Luận văn thạc sĩ vnu uet định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy kết hợp với bộ lọc kalman mở rộng

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật nghiên cứu vnu uet định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy kết hợp với bộ lọc kalman, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân,

• Tác giả: Nguyễn Ngọc Tân
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Nam Hoàng
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ điện tử - Viễn thông
• Đề tài: Định Vị Robot Bằng Công Nghệ Truyền Thông Ánh Sáng Kết Hợp Bộ Lọc Kalman
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ VLC – TRUYỀN THÔNG SỬ DỤNG ÁNH SÁNG NHÌN THẤY
• 1.1. Đèn LED trắng
• 1.1.1. Một vài nét sơ lược
• 1.1.2. Các đặc trưng
• 1.1.2.1. Các thuộc tính cơ bản
• 1.1.2.2. Ưu nhược điểm
• 1.2. Ánh sáng nhìn thấy
• 1.2.1. Mô tả hệ thống VLC
• 1.2.1.1. Mô hình hệ thống
• 1.2.1.2. Cấu hình đường truyền
• 1.2.1.3. Kênh IM-DD
• 1.2.1.4. Công suất quang nhận
• 1.2.1.5. Đặc trưng của công nghệ VLC
• 1.2.1.6. Tỷ số tín hiệu trên tạp âm (SNR)
• 1.2.1.7. Tốc độ truyền dữ liệu
• 1.2.2. Ứng dụng và một số sản phẩm thực tế
• 1.2.2.1. Truyền thông di động
• 1.2.2.2. Nhà thông minh
• 1.2.2.3. Hệ thống giao thông thông minh
• 1.2.2.4. Định vị và dẫn đường
• 2. ĐỊNH VỊ TRONG MÔI TRƯỜNG TRONG NHÀ
• 2.1. Các phương pháp định vị ứng dụng công nghệ VLC
• 2.1.1. Phương pháp định vị dựa trên thời gian sóng ánh sáng tới (TOA)
• 2.1.2. Phương pháp định vị dựa trên độ chênh lệch thời gian của các sóng ánh sáng tới (TDOA)
• 2.1.3. Phương pháp định vị dựa trên cường độ tín hiệu nhận được (RSS)
• 2.1.4. Phương pháp định vị dựa trên góc của sóng ánh sáng tới (AOA)
• 2.1.5. Phương pháp định vị kết hợp AOA-RSS
• 2.1.6. Mô hình hệ thống
• 2.1.7. Nhiễu hệ thống
• 2.1.8. Cơ chế hoạt động
• 3. ÁP DỤNG BỘ LỌC KALMAN MỞ RỘNG TRONG ĐỊNH VỊ ROBOT
• 3.1. Mô hình hệ thống: Cấu hình động học
• 3.2. Cập nhật vị trí
• 3.3. Sai số hệ thống
• 3.4. Mô hình phép đo
• 3.4.1. Mô hình phép đo lý tưởng
• 3.4.2. Mô hình phép đo thực tế
• 3.5. Bộ lọc Kalman mở rộng
• 3.5.1. Ước đoán vị trí
• 3.5.2. Hiệu chỉnh vị trí
• 3.6. Điều khiển robot bám quỹ đạo di chuyển
• 4. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Mô phỏng phương pháp định vị kết hợp AOA–RSS
• 4.2. Kịch bản mô phỏng
• 4.3. Chương trình mô phỏng
• 4.4. Kết quả mô phỏng
• 4.5. Mô phỏng hoạt động của bộ lọc Kalman mở rộng
• 4.6. Kịch bản mô phỏng
• 4.7. Chương trình mô phỏng
• 4.8. Kết quả mô phỏng
• DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Định Vị Robot Bằng Công Nghệ Truyền Thông Ánh Sáng

Định vị robot là một trong những thách thức lớn trong lĩnh vực robot tự hành. Công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy (VLC) đã mở ra những cơ hội mới cho việc định vị chính xác trong môi trường trong nhà. Sự kết hợp giữa VLC và bộ lọc Kalman không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn tăng cường khả năng xử lý tín hiệu. Việc áp dụng công nghệ này trong định vị robot đang trở thành xu hướng nghiên cứu quan trọng.

