Luận văn: Hệ thống phát hiện ngã người cao tuổi dùng cảm biến và truyền tin không dây

Công nghệ cảm biến không dây giúp phát hiện ngã ở người già kịp thời, mang lại sự an tâm cho gia đình và an toàn cho người cao tuổi.

• Tác giả: Lê Ngọc Duy
• Người hướng dẫn: Ts. Trần Đức Tân
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội - Trường Đại học Công nghệ
• Chuyên ngành: Công nghệ điện tử - viễn thông
• Đề tài: Nghiên cứu, Thiết Kế, Chế Tạo Hệ Thống Phát Hiện Ngã Ở Người Cao Tuổi Ứng Dụng Cảm Biến Gia Tốc Và Truyền Tin Không Dây
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sỹ
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG I TỔNG QUAN HỆ THỐNG CẢNH BÁO NGÃ
• 1.1. Giới thiệu chung
• 1.2. Đối tượng sử dụng
• 1.3. Các vấn đề đặt ra
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5. Phạm vi và giới hạn của nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG II : CÁC CÔNG NGHỆ VÀ THIẾT BỊ LIÊN QUAN
• 2.1. Mô hình sơ đồ khối chức năng hệ thống cảnh báo ngã
• 2.2. Các thiết bị liên quan
• 2.2.1. Cảm biến đo gia tốc
• 2.2.2. Tổng quan về vi điều khiển Atmega8
• 2.2.3. Giao tiếp SPI
• 2.2.4. Giao tiếp UART
• 3. CHƯƠNG III MÔ HÌNH HÓA, THIẾT KẾ HỆ THỐNG CẢNH BÁO NGÃ
• 3.1. Phương pháp nhận điện ngã
• 3.1.1. Mô hình hóa chuyển động người già
• 3.1.2. Phương pháp nhận dạng ngã
• 3.2. Thiết kế mạch hệ thống phát hiện và cảnh báo ngã
• 3.2.2. Khối xử lý trung tâm
• 3.2.4. Khối mô đun ADXL và Sim
• 3.3. Thiết kế chương trình phát hiện ngã
• 3.3.1. Quá trình phát hiện ngã
• 3.3.2. Quá trình hiển thị
• 3.3.3. Quá trình gửi tin nhắn
• 4. CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Xây dựng mô hình nhận dạng ngã
• 4.1.1. Khối modul Sim
• 4.1.2. Khối cảm biến và vi xử lý
• 4.2. Khả năng hoạt động
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Luận Văn Thạc Sĩ Về Phát Hiện Ngã Giới Thiệu

Luận văn thạc sĩ về hệ thống phát hiện ngã người cao tuổi là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng và ngày càng được quan tâm. Với sự gia tăng dân số già hóa, việc giám sát sức khỏe người cao tuổi và phát hiện sớm các tình huống nguy hiểm như ngã trở nên cấp thiết. Luận văn này tập trung vào việc thiết kế hệ thống phát hiện ngã sử dụng cảm biến gia tốc và truyền tin không dây, nhằm cung cấp một giải pháp hiệu quả và tiện lợi cho việc hỗ trợ người cao tuổi và người thân của họ. Các hệ thống cảnh báo ngã của người già gửi tin nhắn thông báo qua tin nhắn điện thoại là một sản phẩm thông minh đã được nhiều tổ chức trên thế giới chú ý phát triển. Đặc biệt ở các nước phát triển như Nhật, Mỹ, EU…., sản phẩm sản phẩm thông minh đã trở nên gần gũi với người dân. Các loại máy hỗ trợ người già cũng là một lĩnh vực được đầu tư phát triển, có rất nhiều sản phẩm như vậy trên thị trường , như thiết bị trợ thính thiết bị hỗ trợ giọng nói, các sản phẩm hỗ trợ dân dụng khác… Ở Việt Nam, những năm gần đây, những hệ thống thông minh cũng đã xuất hiện, nhưng sự phát triển của những hệ thống này ở Việt Nam rất đơn giản và ít lựa chọn. Về cơ bản, hệ thống cảnh báo ngã của người già gửi tin nhắn thông báo qua tin nhắn điện thoại gồm hai phần phần phát hiện ngã và phần nhận tín hiệu báo ngã, ứng dụng các các hệ thống hiện đại.

Luận văn sẽ trình bày chi tiết về các khía cạnh của hệ thống, từ việc lựa chọn cảm biến gia tốc phù hợp, xây dựng thuật toán phát hiện ngã chính xác, đến việc thiết kế giao thức truyền tin không dây hiệu quả và tiết kiệm năng lượng. Bên cạnh đó, luận văn cũng sẽ đề cập đến các vấn đề liên quan đến độ chính xác phát hiện ngã, độ trễ hệ thống phát hiện ngã, năng lượng tiêu thụ hệ thống phát hiện ngã và tính bảo mật của dữ liệu. Các nghiên cứu và thử nghiệm thực tế sẽ được thực hiện để đánh giá hiệu quả của hệ thống và đưa ra các khuyến nghị cải tiến. Mục tiêu cuối cùng của luận văn là cung cấp một giải pháp phát hiện ngã người cao tuổi đáng tin cậy, góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống và an toàn người cao tuổi.

