí của đối tượng trong hệ thống sử dụng phương pháp lấy dấu và lập bản đồ là độc lập và không sử dụng các thông số về góc và khoảng cách. Phương pháp này thu thập các thông tin và đặc trưng về môi trường ngoại cảnh, sau đó ước lượng vị trí của đối tượng bằng cách so sánh dữ liệu đã thu thập được với dữ liệu quan sát tại vị trí của đối tượng. Các dữ liệu thu thập được còn được gọi là bản đồ (fingerprint), là các đặc trưng duy nhất hoặc dấu hiệu để phân biệt một vị trí với các vị trí khác. Thuật toán này sử dụng một tập mẫu các cường độ tín hiệu đo được ở mỗi vị trí để ước lượng vị trí của đối tượng mục tiêu. Phương pháp này còn được gọi là phương pháp phân tích ngoại cảnh.
Giai đoạn lấy dấu đòi hỏi nỗ lực và thời gian đáng kể để xây dựng các bản đồ cường độ tín hiệu tọa độ cho mỗi vị trí và cần được cập nhật khi có những sự thay đổi đáng kể về cường độ tín hiệu. Nhìn chung, những thách thức của việc lấy dấu và lập bản đồ chủ yếu là quá trình lấy dấu cần nhiều thời gian và chi phí tính toán cao. Bên cạnh đó, thuật toán định vị này có thể đưa ra kết quả với độ chính xác thấp nếu trong môi trường có nhiều yếu tố gây nhiễu bất thường chưa được ghi nhận trong cơ sở dữ liệu.
2.4.5. Phương pháp dẫn đường dự đoán
Phương pháp dẫn đường dự đoán (Pedestrian Dead Reckoning - PDR) là một phương pháp ước lượng vị trí của một thiết bị cầm tay di chuyển trong khu vực. Phương pháp này hoạt động dựa trên việc ước lượng quãng đường và phương hướng di chuyển của thiết bị bằng cách đo vận tốc, gia tốc và xác định hướng di chuyển của thiết bị. Phương pháp xác định vị trí này có nhược điểm là độ chính xác rất thấp do việc ước lượng vị trí của thiết bị được thực hiện dựa trên các ước lượng vị trí trước đó của thiết bị và các sai số tích luỹ từ việc đo gia tốc và vận tốc càng ngày càng lớn khi thực hiện nhiều phép tính.
2.5. Các thuật toán lọc và khớp dữ liệu
Các thuật toán lọc và khớp dữ liệu đóng vai trò rất quan trọng trong các hệ thống định vị trong nhà, các thuật toán này có thể cải thiện độ chính xác của kết quả định vị cũng như làm tăng hiệu suất của hệ thống. Đặc biệt với phương pháp định vị bằng cách lấy mẫu và lập bản đồ, các thuật toán lọc và khớp dữ liệu đóng vai trò chủ yếu trong việc ước lượng vị trí của thiết bị.
2.5.1. Bộ lọc Kalman
Bộ lọc Kalman là thuật toán ước tính các tham số của trạng thái hiện tại chỉ sử dụng thông tin từ phép đo hiện tại và trạng thái trước đó, là một phương pháp ước tính có tính đệ quy. Bộ lọc Kalman là một công cụ ước tính tối ưu hoá, nghĩa là bộ lọc giảm thiểu sai số trung bình của các tham số ước tính với giả định nhiễu trong hệ thống có phân bố Gauss.
Bộ lọc Kalman rất phổ biến do sự tiện lợi của nó trong các ứng dụng thời gian thực, vì có tốc độ nhanh và các giá trị quan sát được tại thời điểm hiện tại sẽ được xử lý ngay khi đo được. Bộ lọc Kalman cũng tương đối dễ cài đặt và cho kết quả tốt.
Bộ lọc Kalman dựa trên hai phương trình:
{
Trong đó xk là véc tơ biểu diễn trạng thái thực tế (vị trí chính xác của thiết bị) ở thời điểm k và uk là tín hiệu điều khiển của bộ lọc. Mỗi giá trị ước tính của trạng thái ở thời điểm k là một hàm tuyến tính của trạng thái ở thời điểm trước đó xk-1 với tín hiệu điều khiển và nhiễu tính toán wk-1.
Zk là véc tơ các giá trị đo được, và là một hàm tuyến tính của trạng thái thực tế xk với nhiễu đo đạc vk. A, B, H là các véc tơ mà trong đó A là mô hình chuyển trạng thái, B là mô hình điều khiển đầu vào và H là mô hình quan sát.
Bộ lọc Kalman thực hai giai đoạn khi các phép đo mới được thực hiện từ các tín hiệu quan sát được, giai đoạn cập nhật thời gian và giai đoạn cập nhật đo lường. Trong giai đoạn cập nhật thời gian, trạng thái tiếp theo được ước lượng dựa vào 2 phương trình trên và trong giai đoạn cập nhật đo lường, trạng thái ước tính được cập nhật với các giá trị đo được [11].
2.5.2. Thuật toán người láng giềng gần nhất
Thuật toán người láng giềng gần nhất là phương pháp xác định một véc tơ từ tập các véc tơ cho trước có khoảng cách gần nhất đến một véc tơ khác.
Khoảng cách giữa 2 véc tơ có thể được đo bằng nhiều độ đo khác nhau, trong đó phổ biến nhất là sử dụng độ đo Euclide. Sử dụng độ đo Euclide, khoảng cách giữa 2 véc tơ a và b được xác định bằng công thức:
√( ) ( ) ( )
Thuật toán người láng giềng gần nhất rất hiệu quả trong việc xác định điểm tham chiếu gần nhất với thiết bị khi sử dụng phương pháp lấy dấu và lập
bản đồ. Bằng cách tính khoảng cách giữa các véc tơ tín hiệu ở các điểm tham chiếu với véc tơ tín hiệu quan sát được, có thể dễ dàng xác định được điểm tham chiếu gần nhất với thiết bị.
Một cải tiến khác của thuật toán người láng giềng gần nhất là thuật toán k người láng giềng gần nhất. Thuật toán này xác định k điểm tham chiếu gần nhất với thiết bị, sau đó gán trọng số cho mỗi điểm tham chiếu đó. Từ đó ước tính vị trí của thiết bị theo các công thức:
| |
∑
∑
Trong đó Pk là toạ độ của các điểm tham chiếu, Ek là khoảng cách giữa các véc tơ đặc trưng tín hiệu của các điểm tham chiếu đến véc tơ đặc trưng tín hiệu quan sát được. Wk là trọng số được gán cho k điểm tham chiếu có khoảng cách ngắn nhất đến thiết bị và Px là toạ độ ước tính của thiết bị.
Hình 2.8. Thuật toán k người láng giềng gần nhất