1.1. Định vị robot và vai trò của công nghệ VLC

Công nghệ VLC cho phép truyền tải thông tin qua ánh sáng, giúp định vị robot trong không gian hạn chế. Đặc biệt, nó có thể hoạt động hiệu quả trong các môi trường như bệnh viện hay nhà cao tầng, nơi mà sóng vô tuyến gặp nhiều trở ngại.

1.2. Lợi ích của việc sử dụng bộ lọc Kalman

Bộ lọc Kalman giúp cải thiện độ chính xác của các phép đo vị trí bằng cách giảm thiểu sai số. Việc áp dụng bộ lọc này trong định vị robot giúp tăng cường khả năng xử lý tín hiệu và cải thiện hiệu suất hoạt động.

II. Thách thức trong Định Vị Robot Sử Dụng Công Nghệ VLC

Mặc dù công nghệ VLC mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức trong việc áp dụng cho định vị robot. Các yếu tố như nhiễu ánh sáng, độ chính xác của cảm biến và khả năng xử lý tín hiệu là những vấn đề cần được giải quyết. Việc hiểu rõ các thách thức này sẽ giúp phát triển các giải pháp hiệu quả hơn.

2.1. Nhiễu ánh sáng và ảnh hưởng đến định vị

Nhiễu ánh sáng từ các nguồn khác nhau có thể làm giảm độ chính xác của hệ thống định vị. Việc phát hiện và xử lý nhiễu là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác trong các phép đo.

2.2. Độ chính xác của cảm biến trong môi trường thực tế

Cảm biến ánh sáng cần phải được hiệu chỉnh để hoạt động tốt trong các điều kiện ánh sáng khác nhau. Độ chính xác của cảm biến ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng định vị của robot.

III. Phương Pháp Định Vị Robot Kết Hợp Bộ Lọc Kalman

Phương pháp định vị robot kết hợp bộ lọc Kalman đã được chứng minh là hiệu quả trong việc cải thiện độ chính xác. Bằng cách sử dụng các phép đo từ cảm biến ánh sáng và áp dụng bộ lọc Kalman, hệ thống có thể ước lượng vị trí một cách chính xác hơn. Điều này giúp robot hoạt động hiệu quả hơn trong các môi trường phức tạp.

3.1. Cấu trúc hệ thống định vị sử dụng VLC

Hệ thống định vị sử dụng VLC bao gồm các cảm biến ánh sáng và bộ xử lý tín hiệu. Cảm biến thu nhận tín hiệu ánh sáng và gửi dữ liệu đến bộ lọc Kalman để xử lý.

3.2. Quy trình áp dụng bộ lọc Kalman trong định vị

Quy trình áp dụng bộ lọc Kalman bao gồm các bước ước lượng vị trí, cập nhật vị trí và điều chỉnh sai số. Điều này giúp cải thiện độ chính xác của các phép đo vị trí trong thời gian thực.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Định Vị Robot Bằng VLC

Định vị robot bằng công nghệ VLC đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ công nghiệp đến dịch vụ. Các ứng dụng này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả làm việc mà còn cải thiện trải nghiệm người dùng. Việc nghiên cứu và phát triển các ứng dụng này đang trở thành xu hướng quan trọng trong ngành công nghệ.

4.1. Ứng dụng trong nhà thông minh

Robot có thể được sử dụng trong các hệ thống nhà thông minh để tự động hóa các tác vụ như dọn dẹp và giám sát. Công nghệ VLC giúp robot định vị chính xác trong không gian sống.

4.2. Ứng dụng trong lĩnh vực y tế

Trong lĩnh vực y tế, robot có thể hỗ trợ trong việc vận chuyển thuốc và thiết bị y tế. Định vị chính xác giúp robot hoạt động hiệu quả trong môi trường bệnh viện.

V. Kết Luận và Tương Lai của Định Vị Robot

Định vị robot bằng công nghệ truyền thông ánh sáng kết hợp bộ lọc Kalman đang mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phát triển robot tự hành. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến trong độ chính xác và hiệu suất. Nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực này sẽ tiếp tục được đẩy mạnh để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường.

