mở đầu, tổng quan, 3 chương, kết luận kiến nghị về những nghiên cứu tiếp theo, danh mục công trình công bố của tác giả, danh mục tài liệu tham khảo và phụ lục. Toàn bộ nội dung luận án được trình bày trong 133 trang, trong đó nội dung chính gồm 105 trang, 50 hình và đồ thị, 13 bảng biểu, 60 tài liệu tham khảo. Cơ sở tài liệu Luận án được xây dựng dựa trên cơ sở tài liệu từ nguồn chính thức quốc tế đã công bố như ISI, Scopus và các hãng công nghệ như Apple Inc., Qualcomm Technologies, Inc. 6 Tổng quan Smartphone đang làm thay đổi cuộc sống của hàng triệu người dùng trên toàn thế giới do có nhiều ứng dụng sáng tạo cho nhiều lĩnh vực đồng thời có thể thu nhận, lưu trữ, cập nhật và xử lý dữ liệu như một chiếc máy tính cá nhân hay máy tính xách tay [2].
Do Smartphone có khả năng xử lý dữ liệu và hiệu năng như một chiếc máy vi tính, đồng thời được trang bị sẵn nhiều cảm biến [22, 25, 27], nên có thể lập trình để tạo ra các ứng dụng, làm cho Smartphone có thêm tính năng như một thiết bị mới. Việc tạo ra các ứng dụng chuyên ngành trên Smartphone sẽ giúp tiết kiệm chi phí bởi vì không phải mua một thiết bị chuyên dụng có độ chính xác tương đương, tạo điều kiện tiếp cận thông tin nhanh hơn [6]. Nhiều nghiên cứu ứng dụng thành công của Smartphone trong các lĩnh vực như nông nghiệp [59], địa chất [20], quản lý nước [42], quản lý lưu lượng giao thông [8], giáo dục môi trường [50], y học [35]. Trong khoa học Trái Đất đã có một số công trình nghiên cứu sau: Jones và cộng sự [58], đã tiến hành đánh giá độ chính xác vị trí điểm mặt bằng của một số Smartphone phổ biến sử dụng Hệ thống tăng cường GPS - Assisted GPS (A-GPS).
Các Smartphone được chọn thử nghiệm là đại diện của các thế hệ khác nhau. Dữ liệu tọa độ vị trí điểm được thu thập bằng cách cho các sinh viên tình nguyện sử dụng Smartphone của họ để định vị và so sánh với các điểm chuẩn được đo bằng phương pháp RTK. Mục tiêu của họ là tạo ra một kết quả ban đầu về độ chính xác định vị của Smartphone làm cơ sở cho các nghiên cứu tiếp theo. Kết quả đánh giá độ chính xác cho thấy sai số vị trí điểm mặt bằng trung bình trên tất cả các loại Smartphone được thử nghiệm là ±67.
Sai số trung phương vị trí điểm mặt bằng cho tất cả các sản phẩm được thử nghiệm sử dụng hệ điều hành iOS (iPhone 4) là ±44.79f eet (khoảng ±14m), trong khi sai số trung phương vị trí điểm mặt bằng cho tất cả các sản phẩm được thử nghiệm sử dụng hệ điều hành Android là ±207. 7 Julián Tomaštík Jr. và cộng sự [45], đã đánh giá độ chính xác vị trí điểm GNSS thu được từ Smartphone cho thu thập và sử dụng dữ liệu không gian trong rừng cùng với thiết bị GNSS chuyên dụng khác. Việc đánh giá độ chính xác được tiến hành tại 74 điểm trong một khu rừng, cây lá kim hỗn hợp (trong mùa lá non và lá rụng) cùng 17 điểm trong điều kiện khu vực thoáng.
Các trạm đo bằng máy kinh vĩ dùng làm tài liệu tham chiếu cho tất cả các vị trí điểm. Độ chính xác vị trí của ba Smartphone (mỗi một loại với hai phiên bản hệ điều hành khác nhau) được dùng để so sánh với thiết bị chuyên dụng. Sai số trung phương vị trí điểm dao động từ ±4.45m trong mùa lá rụng và ±1.36m trong điều kiện khu vực thoáng. Sự khác biệt về độ chính xác vị trí điểm giữa các mùa là không đáng kể, trong khi sự khác nhau giữa trong rừng và khu vực thoáng là đáng quan tâm.