1.1. Tầm quan trọng của hệ thống phát hiện ngã cho người già

Việc phát hiện ngã sớm và kịp thời có ý nghĩa vô cùng quan trọng đối với người cao tuổi. Ngã có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng, từ chấn thương nhẹ đến gãy xương, thậm chí tử vong. Ngoài ra, ngã còn có thể gây ra tâm lý sợ hãi, lo lắng, ảnh hưởng đến khả năng vận động và chất lượng cuộc sống của người cao tuổi. Hệ thống phát hiện ngã giúp người cao tuổi và người thân của họ an tâm hơn, đồng thời giảm gánh nặng cho hệ thống y tế. Theo tài liệu, đối tượng ở đây là người già, sức khỏe cũng như chí nhớ có hạn, sự định hướng và phản xạ giảm dần dẫn đến khả năng té ngã là rất cao. Do điều kiện ngoại cảnh và cơ thể vận động khác nhau nên sự té ngã là khó định hướng và phi tuyến. Một số yếu tố có thể dẫn đến ngã như mất thăng bằng hoặc bị kéo là một nguyên nhân phổ biến của ngã.

1.2. Ứng dụng của cảm biến gia tốc trong phát hiện ngã

Cảm biến gia tốc là một thiết bị điện tử có khả năng đo gia tốc của vật thể. Trong lĩnh vực phát hiện ngã, cảm biến gia tốc được sử dụng để theo dõi sự thay đổi về vận tốc và hướng di chuyển của người cao tuổi. Khi người cao tuổi bị ngã, cảm biến gia tốc sẽ ghi nhận sự thay đổi đột ngột về gia tốc và gửi tín hiệu báo động. Các cảm biến gia tốc đa số đều được chế tạo theo công nghệ MEMS, nhờ vậy kích thước, khối lượng và giá thành các loại cảm biến này trở nên rẻ hơn nhiều so với các công nghệ chế tạo cũ.

1.3. Truyền tin không dây và khả năng ứng dụng IoT phát hiện ngã

Truyền tin không dây đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối cảm biến gia tốc với hệ thống xử lý và cảnh báo. Các công nghệ truyền tin không dây phổ biến như Bluetooth phát hiện ngã, Wifi phát hiện ngã, Zigbee phát hiện ngã và LoRa phát hiện ngã đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Việc lựa chọn công nghệ truyền tin phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu về khoảng cách truyền, tốc độ truyền, năng lượng tiêu thụ hệ thống phát hiện ngã và chi phí. Ngày nay, các hệ thống xây dựng từ các cảm biến phục vụ cho y tế, chăm sóc sức khỏe đang được phát triển rộng rãi.

II. Thách Thức Nghiên Cứu Phát Hiện Ngã Người Cao Tuổi Vấn Đề

Mặc dù hệ thống phát hiện ngã người cao tuổi mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc thiết kế hệ thống phát hiện ngã hiệu quả và chính xác vẫn còn nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là làm thế nào để phân biệt ngã với các hoạt động sinh hoạt hàng ngày như ngồi xuống, đứng lên, đi lại, v.v. Các hoạt động này cũng có thể tạo ra những thay đổi về gia tốc tương tự như ngã, dẫn đến báo động sai. Do đó, cần phải xây dựng các thuật toán phát hiện ngã thông minh và linh hoạt, có khả năng thích ứng với các đặc điểm vận động khác nhau của từng người cao tuổi.

Một thách thức khác là làm thế nào để đảm bảo độ chính xác phát hiện ngã cao trong các môi trường khác nhau. Các yếu tố như địa hình, ánh sáng, tiếng ồn và nhiễu điện từ có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của cảm biến gia tốc. Do đó, cần phải lựa chọn cảm biến gia tốc có độ nhạy cao và khả năng chống nhiễu tốt, đồng thời áp dụng các giải thuật lọc nhiễu cảm biến gia tốc hiệu quả. Bên cạnh đó, việc tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ hệ thống phát hiện ngã cũng là một vấn đề quan trọng, đặc biệt đối với các thiết bị đeo trên người. Các thuật toán điều khiển năng lượng thông minh cần được áp dụng để kéo dài thời gian sử dụng pin và giảm thiểu sự bất tiện cho người cao tuổi.

2.1. Phân biệt ngã và các hoạt động sinh hoạt hàng ngày

Việc phân biệt ngã với các hoạt động sinh hoạt hàng ngày là một thách thức lớn trong thiết kế hệ thống phát hiện ngã. Các hoạt động như ngồi xuống, đứng lên, đi lại, chạy bộ, v.v. đều có thể tạo ra những thay đổi về gia tốc tương tự như ngã, dẫn đến báo động sai. Để giải quyết vấn đề này, cần phải xây dựng các thuật toán phát hiện ngã thông minh và linh hoạt, có khả năng phân tích các đặc điểm vận động khác nhau của từng hoạt động. Cần xem xét các yếu tố như thời gian, biên độ và hướng của gia tốc, cũng như các thông tin bổ sung từ các cảm biến khác như cảm biến áp suất, cảm biến chuyển động, v.v. Các hoạt động bình thường thường không vượt quá 3 g, nhưng đôi khi có thể trong quá trình một số động tác đặc biệt, ví dụ trong nhảy, chạy hoặc ngồi xuống đột ngột.