5.1. Tóm tắt các kết quả nghiên cứu

Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc kết hợp công nghệ VLC và bộ lọc Kalman mang lại hiệu quả cao trong định vị robot. Điều này mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo.

5.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai

Hướng nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của cảm biến và phát triển các thuật toán xử lý tín hiệu mới. Điều này sẽ giúp nâng cao khả năng hoạt động của robot trong các môi trường phức tạp.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghệ truyền thông không dây, công nghệ truyền thông sử dụng ánh sáng nhìn thấy (Visible Light Communications - VLC) đã nổi lên như một giải pháp tiềm năng thay thế cho các công nghệ truyền thống dựa trên sóng vô tuyến. Theo ước tính, tốc độ truyền dữ liệu của các hệ thống VLC có thể đạt tới hàng trăm Mbps đến vài Gbps, vượt trội so với các công nghệ hiện tại. Tuy nhiên, việc ứng dụng VLC trong định vị robot di động trong môi trường trong nhà vẫn còn nhiều thách thức do đặc tính vật lý của ánh sáng và các yếu tố môi trường.

Vấn đề nghiên cứu trọng tâm của luận văn là phát triển một phương pháp định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy kết hợp với bộ lọc Kalman mở rộng nhằm nâng cao độ chính xác và hiệu quả định vị trong môi trường trong nhà. Mục tiêu cụ thể bao gồm khảo sát các phương pháp định vị hiện có dựa trên VLC, đề xuất phương pháp kết hợp AOA-RSS, áp dụng bộ lọc Kalman mở rộng để giảm sai số định vị và mô phỏng đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào môi trường trong nhà với các mô hình robot di động hai bánh vi sai, sử dụng đèn LED trắng làm nguồn phát và mảng photodiode (PD) làm bộ nhận. Thời gian nghiên cứu chủ yếu trong giai đoạn 2014, tại Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội. Ý nghĩa nghiên cứu được thể hiện qua việc cung cấp giải pháp định vị chính xác, ổn định cho robot di động trong các ứng dụng công nghiệp, dịch vụ và nhà thông minh, góp phần thúc đẩy phát triển công nghệ robot tự động và truyền thông VLC.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy (VLC) và bộ lọc Kalman mở rộng (Extended Kalman Filter - EKF).

1. Công nghệ VLC: Sử dụng đèn LED trắng làm nguồn phát ánh sáng nhìn thấy trong dải bước sóng từ 400 nm đến 700 nm. Tín hiệu được điều chế theo cường độ ánh sáng (Intensity Modulation - IM) và thu nhận bằng photodiode (Direct Detection - DD). Các đặc trưng quan trọng bao gồm tỷ số tín hiệu trên tạp âm (SNR), công suất quang nhận, và mô hình kênh truyền IM/DD. Các phương pháp định vị dựa trên VLC gồm TOA (Time of Arrival), TDOA (Time Difference of Arrival), RSS (Received Signal Strength), AOA (Angle of Arrival) và phương pháp kết hợp AOA-RSS.

2. Bộ lọc Kalman mở rộng (EKF): Là kỹ thuật ước lượng trạng thái phi tuyến, tuyến tính hóa mô hình hệ thống và phép đo để xử lý sai số và nhiễu trong quá trình định vị. EKF được áp dụng để nâng cao độ chính xác định vị robot di động, đồng thời hỗ trợ điều khiển robot di chuyển theo quỹ đạo định sẵn.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm: góc tới ánh sáng (AOA), cường độ tín hiệu nhận được (RSS), sai số vòng tròn (CEP), chặn dưới Cramér-Rao (CRLB), mô hình động học robot hai bánh vi sai, và các loại nhiễu Gauss (tạp âm kim, nhiễu nhiệt).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là các mô hình toán học và mô phỏng máy tính dựa trên các tham số thực nghiệm của hệ thống VLC và robot di động. Cỡ mẫu mô phỏng bao gồm các cấu hình mảng PD với số lượng từ 8 đến 16, khoảng cách giữa các đèn LED và robot trong phạm vi vài mét.