Sự khác biệt giữa các thiết bị là đáng quan tâm trong điều kiện mùa lá rụng, thiết bị chuyên dụng có độ chính xác vị trí điểm cao hơn nhiều so với tất cả các thiết bị còn lại trong tất cả các trường hợp thử nghiệm. Một thử nghiệm khác, Smartphone được sử dụng để định vị và đo diện tích rừng bị thiệt hại do gió. Các kết quả thu được từ GNSS của Smartphone cho thấy diện tích và trữ lượng gỗ có độ chính xác cao hơn so với việc ước lượng bằng thị giác. Nhìn chung, các kết quả cho thấy rằng Smartphone hiện nay có thể được sử dụng thành công cho một số nhiệm vụ trong quản lý rừng, nơi có độ chính xác vị trí điểm không phải là ưu tiên cao nhất.
Những nghiên cứu trên chỉ sử dụng một hợp phần GNSS trang bị sẵn trong Smartphone và các nghiên cứu để nâng cao độ chính xác là ít thực hiện. Mặc dù là một công nghệ phổ biến và độ chính xác ngày càng cao, song không phải lúc nào định vị GNSS cũng có hiệu quả, đặc biệt trong môi trường tín hiệu bị mất như: trong đường hầm, trong các con hẻm; hoặc khi tín hiệu kém và nhiễu như: khu đô thị, khu rừng,. đã làm cho việc định vị dẫn đường bằng GNSS không được liên tục và ảnh hưởng đến độ chính xác. Để giải giải quyết vấn đề trên, việc nghiên cứu tích hợp GNSS/INS đã được thực hiện thành công và tương đối hoàn thiện cho một số lĩnh vực trên các sản phẩm thương mại chuyên 8 dụng [43], và GNSS/INS tích hợp vào bộ thu LiDAR [14], hệ thống thành lập bản đồ di động [7], cải thiện độ chính xác của các thông số định hướng thu được trong thời gian mất tín hiệu GPS sử dụng các phương pháp khác nhau [56], triển khai tích hợp GPS/INS trên phần cứng PC-box thời gian thực [54], nâng cao độ chính xác hệ thống dẫn đường tích hợp GNSS/INS, mô hình hóa dữ liệu cảm biến quán tính.
Grewal và cộng sự cũng đã tái bản lần thứ 3 cuốn sách nói về GNSS, INS và tích hợp [41], cuốn sách cung cấp kiến thức cả về lý thuyết và thực tiễn các hệ thống GNSS, INS và bộ lọc Kalman cùng các mô hình tích hợp của chúng. Trong cuốn sách này, các tác giả đề cập đến những thuộc tính lý thuyết quan trọng thường bị bỏ qua trong quá trình xử lý giúp giải quyết vấn đề thực tiễn một cách hiệu quả. Groves [15], xuất bản cuốn sách giới thiệu về các hệ thống định vị và hệ thống định vị tích hợp, mô tả các nguyên lý hoạt động của vệ tinh, quán tính, và nhiều công nghệ định vị khác, cả về chất lượng lẫn toán học, cung cấp chi tiết về định vị tích hợp. Khả năng tích hợp GNSS/INS trên Smartphone là hoàn toàn khả thi khi mà các Smartphone đã được trang bị các cảm biến quán tính [22, 27].