2.2. Ảnh hưởng của môi trường đến độ chính xác phát hiện ngã

Môi trường có thể ảnh hưởng đáng kể đến độ chính xác phát hiện ngã. Các yếu tố như địa hình (ví dụ: sàn nhà trơn trượt, bậc thang), ánh sáng (ví dụ: ánh sáng yếu), tiếng ồn (ví dụ: tiếng ồn giao thông) và nhiễu điện từ (ví dụ: từ các thiết bị điện tử khác) có thể gây ra sai số trong cảm biến gia tốc và làm giảm độ chính xác của hệ thống. Để giảm thiểu ảnh hưởng của môi trường, cần phải lựa chọn cảm biến gia tốc có độ nhạy cao và khả năng chống nhiễu tốt, đồng thời áp dụng các giải thuật lọc nhiễu cảm biến gia tốc hiệu quả. Các giải thuật này có thể sử dụng các kỹ thuật như lọc Kalman, lọc trung bình, v.v.

2.3. Tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ của hệ thống phát hiện ngã

Năng lượng tiêu thụ là một yếu tố quan trọng cần xem xét trong thiết kế hệ thống phát hiện ngã, đặc biệt đối với các thiết bị đeo trên người. Việc tiêu thụ quá nhiều năng lượng sẽ làm giảm thời gian sử dụng pin và gây bất tiện cho người cao tuổi. Để tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ, cần phải áp dụng các thuật toán điều khiển năng lượng thông minh, chẳng hạn như tắt cảm biến gia tốc khi không cần thiết, giảm tần số lấy mẫu, sử dụng các giao thức truyền tin không dây tiết kiệm năng lượng, v.v.

III. Cách Tiếp Cận Thuật Toán AI Phát Hiện Ngã Giải Pháp

Luận văn đề xuất một phương pháp phát hiện ngã dựa trên việc kết hợp cảm biến gia tốc và thuật toán AI phát hiện ngã. Cảm biến gia tốc được sử dụng để thu thập dữ liệu về vận động của người cao tuổi, trong khi thuật toán AI được sử dụng để phân tích dữ liệu và xác định xem có ngã hay không. Thuật toán này được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn các mẫu ngã và các hoạt động sinh hoạt hàng ngày, nhằm nâng cao độ chính xác phát hiện ngã và giảm thiểu báo động sai. Theo các khảo sát thì giá trị tăng tốc nhỏ nhất hay gia tốc của ngã nhỏ nhất tính từ ngã 3G ( Với G là gia tốc trọng trường), nhưng thường dao động cao hơn lên đến vài G. Các hoạt động bình thường thường không vượt quá 3 g, nhưng đôi khi có thể trong quá trình một số động tác đặc biệt, ví dụ trong nhảy, chạy hoặc ngồi xuống đột ngột.

3.1. Lựa chọn và hiệu chỉnh cảm biến gia tốc phù hợp

Việc lựa chọn cảm biến gia tốc phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác phát hiện ngã cao. Cần xem xét các yếu tố như độ nhạy, dải đo, độ phân giải, độ ổn định và khả năng chống nhiễu của cảm biến gia tốc. Sau khi lựa chọn được cảm biến gia tốc phù hợp, cần phải hiệu chỉnh cảm biến gia tốc để loại bỏ các sai số và đảm bảo độ chính xác của dữ liệu. Có thể sử dụng các phương pháp hiệu chỉnh như hiệu chỉnh offset, hiệu chỉnh hệ số tỉ lệ, v.v.

3.2. Xây dựng và huấn luyện thuật toán phát hiện ngã ứng dụng AI

Thuật toán phát hiện ngã là trái tim của hệ thống. Thuật toán này cần phải có khả năng phân tích dữ liệu từ cảm biến gia tốc và xác định xem có ngã hay không. Để xây dựng thuật toán phát hiện ngã, có thể sử dụng các kỹ thuật AI như máy học (ví dụ: mạng nơ-ron, cây quyết định, máy vector hỗ trợ), học sâu (ví dụ: mạng nơ-ron tích chập, mạng nơ-ron hồi quy), v.v. Thuật toán cần được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn các mẫu ngã và các hoạt động sinh hoạt hàng ngày, nhằm nâng cao độ chính xác phát hiện ngã và giảm thiểu báo động sai.

3.3. Tích hợp giao thức truyền tin không dây độ tin cậy cao

Giao thức truyền tin không dây đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối cảm biến gia tốc với hệ thống xử lý và cảnh báo. Cần lựa chọn giao thức truyền tin không dây có độ tin cậy cao, đảm bảo rằng dữ liệu từ cảm biến gia tốc được truyền đến hệ thống xử lý một cách chính xác và kịp thời. Các giao thức truyền tin không dây phổ biến như Bluetooth, Wifi, Zigbee và LoRa đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Việc lựa chọn giao thức truyền tin phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu về khoảng cách truyền, tốc độ truyền, năng lượng tiêu thụ và chi phí.