Phương pháp phân tích bao gồm:

• Mô phỏng các phương pháp định vị TOA, TDOA, RSS, AOA và kết hợp AOA-RSS trong môi trường trong nhà.
• Áp dụng bộ lọc Kalman mở rộng để xử lý dữ liệu định vị, giảm sai số và cải thiện độ chính xác.
• So sánh hiệu suất định vị qua các chỉ số sai số định vị (cm), tỷ lệ lỗi CEP và độ lệch so với quỹ đạo di chuyển.
• Mô phỏng điều khiển robot di chuyển bám theo quỹ đạo sử dụng EKF.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong năm 2014, với các giai đoạn khảo sát lý thuyết, xây dựng mô hình, mô phỏng và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả của phương pháp kết hợp AOA-RSS: Phương pháp này đạt độ chính xác định vị cao hơn so với các phương pháp đơn lẻ TOA, TDOA hay RSS. Cụ thể, sai số định vị giảm xuống còn khoảng 20 cm trong môi trường mô phỏng phòng 5x5x3 mét, với số lượng PD từ 8 đến 16. Độ chính xác tăng theo số lượng PD, ví dụ sai số giảm từ 33 cm (với 8 PD) xuống còn khoảng 20 cm (với 16 PD).

2. Tác động của bộ lọc Kalman mở rộng (EKF): Khi áp dụng EKF, sai số định vị giảm thêm khoảng 30-40% so với phương pháp AOA-RSS không sử dụng EKF. EKF giúp loại bỏ nhiễu Gauss và sai số tích lũy do mô hình động học robot không hoàn hảo, nâng cao độ ổn định và độ tin cậy của kết quả định vị.

3. Khả năng điều khiển robot bám quỹ đạo: Mô phỏng cho thấy robot di chuyển theo quỹ đạo định sẵn với sai số lệch quỹ đạo giảm đáng kể khi sử dụng EKF. Sai số lệch quỹ đạo giảm từ khoảng 15 cm xuống dưới 5 cm, đảm bảo robot vận hành chính xác trong môi trường trong nhà.

4. So sánh với các nghiên cứu khác: Kết quả phù hợp với các báo cáo ngành về hiệu suất của VLC trong định vị và truyền thông, đồng thời vượt trội hơn các phương pháp định vị truyền thống dựa trên sóng vô tuyến hoặc cảm biến siêu âm về độ chính xác và khả năng ứng dụng trong môi trường trong nhà.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp phương pháp kết hợp AOA-RSS đạt hiệu quả cao là do tận dụng được ưu điểm của cả hai phương pháp: AOA cung cấp thông tin góc chính xác nhờ mảng PD, trong khi RSS cung cấp thông tin khoảng cách dựa trên công suất tín hiệu. Việc kết hợp này giúp giảm thiểu sai số do nhiễu và các yếu tố môi trường.

Bộ lọc Kalman mở rộng đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý các sai số phi tuyến và nhiễu ngẫu nhiên, đặc biệt là trong mô hình robot di động có động học phức tạp. EKF giúp cập nhật vị trí ước lượng liên tục, điều chỉnh sai số và cải thiện độ chính xác định vị.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ sai số định vị theo số lượng PD, bảng so sánh sai số trước và sau khi áp dụng EKF, cũng như biểu đồ quỹ đạo di chuyển của robot với và không có EKF để minh họa hiệu quả điều khiển.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng số lượng photodiode (PD) trên robot: Để nâng cao độ chính xác định vị, nên tăng số lượng PD trong mảng nhận tín hiệu. Mục tiêu giảm sai số định vị xuống dưới 10 cm trong vòng 1-2 năm tới. Chủ thể thực hiện: các nhà phát triển phần cứng robot.

2. Phát triển thuật toán bộ lọc Kalman mở rộng tối ưu: Nghiên cứu và áp dụng các biến thể EKF hoặc bộ lọc phi tuyến khác để xử lý tốt hơn các sai số phi tuyến và nhiễu môi trường. Mục tiêu cải thiện độ ổn định và độ chính xác định vị trong môi trường phức tạp. Chủ thể thực hiện: nhóm nghiên cứu và phát triển phần mềm.