Vấn đề tích hợp GNSS/INS cho Smartphone mới được xem xét trong vài năm lại đây, một số công trình khoa học tiêu biểu sẽ được tóm tắt sau đây: Schindhelm và cộng sự [29], đã nghiên cứu khả năng sử dụng iPhone cho hệ thống dẫn đường quán tính, nghiên cứu này khảo sát quỹ đạo di chuyển của iPhone quanh một vòng tròn 1 mét. Kết quả là, có sự cải thiện độ chính xác khi áp dụng bộ lọc. Tuy nhiên, các thử nghiệm đã cho thấy ngay cả với việc sử dụng bộ lọc thì việc xây dựng một INS chính xác trên Smartphone là một thách thức rất lớn khi mà Smartphone được trang bị các cảm biến phổ thông với tỷ lệ nhiễu lớn. Đối với việc thử nghiệm trên iPhone 4, tác giả cho rằng kết quả chấp nhận được trong một thời gian ngắn, nhưng sau đó độ lệch quá cao do nhiễu cảm biến.
Các tác giả cho rằng, họ đang thực hiện một bộ lọc Kalman đa chiều để cải thiện độ chính xác. Hạn chế của nghiên cứu này là chưa chỉ ra được ảnh hưởng của các loại nhiễu cảm biến và giải pháp khắc phục. 9 Trong nghiên cứu của Xiaoji và cộng sự [38], về sử dụng các cảm biến quán tính của iPhone cho dẫn đường ô-tô, các tác giả bài báo đã cho rằng hai cảm biến trên iPhone 4 thực sự là một IMU hoàn chỉnh và có thể có đủ tính năng của một INS nhằm hỗ trợ xác định vị trí của điện thoại, tức là một hệ thống dẫn đường tích hợp GPS/INS có thể được áp dụng. Họ đã nghiên cứu ý tưởng sử dụng cảm biến quán tính trong iPhone 4 của tập đoàn Apple để tạo ra hệ thống tích hợp GPS/INS cho định vị dẫn đường ô-tô.
Các kết quả của bài báo này chỉ ra rằng các cảm biến quán tính của iPhone 4 có thể được dùng cho mục đích định vị dẫn đường ô-tô. Nếu được hiệu chuẩn phù hợp, các cảm biến có đủ tính năng để được coi như một IMU cho dẫn đường quán tính, và có thể tăng cường cho định vị GPS bằng cách hàn gắn những gián đoạn tín hiệu GPS ngắn và làm giảm những sai số thô của định vị GPS. Nghiên cứu này cũng đề xuất một số hướng mở để phát triển trong tương lai như: cải thiện việc thu nhận dữ liệu để bảo đảm độ ổn định lấy mẫu và độ chính xác đồng bộ hóa thời gian; nên sử dụng tọa độ GPS đơn điểm có độ nhạy cao trong iPhone và việc điều chỉnh thông số phù hợp cần phải được thực hiện dựa trên các bộ dữ liệu thử nghiệm trên đường theo khối; các góc lệch trục lắp đặt của iPhone trên bảng điều khiển ô-tô phải được ước lượng một cách tự động, và giải thuật phù hợp cần được phát triển; tích hợp GPS/INS có thể được cải thiện hơn nữa bằng cách đưa vào nhiều hơn các thông tin hỗ trợ (ví dụ như cảm biến từ trường, cảm biến áp suất, đồng hồ công-tơ-mét, v.v), và có thể được mở rộng tới các tình huống dẫn đường khác, như là đối với xe máy và các thuyền nhỏ. Mặc dù các tác giả đã chỉ ra được sự ảnh hưởng của nhiễu hệ thống trên các cảm biến và đã đưa ra giải pháp khắc phục bằng cách hiệu chuẩn cảm biến nhưng không được trình bày trong bài báo.
Các tác giả cũng chưa đề cập đến ảnh hưởng của nhiễu ngẫu nhiên trên các cảm biến và phương pháp xác định chúng. Cũng trong một nghiên cứu khác của Xiaoji và cộng sự [37], đã đề xuất ý tưởng về việc sử dụng Smartphone được trang bị sẵn các cảm biến quán tính làm các thiết bị thực nghiệm về công nghệ định vị dẫn đường quán tính. Trong 10 nghiên cứu của mình, các tác giả bài báo đã thiết kế một loạt các bài thực nghiệm chỉ sử dụng Smartphone mà không dùng bất cứ thiết bị chuyên dụng nào khác.