IV. Đánh Giá Hiệu Quả Hệ Thống Kết Quả Nghiên Cứu Phát Hiện Ngã

Để đánh giá hiệu quả của hệ thống phát hiện ngã, luận văn thực hiện các thử nghiệm trên một nhóm người cao tuổi. Các thử nghiệm được thực hiện trong các môi trường khác nhau, bao gồm nhà ở, bệnh viện và trung tâm dưỡng lão. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống phát hiện ngã có độ chính xác cao và độ trễ thấp, đáp ứng được yêu cầu của việc giám sát sức khỏe và an toàn cho người cao tuổi. Hệ thống hoạt động giao tiếp với các thiết bị ngoại vi tốt. Trong quá trình thử nghiệm khả năng nhận đúng của hệ thống là trên 75%.

4.1. Phương pháp thử nghiệm đánh giá độ chính xác và độ trễ

Để đánh giá độ chính xác và độ trễ của hệ thống phát hiện ngã, cần thực hiện các thử nghiệm có kiểm soát. Các thử nghiệm này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng một robot mô phỏng ngã hoặc bằng cách yêu cầu người cao tuổi thực hiện các động tác mô phỏng ngã. Độ chính xác được đánh giá bằng cách so sánh số lượng ngã được phát hiện chính xác với tổng số ngã. Độ trễ được đánh giá bằng cách đo thời gian từ khi ngã xảy ra đến khi hệ thống gửi tín hiệu báo động.

4.2. Phân tích kết quả thử nghiệm và so sánh với các hệ thống khác

Sau khi thực hiện các thử nghiệm, cần phân tích kết quả để đánh giá hiệu quả của hệ thống phát hiện ngã. Các kết quả cần được so sánh với các hệ thống khác để xác định xem hệ thống này có ưu điểm gì so với các hệ thống hiện có. Cần xem xét các yếu tố như độ chính xác, độ trễ, năng lượng tiêu thụ, chi phí và tính tiện lợi của hệ thống.

4.3. Thảo luận về các hạn chế của hệ thống và hướng cải tiến

Bất kỳ hệ thống nào cũng có những hạn chế nhất định. Cần thảo luận về các hạn chế của hệ thống phát hiện ngã và đưa ra các hướng cải tiến. Các hạn chế có thể bao gồm độ chính xác chưa đạt yêu cầu trong một số môi trường, độ trễ còn quá cao, năng lượng tiêu thụ còn quá lớn, chi phí còn quá cao, v.v. Các hướng cải tiến có thể bao gồm sử dụng các cảm biến có độ nhạy cao hơn, áp dụng các giải thuật thông minh hơn, tối ưu hóa giao thức truyền tin, v.v.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai Phát Hiện Ngã

Luận văn đã trình bày một phương pháp phát hiện ngã hiệu quả dựa trên việc kết hợp cảm biến gia tốc và thuật toán AI. Hệ thống phát hiện ngã có độ chính xác cao và độ trễ thấp, đáp ứng được yêu cầu của việc giám sát sức khỏe và an toàn cho người cao tuổi. Trong tương lai, có thể nghiên cứu và phát triển thêm các tính năng mới cho hệ thống phát hiện ngã, chẳng hạn như khả năng dự đoán ngã, khả năng gọi cấp cứu tự động, v.v. Thiết bị cảnh báo ngã ở người cao tuổi là một ứng dụng mới mẻ trong nước, có tiềm năng phát triển và thương mại hóa.

5.1. Tóm tắt các kết quả nghiên cứu chính

Cần tóm tắt lại các kết quả nghiên cứu chính của luận văn. Các kết quả này có thể bao gồm độ chính xác và độ trễ của hệ thống phát hiện ngã, so sánh với các hệ thống khác, các hạn chế của hệ thống và các hướng cải tiến.

5.2. Đề xuất các hướng nghiên cứu phát triển trong tương lai

Cần đề xuất các hướng nghiên cứu phát triển trong tương lai cho hệ thống phát hiện ngã. Các hướng này có thể bao gồm nghiên cứu và phát triển các tính năng mới, cải thiện độ chính xác và độ trễ, giảm năng lượng tiêu thụ, giảm chi phí, v.v. Một hướng phát triển nữa là việc tích hợp các ứng dụng AI vào hệ thống phát hiện ngã.

5.3. Khuyến nghị ứng dụng thực tiễn và tiềm năng thương mại hóa

Cần đưa ra các khuyến nghị về việc ứng dụng thực tiễn hệ thống phát hiện ngã. Hệ thống này có thể được sử dụng trong các bệnh viện, trung tâm dưỡng lão, nhà ở, v.v. Cần thảo luận về tiềm năng thương mại hóa của hệ thống và các bước cần thiết để đưa hệ thống ra thị trường.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Theo thống kê y tế cộng đồng, khoảng 30% đến 40% người cao tuổi trên 65 tuổi gặp phải các sự cố té ngã ít nhất một lần mỗi năm, trong đó hơn 20% trường hợp dẫn đến những chấn thương nghiêm trọng như gãy xương hông hoặc chấn thương sọ não. Quá trình lão hóa tự nhiên làm suy giảm phản xạ vận động, teo giảm khối lượng cơ bắp và giảm thị lực, biến các hoạt động sinh hoạt thường nhật trở thành nguy cơ tiềm ẩn. Khi sự cố xảy ra, việc phát hiện chậm trễ làm tăng tỷ lệ tử vong và biến chứng lâu dài do thiếu sự trợ giúp y tế kịp thời trong khung giờ vàng 60 phút đầu tiên.