3. Tích hợp hệ thống định vị VLC với các cảm biến bổ trợ: Kết hợp VLC với cảm biến siêu âm, IMU hoặc camera để tăng cường độ tin cậy và khả năng hoạt động trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc có vật cản. Mục tiêu hoàn thiện hệ thống định vị đa cảm biến trong 3 năm. Chủ thể thực hiện: các nhà nghiên cứu robot và công ty công nghệ.

4. Ứng dụng trong các môi trường thực tế: Triển khai thử nghiệm hệ thống định vị trong các nhà máy, kho bãi, bảo tàng, nhà thông minh để đánh giá hiệu quả và điều chỉnh phù hợp. Mục tiêu đưa vào ứng dụng thương mại trong 5 năm. Chủ thể thực hiện: doanh nghiệp công nghệ và các tổ chức nghiên cứu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành công nghệ điện tử - viễn thông: Nắm bắt kiến thức về công nghệ VLC, bộ lọc Kalman mở rộng và ứng dụng trong định vị robot, phục vụ cho nghiên cứu và phát triển đề tài liên quan.

2. Kỹ sư phát triển robot và hệ thống tự động hóa: Áp dụng phương pháp định vị chính xác trong thiết kế và vận hành robot di động trong môi trường trong nhà, nâng cao hiệu suất và độ tin cậy.

3. Doanh nghiệp công nghệ truyền thông và chiếu sáng thông minh: Khai thác công nghệ VLC để phát triển sản phẩm chiếu sáng tích hợp truyền thông và định vị, mở rộng thị trường ứng dụng.

4. Các tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ 5G và IoT: Tích hợp công nghệ VLC vào mạng truyền thông thế hệ mới, hỗ trợ các ứng dụng định vị và truyền thông trong nhà với yêu cầu cao về băng thông và bảo mật.

Câu hỏi thường gặp

1. Công nghệ VLC có ưu điểm gì so với truyền thông sóng vô tuyến?
   VLC sử dụng ánh sáng nhìn thấy, không gây nhiễu sóng vô tuyến, có băng thông rộng, tiêu thụ năng lượng thấp và bảo mật cao. Ví dụ, VLC phù hợp trong bệnh viện và sân bay nơi sóng vô tuyến bị hạn chế.

2. Tại sao cần kết hợp phương pháp AOA và RSS trong định vị?
   AOA cung cấp thông tin góc chính xác, RSS cung cấp khoảng cách dựa trên công suất tín hiệu. Kết hợp giúp giảm sai số và tăng độ chính xác định vị, khắc phục hạn chế của từng phương pháp riêng lẻ.

3. Bộ lọc Kalman mở rộng (EKF) giúp gì trong định vị robot?
   EKF xử lý các mô hình phi tuyến và nhiễu ngẫu nhiên, cập nhật vị trí ước lượng liên tục, giảm sai số tích lũy và cải thiện độ chính xác định vị trong môi trường thực tế.

4. Phần cứng cần thiết cho hệ thống định vị VLC là gì?
   Bao gồm đèn LED trắng làm nguồn phát, mảng photodiode (PD) làm bộ nhận, bộ điều khiển tín hiệu và bộ xử lý dữ liệu. Số lượng PD ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác định vị.

5. Phương pháp định vị VLC có thể áp dụng trong môi trường nào?
   Phù hợp với môi trường trong nhà như văn phòng, nhà máy, bảo tàng, nhà thông minh, nơi sóng vô tuyến bị hạn chế hoặc cần độ chính xác cao. Ví dụ, robot hướng dẫn trong viện bảo tàng sử dụng VLC để định vị chính xác.

Kết luận

• Đã khảo sát và phân tích các phương pháp định vị robot trong nhà sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy (VLC), nhận diện ưu nhược điểm của từng phương pháp.
• Đề xuất phương pháp kết hợp AOA-RSS giúp nâng cao độ chính xác định vị, giảm sai số xuống khoảng 20 cm trong môi trường mô phỏng.
• Áp dụng bộ lọc Kalman mở rộng (EKF) để xử lý sai số phi tuyến và nhiễu, cải thiện độ chính xác định vị thêm 30-40%.
• Mô phỏng thành công việc điều khiển robot di chuyển bám theo quỹ đạo với sai số lệch quỹ đạo dưới 5 cm khi sử dụng EKF.
• Đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo bao gồm tăng số lượng PD, phát triển thuật toán EKF tối ưu, tích hợp đa cảm biến và ứng dụng thực tế trong các môi trường công nghiệp và dịch vụ.