Luận văn thạc sĩ chuyên ngành Kỹ thuật Điện tử của tác giả Lê Ngọc Duy, thực hiện tại Trường Đại học Công nghệ – Đại học Quốc gia Hà Nội vào tháng 5 năm 2013 dưới sự hướng dẫn của TS. Trần Đức Tân, tập trung giải quyết bài toán cấp thiết này. Mục tiêu trọng tâm của đề tài là nghiên cứu động học chuyển động, thiết kế và chế tạo thành công một mô hình phần cứng tích hợp hoàn chỉnh có khả năng tự động nhận dạng trạng thái ngã và truyền tín hiệu khẩn cấp qua mạng viễn thông.

Phạm vi nghiên cứu bao quát từ mô hình hóa toán học chuyển động cơ thể, khảo sát gia tốc thực nghiệm từ 0g đến 7g, đến thiết kế mạch nhúng kích thước 10x10 cm sử dụng nguồn 5V và 12V. Ý nghĩa thực tiễn của công trình thể hiện qua việc giảm thiểu rủi ro cho người già sống độc lập, hỗ trợ cảnh báo tức thời qua tin nhắn SMS đến số điện thoại người thân với độ trễ dưới 5 giây, tạo tiền đề vững chắc cho việc thương mại hóa các thiết bị hỗ trợ y tế cá nhân tại Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Hệ thống được xây dựng dựa trên sự phối hợp giữa lý thuyết động lực học chuyển động nhiều vật và công nghệ cảm biến vi cơ điện tử MEMS. Chuyển động của cơ thể người được mô hình hóa như chuyển động của một chất điểm có định hướng gắn liền với trọng tâm cơ thể. Đề tài thiết lập hai hệ quy chiếu trực chuẩn: hệ quy chiếu cố định gắn với phương gia tốc trọng trường Trái Đất và hệ quy chiếu động gắn trực tiếp trên cơ thể người với ba trục tọa độ X, Y, Z. Trạng thái không gian của người được xác định thông qua ba góc định hướng Euler kết hợp với ma trận quay Ry góc 90 độ và ma trận truyền dịch chuyển.

Ba khái niệm cốt lõi tạo nên nền tảng phân tích bao gồm:

• Gia tốc di chuyển tổng cộng: Giá trị độ lớn vector tổng hợp từ ba trục tọa độ độc lập nhằm loại bỏ sự phụ thuộc vào hướng va đập.
• Ngưỡng tác động chấn động: Mức biến thiên gia tốc cực hạn nhằm phân tách giữa vận động bình thường và va chạm nguy hiểm.
• Góc lệch định hướng không gian: Sự thay đổi góc tương đối của các trục tọa độ trong khoảng thời gian xác lập trước và sau va chạm.

Cảm biến gia tốc 3 trục ADXL345 đóng vai trò thu thập tín hiệu với độ phân giải cao 13-bit, độ nhạy 3.9mg/LSB trên dải đo danh định ±16g, cho phép ghi nhận độ nghiêng chi tiết dưới 1.0 độ.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp luận thiết kế hệ thống cơ điện tử kết hợp tuần tự và đồng thời, chia thành ba giai đoạn thực hiện liên tục:

• Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu: Đo đạc thực nghiệm các mẫu chuyển động thường nhật như đi bộ đều, đứng lên, ngồi xuống nhanh, nhảy và các tư thế ngã mô phỏng gồm ngã ngửa, ngã sấp, ngã nghiêng và ngã lăn. Cảm biến ADXL345 được cấu hình lấy mẫu ở tốc độ 800Hz, dữ liệu truyền về bộ vi xử lý qua giao thức SPI 4 dây với tốc độ truyền bit cao và chống nhiễu vượt trội.
• Thiết kế và xử lý tín hiệu nhúng: Vi điều khiển 8-bit ATmega8 hoạt động ở xung nhịp 8MHz chịu trách nhiệm xử lý thuật toán lọc dữ liệu, tính toán giá trị căn bậc hai vector gia tốc tổng và so sánh các điều kiện logic thời gian thực.
• Phân tích và thử nghiệm hệ thống: Thiết lập môi trường giám sát máy tính qua giao diện Visual Basic kết nối cổng nối tiếp RS232 ở tốc độ truyền 9600 baud, hỗ trợ vẽ đồ thị dạng sóng gia tốc trực quan phục vụ việc hiệu chỉnh ngưỡng thuật toán. Mô-đun SIM548 tích hợp GSM/GPRS đảm nhận vai trò thực thi tập lệnh AT để gửi tin nhắn SMS cảnh báo tức thời.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình đo đạc thực nghiệm và phân tích dạng sóng gia tốc đã làm sáng tỏ các đặc trưng chuyển động then chốt:

• Gia tốc chuyển động sinh hoạt bình thường: Khi người đi bộ đều đặn, gia tốc biến thiên tuần hoàn với biên độ dao động từ 0g đến 2.5g và không vượt quá ngưỡng 2g ở trạng thái ổn định. Trong hoạt động đứng lên và ngồi xuống đột ngột, gia tốc đạt đỉnh cực đại tức thời dưới 3g trong khoảng thời gian rất ngắn khoảng 0.2 giây, sau đó nhanh chóng xác lập lại mức cân bằng 1g sau chưa đầy 1 giây.
• Đặc trưng va chạm ngã: Khi xảy ra sự cố ngã thực sự, gia tốc va chạm của cơ thể với mặt đất tăng vọt lên giá trị đột biến xấp xỉ 7g, cao hơn gấp 2.3 đến 3.5 lần so với hoạt động ngồi xuống thông thường.
• Sự biến đổi định hướng không gian: Sự cố ngã luôn đi kèm với sự thay đổi góc định hướng không gian lớn hơn 35 độ giữa trạng thái 1 giây trước va chạm và 2 giây sau va chạm. Trong các trường hợp ngã lăn phức tạp trên mặt phẳng ngang, biên độ sai lệch thành phần gia tốc trên trục X và trục Y ghi nhận sự thay đổi cục bộ vượt mức 1g.
• Hiệu năng hệ thống phần cứng: Thiết bị nguyên mẫu đạt tỷ lệ nhận dạng chính xác tổng thể trên 75% trong các kịch bản thử nghiệm đa dạng, thời gian gửi tin nhắn cảnh báo thành công qua mạng di động duy trì ổn định từ 3 đến 5 giây kể từ khi xác lập ngã.

Thảo luận kết quả

Dữ liệu thu được có thể được biểu diễn trực quan qua bảng so sánh đặc tính động học giữa các trạng thái chuyển động:

Trạng thái vận động	Gia tốc cực đại (g)	Thời gian biến thiên (s)	Biến thiên góc định hướng
Đi bộ bình thường	0.8 - 2.5	Tuần hoàn liên tục	Dưới 10 độ
Ngồi xuống nhanh	2.0 - 2.9	0.2 - 0.5	Dưới 20 độ
Rơi tự do và ngã ngửa	6.5 - 7.2	0.1 - 0.3	Lớn hơn 35 độ
Ngã lăn trên sàn	3.5 - 5.0	1.0 - 2.0	Thay đổi trục X-Y trên 1g

Kết quả nghiên cứu chứng minh rằng nếu chỉ áp dụng giải thuật phát hiện đơn giản bằng ngưỡng gia tốc đơn thuần 3g, hệ thống sẽ gặp hiện tượng báo động giả đối với các hành vi như ngồi mạnh xuống ghế hoặc nhảy bước. Bằng việc kết hợp giải thuật kiểm tra góc lệch không gian trong khung thời gian 3 giây, độ tin cậy của hệ thống tăng lên rõ rệt. So sánh với các nghiên cứu cảm biến mang trên người của các tác giả quốc tế trước đó, việc bổ sung cơ chế kiểm tra biến thiên thành phần gia tốc trục giúp giải quyết triệt để trường hợp ngã lăn khỏi giường mà không làm thay đổi trạng thái góc tĩnh cuối cùng. Một số sai số còn tồn tại xuất phát từ nhiễu đường truyền UART và giới hạn nguồn nuôi dòng đỉnh 2A của mô-đun GSM.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm tối ưu hóa thiết bị cảnh báo ngã hướng tới ứng dụng thực tế và thương mại hóa rộng rãi, luận văn đưa ra bốn giải pháp mang tính chiến lược:

• Thu nhỏ kích thước phần cứng và tối ưu công thái học: Tiến hành tái thiết kế bo mạch vi dải đa lớp, chuyển đổi toàn bộ linh kiện chân cắm sang linh kiện dán SMD, giảm kích thước bo mạch từ 10x10 cm xuống dưới 5x5 cm. Đơn vị sản xuất thiết bị y tế cần tích hợp module SIM và ăng-ten ngầm để tạo thành thiết bị dạng mặt dây chuyền hoặc vòng đeo tay có trọng lượng dưới 80 gram trong vòng 6 tháng tới.
• Tối ưu hóa nguồn năng lượng và quản lý dòng tải: Nâng cấp khối nguồn sử dụng pin Lithium-Polymer 3.7V kết hợp mạch sạc thông minh và chế độ tiết kiệm năng lượng cho ATmega8. Cắt giảm dòng tiêu thụ đỉnh 2A của SIM548 bằng cách chuyển sang các mô-đun viễn thông băng hẹp chuyên dụng, kéo dài thời lượng hoạt động liên tục từ 12 giờ lên tối thiểu 72 giờ cho mỗi lần sạc.
• Nâng cấp giải thuật xử lý tín hiệu số: Bổ sung bộ lọc số thông thấp Kalman hoặc Butterworth trên miền số học để loại bỏ nhiễu rung lắc cơ học tần số cao. Ứng dụng mô hình học máy nhẹ trên vi điều khiển 32-bit nhằm nâng độ chính xác nhận diện ngã đạt trên 95%, giảm tỷ lệ báo động sai xuống dưới 2% trong lộ trình 12 tháng.
• Tích hợp đa cảm biến và hệ thống định vị vệ tinh: Kết hợp thêm cảm biến con quay hồi chuyển Gyroscope để đo chính xác vận tốc góc và kích hoạt mô-đun GPS tích hợp sẵn trên SIM548. Cơ quan phát triển hệ thống cần xây dựng máy chủ trung tâm nhận dữ liệu tọa độ thời gian thực để cấp cứu khẩn cấp ngoài phạm vi gia đình.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang lại giá trị thực tiễn và học thuật cao cho nhiều nhóm độc giả chuyên môn:

• Kỹ sư thiết kế hệ thống nhúng và IoT y tế: Nắm bắt phương pháp kết nối phần cứng đồng bộ giữa vi điều khiển họ AVR với các module cảm biến MEMS qua chuẩn SPI và mô-đun GSM qua giao tiếp UART, ứng dụng trong việc tối ưu sơ đồ nguyên lý và thiết kế mạch in.
• Các nhà nghiên cứu y sinh học và chăm sóc sức khỏe: Sử dụng bộ thông số động học thực nghiệm về gia tốc va chạm 7g và góc lệch không gian để xây dựng các mô hình phân tích hành vi vận động và phòng ngừa rủi ro chấn thương cho bệnh nhân lão khoa.
• Học viên cao học và sinh viên ngành Điện tử - Viễn thông: Tiếp cận quy trình nghiên cứu toàn diện từ mô hình hóa toán học, lập trình driver nhúng C/C++ cho thanh ghi ADXL345 đến phát triển giao diện thu thập dữ liệu trên máy tính.
• Doanh nghiệp sản xuất thiết bị hỗ trợ người cao tuổi: Tham khảo kiến trúc hệ thống mẫu và các đề xuất tối ưu hóa để rút ngắn chu kỳ nghiên cứu - phát triển dòng sản phẩm vòng đeo tay cảnh báo cứu hộ khẩn cấp tại thị trường trong nước.

Câu hỏi thường gặp

• Tại sao hệ thống sử dụng cảm biến gia tốc ADXL345 thay vì các cảm biến truyền thống? Cảm biến ADXL345 ứng dụng công nghệ vi cơ điện tử MEMS giúp giảm kích thước mạch, hạ giá thành sản xuất nhưng vẫn đảm bảo độ phân giải cao 13-bit và dải đo rộng ±16g. Khả năng phát hiện độ nghiêng dưới 1.0 độ cùng giao thức SPI tốc độ cao giúp vi điều khiển xử lý tín hiệu va chạm tức thì mà không bị trễ khung dữ liệu.

• Hệ thống phân biệt sự cố ngã thật với hành vi ngồi xuống đột ngột bằng cách nào? Hệ thống sử dụng giải thuật định hướng kết hợp đa điều kiện. Khi gia tốc vượt ngưỡng 3g, vi điều khiển sẽ kiểm tra góc lệch không gian của cơ thể 1 giây trước và 2 giây sau va chạm. Hoạt động ngồi nhanh chỉ tạo xung dưới 3g và góc lệch nhỏ, trong khi ngã thật tạo xung tới 7g kèm góc lệch lớn hơn 35 độ.

• Khối nguồn của thiết bị được thiết kế như thế nào để đáp ứng dòng tải lớn của mô-đun SIM? Hệ thống dùng nguồn đầu vào 12V 3A từ adaptor, sau đó hạ áp qua IC nguồn xung LM2576T để tạo đường nguồn 5V chịu dòng tải đỉnh lên tới 2A chuyên cấp riêng cho mô-đun SIM548 khi phát sóng. Đồng thời, IC L7805CV và đi-ốt Zener tạo ra các mức điện áp ổn định 5V và 3V nuôi vi điều khiển và cảm biến.

• Giải thuật phát hiện ngã theo định hướng quá trình xử lý trường hợp ngã lăn như thế nào? Trong trường hợp ngã lăn quanh một trục rồi trở về tư thế ban đầu, góc lệch tĩnh đầu và cuối không đổi. Giải thuật nâng cao sẽ quét liên tục sự biến thiên gia tốc trên từng trục tọa độ X và Y trong khung thời gian 3 giây. Nếu ghi nhận độ lệch thành phần vượt mức 1g, hệ thống lập tức xác nhận sự cố và phát lệnh cảnh báo.

• Độ trễ của quá trình gửi tin nhắn khẩn cấp từ khi người già bị ngã là bao lâu? Thời gian trễ toàn trình dao động trong khoảng 3 đến 5 giây. Khoảng thời gian này bao gồm 2 giây chờ xác lập trạng thái ổn định cơ thể sau va chạm, vài mili-giây tính toán ma trận góc của ATmega8 và 1 đến 3 giây để mô-đun SIM548 truyền chuỗi ký tự qua mạng viễn thông GSM đến số máy định sẵn.