Để tiếp tục phát triển công nghệ định vị robot sử dụng VLC, các nhà nghiên cứu và kỹ sư được khuyến khích áp dụng phương pháp kết hợp AOA-RSS cùng EKF, đồng thời mở rộng thử nghiệm trong môi trường thực tế nhằm hoàn thiện và thương mại hóa giải pháp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ VLC – TRUYỀN THÔNG SỬ DỤNG ÁNH SÁNG NHÌN THẤY Trong những năm gần đây, công nghệ VLC – truyền thông sử dụng ánh sáng nhìn thấy đã phát triển rất nhanh chóng và dần có mặt trong rất nhiều ứng dụng trong đời sống xã hội. Công nghệ VLC được đề suất là một trong những mô hình cho mạng thông tin di động thế hệ thứ năm (5G) nhằm đáp ứng các nhu cầu ngày càng cao của người sử dụng về chất lượng dịch vụ như tốc độ dữ liệu, giảm chi phí, các ảnh hưởng tới sức khỏe con người, v. Một số tiêu chuẩn cho công nghệ VLC đã được đề suất và đang trong quá trình hoàn thiện như tiêu chuẩn IEEE 802. Với khả năng vừa cung cấp yêu cầu về truyền thông, vừa cung cấp yêu cầu về chiếu sáng, công nghệ VLC được xem như là một thay thế rất tốt cho mạng truyền thông vô tuyến hiện nay trong các môi trường trong nhà như các tòa nhà cao tầng, nơi mà nhiễu đa đường có ảnh hưởng rất lớn.

Trong nội dung của chương một, tôi sẽ giới thiệu tổng quan về các vấn đề cơ bản trong công nghệ VLC – truyền thông sử dụng ánh sáng nhìn thấy. Đồng thời, một số ứng dụng phổ biến nhất của công nghệ VLC cũng sẽ được đề cập đến trong phần cuối cùng của chương này. Đèn LED trắng 1. Một vài nét sơ lược Trong một hệ thống truyền thông quang, các nguồn ánh sáng được sử dụng phải đạt những yêu cầu nhất định như: bước sóng, độ rộng vạch phổ phù hợp, độ bức xạ cao với diện tích bề mặt phát cực nhỏ, tuổi thọ và độ tin cậy cao, có khả năng hoạt động tốt trong các môi trường khắc nghiệt.

Trong những năm gần đây, công nghệ đèn LED đã phát triển rất mạnh mẽ và được xem là ứng cử viên số một cho các hệ thống có khả năng chiếu sáng và truyền thông đồng thời do thỏa mãn các điều kiện trên. Thiết bị này hoạt động dựa trên nguyên tắc kích thích các điện tử của vật liệu bán dẫn để phát ra ánh sáng. Bức xạ quang do sự kích thích các điện tử, bức xạ này chiếm phần lớn, bức xạ nhiệt hầu như không có hoặc rất nhỏ do thành phần cấu tạo của vật liệu. Do đó, khi áp dụng công nghệ này sẽ giảm được hiệu ứng nhà kính, đồng thời, công suất hao tổn thấp do hầu như không bức xạ nhiệt hoặc bức xạ nhiệt rất ít.

Vì lý do này mà công nghệ truyền thông quang sử dụng đèn LED được coi như là một công nghệ truyền thông xanh (Green Communications) [1]. Các đèn LED có một dải rộng các bước sóng do bức xạ quang của các vật liệu khác nhau, từ vùng ánh sáng nhìn thấy đến vùng hồng ngoại (IR) trong dải phổ điện từ. Trong đó, LED trắng có bức xạ trong toàn vùng ánh sáng nhìn thấy (có giới hạn nằm trong khoảng từ 400 (nm) đến 700 (nm)) [2] (xem hình 1. 13 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.

Vùng ánh sáng nhìn thấy trong phổ bức xạ điện từ [2]. Cùng với sự phát triển không ngừng trong công nghệ chế tạo đèn LED, những vật liệu để chế tạo LED trắng cũng ngày càng phong phú và cải thiện được nhiều tính chất quan trọng trong việc chiếu sáng và truyền thông. Chúng ta có thể phân loại đèn LED trắng dựa theo các loại vật liệu như sau [3]:  Đèn LED trắng đầu tiên ra đời bởi sự kết hợp của LED GaN (gallium Nitride) phát quang xanh ở bước sóng 450 (nm) – 470 (nm) với phốt pho YAG (Yttrium Aluminum Garnet). Loại đèn LED này hoạt động bằng cách phát ánh sáng xanh qua lớp phủ phốt pho màu vàng để tạo ra ánh sáng trắng (xem hình 1.

 Phương pháp thứ hai dựa trên công thức pha trộn các màu sắc khác nhau. Trong đó, ba màu chủ đạo là đỏ (λred ~ 625 (nm)), xanh lá cây (λgreen ~ 525 (nm)) và xanh da trời (λblue ~ 470 (nm)) được phối theo một tỉ lệ nhất định (xem hình 1.  Gần đây, một công nghệ mới trong việc sản xuất LED được đưa vào sử dụng, bằng cách phối hợp UV-LED (Ultra Violet – LED, tia cực tím ở bước sóng 380 (nm)) với phốt pho. Bằng việc kết hợp UV-LED với các loại phốt pho khác nhau chúng ta có thể thu được đèn LED trắng hoặc các loại đèn LED có màu sắc khác như tím, da cam, hồng, .v để phục vụ cho mục đích trang trí và các ứng dụng khác nhau.

Các loại đèn LED trắng cơ bản. 14 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Các đặc trưng 1. Các thuộc tính cơ bản Cường độ chiếu sáng Cường độ chiếu sáng là đại lượng biểu thị lượng thông năng trên mỗi góc khối và liên quan đến độ rọi tại bề mặt được chiếu sáng.

Do đó, cường độ chiếu sáng biểu diễn độ sáng của đèn LED [4]: d I (1.1) d Trong đó,  là góc không gian;  là quang thông được cho bởi thông năng  e như sau: 780   K m  V (  ) e ( ) d  (1. Công suất quang truyền Công suất quang truyền biểu thị tổng năng lượng bức xạ từ đèn LED. Bằng cách lấy tích phân của thông năng  e theo tất cả mọi hướng ta thu được công suất quang truyền Pt:  max 2 Pt     d d  e (1.3)  min 0 Trong đó, max và min được xác định bằng đường cong biểu diễn độ nhạy của photodiode (PD). Độ rọi Độ rọi biểu diễn độ sáng tại bề mặt được chiếu sáng [4].

Cường độ chiếu sáng khi có góc rọi ϕ là: I ( )  I (0)cosm ( ) (1.4) Độ rọi ngang Ehor tại điểm có tọa độ (x,y) là: I (0) cos m ( ) cos( ) Ehor  (1. Cường 15 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] độ bức xạ phụ thuộc góc bức xạ hay góc rọi ϕ và nó có giá trị yêu cầu từ 200-1000 (lx) trong một mô hình văn phòng thông thường. m là bậc của phát xạ Lambert được cho bởi góc nửa công suất Φ1/ 2 của đèn LED như sau: ln(2) m (1. Ưu nhược điểm Như đã đề cập trong phần trên, đèn LED trắng không chỉ được sử dụng cho mục đích chiếu sáng trong phòng, đèn đường, và các ứng dụng liên quan đến trang trí mà đèn LED trắng ngày nay còn được sử dụng trong các hệ thống truyền thông không dây.

Hiện tại, nó được xem như là công nghệ chiếu sáng phổ biến nhất trong thế kỉ 21 đang dần thay thế các loại đèn truyền thống như đèn sợi đốt và đèn huỳnh quang bởi những ưu điểm của nó. Ưu điểm Trong tương lai chúng ta sẽ được chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ của đèn LED trong hoạt động hoạt động chiếu sáng bởi đây là một công nghệ xanh và tiết kiệm năng lượng. Công nghệ này có một số lợi thế như sau:  Tuổi thọ cao: Thời gian sống trung bình của đèn LED trắng là 25. Đây là một con số rất lớn so với thời gian hoạt động 1.000 giờ của các bóng đèn sợi đốt thông thường.

 Hiệu suất cao: Các đèn LED trắng có lượng quang thông (tính bằng đơn vị lumen) trên mỗi oát phát ra lớn hơn nhiều so với các đèn nóng sáng truyền thống. Ví dụ, một oát sẽ có lượng quang thông là 683 (lm) tại bước sóng 555 (nm).  Kích thước nhỏ: LED trắng có kích thước rất nhỏ (nhỏ hơn 2 (mm2)) do đó, nó được sử dụng rất nhiều trong các mạch điện tử và trang trí.  Nhiệt độ hoạt động thấp: So với các nguồn phát sáng nhân tạo khác như đèn sợi đốt (phát xạ ánh sáng do bức xạ nhiệt), đèn huỳnh quang.

Các đèn LED trắng hầu như không bức xạ nhiệt mà chủ yếu là bức xạ quang, do đó năng lượng hao phí rất thấp.  Dễ dàng điều chỉnh độ sáng của đèn LED: Có thể dễ dàng điều chỉnh độ sáng của các đèn LED bằng phương pháp điều chỉnh độ rộng xung hoặc cường độ dòng điện qua LED.  An toàn và không ảnh hưởng tới sức khỏe: Các đèn LED trắng không bức xạ tia cực tím, không chứa thủy ngân trong thành phần cấu tạo, vì vậy nguồn phát sáng này không ảnh hưởng cho sức khỏe và an toàn cho mắt của con người. 16 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail]  Sự đa dạng về màu sắc: Sự đa dạng về màu sắc trong vùng ánh sáng nhìn thấy của đèn LED được thực hiện đơn giản bằng việc phối hợp ba màu sắc cơ bản (đỏ, xanh da trời, xanh lá cây) với một tỉ lệ thích hợp mà không cần sử dụng bất kỳ bộ lọc màu sắc nào như các nguồn phát sáng nhân tạo thông thường.

 Khả năng phát sáng tập trung: Do lợi thế về kích thước rất nhỏ cùng với khả năng bức xạ cao, chúng ta có thể dễ dàng điều chỉnh góc khối của đèn LED để đạt được khả năng phát tập trung cao so với nguồn ánh sáng sợi đốt và huỳnh quang. Nhược điểm Bên cạnh những ưu điểm vượt trội so với các loại đèn truyền thống thì các đèn LED trắng cũng tồn tại một số nhược điểm do nhiều yếu tố mang lại như:  Giá thành cao: Hiện nay, đèn LED trắng vẫn có giá thành cao hơn so với công nghệ chiếu sáng thông thường.  Phụ thuộc nhiệt độ: Hiệu suất của đèn LED bị ảnh hưởng lớn bởi nhiệt độ xung quanh quanh nơi nó đang hoạt động. Điều này có thể khiến đèn LED bị hỏng trong khi đang bức xạ ánh sáng.

 Phân cực điện: Các đèn LED trắng chỉ hoạt động nếu ta phân cực đúng cho nó trong khi đèn sợi đốt và đèn huỳnh quang không bị ảnh hưởng bởi cơ chế phân cực điện này.  Độ nhạy điện áp: Các đèn LED trắng phải được cung cấp một điệp áp có giá trị trên một ngưỡng nhất định và dòng đi qua phải thấp hơn một giá trị nhất định.  Mức độ phân kì: Các đèn LED trắng không thể cung cấp mức độ phân kì thấp hơn vài độ. Trong khi đó, nguồn phát sáng Laser có thể phát những tia sáng có mức độ phân tán khoảng 0.

Mô tả hệ thống VLC 1. Mô hình hệ thống Hình 1.3 là sơ đồ khối của một hệ thống truyền thông sử dụng ánh sáng nhìn thấy (VLC). Một hệ thống VLC có thể dễ dàng thực hiện được bằng cách điều chế tín hiệu theo mức độ sáng - tối của đèn LED.