Kết luận

• Luận văn đã chế tạo thành công thiết bị prototype cảnh báo ngã cho người già với khả năng hoạt động độc lập và giao tiếp không dây ổn định.
• Mô hình hóa toán học chính xác động học cơ thể người thông qua hệ tọa độ định hướng, cảm biến MEMS ADXL345 và ma trận quay không gian.
• Đề xuất và thực nghiệm 3 thuật toán nhận dạng ngã thông minh, giúp nâng cao độ chính xác nhận diện thực tế đạt mức trên 75%.
• Xây dựng hoàn chỉnh mạch phần cứng nhúng ATmega8 kết hợp khối truyền thông GSM SIM548 và giao diện giám sát đồ họa trực quan trên máy tính qua cổng nối tiếp.
• Đóng góp quan trọng vào lĩnh vực thiết bị y tế thông minh tại Việt Nam, mở ra lộ trình nâng cấp giải thuật lọc Kalman và thương mại hóa sản phẩm trong vòng 6 đến 12 tháng tới.

Trích đoạn nội dung tài liệu

đặt vấn đề trên, chúng ta thực hiện mô hình hóa các khối chức năng như hình vẽ. MODUL COMPUTER ADXL 345 SPI UART SIM 548 UART MODUL CPU UART LCD 5V DC 12V DC Hình 2.1 Sơ đồ khối chức năng Trong đó modul ADXL345 chịu trách nhiệm đo gia tốc của đối tượng và gửi giá trị về vi điều khiển thông qua chuẩn truyền thông SPI. Mô đun Sim 548 có chức năng gửi tin nhắn đến thuê bao của người thân và giao tiếp UART với mô đun điều khiển trung tâm. Màn hình LCD hiển thị giá trị tức thời của gia tốc chuyển động.

Vi điều khiển Atmega 8 giao tiếp với máy tính thông qua giao diện Visual Basic với truyền thông nối tiếp không đồng bộ RS232 giúp lưu trữ thông tin và quan sát hiện tượng một cách trực quan.2 Các thiết bị liên quan 2.1 Cảm biến đo gia tốc Hiện nay, các cảm biến gia tốc đa số đều được chế tạo theo công nghệ MEMS, nhờ vậy kích thước, khối lượng và giá thành các loại cảm biến này trở nên rẻ hơn nhiều so với các TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 9 công nghệ chế tạo cũ [2]. Trong phạm vi đề tài thiết bị dùng để phát hiện ngã là cảm biến gia tốc ADXL345.2 Cảm biến ADXL345 ADXL345 là một cảm biến nhỏ, mỏng có các tính năng sau: + Đo gia tốc 3-trục với độ phân giải cao (13-bit) trong dải đo ±16g. + Đầu ra số được xử lý và có thể đọc dữ liệu thông qua các chuẩn giao tiếp là I2C hoặc là SPI (3 hoặc 4 dây) đều được hỗ trợ trong các dòng vi xử lý phổ thông. + Độ phân giải cao (3,9mg / LSB) cho phép đo lường thay đổi độ nghiêng ít hơn 1,0°.

+ Cảm biến cho phép chỉnh được tầm đo +/-2g, +/-4g, +/-8g. Sơ đồ nguyên lý của cảm biến ADXL345 được mô tả trong hình sau.3 Sơ đồ nguyên lý của cảm biến ADXL345 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 10 Gia tốc trọng trường tại một địa điểm là không đổi. Khi cảm biến quay 1 góc nào đó, hệ trục toạ độ gắn với cảm biến cũng quay theo, và do đó, hình chiếu của gia tốc trọng trường lên các trục toạ độ đó sẽ thay đổi. Từ các giá trị đó, ta xác định được góc nghiêng hiện tại của cảm biến, cũng như góc mà cảm biến đã quay đi so với vị trí trước.

Ví dụ sau thời gian T mà đọc được cảm biến đã quay 1 góc bao nhiêu độ, ta suy ra được vận tốc. Nếu tích phân vận tốc này ta sẽ có quỹ đạo chuyển động của cảm biến. Giá trị đọc về của các cảm biến gia tốc thường được tính theo đơn vị "g", g tức là gia tốc trọng trường. Do đó kết quả tính toán góc nghiêng, sau khi chia cho nhau sẽ mất đi thành phần "g".

Giá trị đọc về từ cảm biến là hình chiếu của g trên 3 trục X, Y, Z. Ứng dụng của cảm biến: + Phát hiện chuyển động shock, rơi hoặc dao động, rung lắc.2 Tổng quan về vi điều khiển Atmega8 Atmega8 thuộc họ AVR được sản xuất bởi Cty ATMEL với tính năng mạnh mẽ với một số tính năng cơ bản sau: + Có 130 lệnh mạnh xử lý hầu hết trong một chu kỳ xung nhịp. + Có 8Kbyte bộ nhớ flash có thể xóa lập trình được và có thể chịu được 10000 lần ghi xóa. + Có 32 thanh ghi đa năng 8 bit, 512 byte bộ nhớ EEPROM tích hợp trên chíp, có 1 kbyte SRAM nội.

+ Có hai bộ định thời/đếm 8 bit và một bộ định thời/đếm 16 bit với bộ chia tần lập trình được. + Có ba kênh điều xung, 6 kênh lối vào chuyển đổi ADC với độ phân giải 10 bit. Atmega8 có 28 chân, trong đó có 23 cổng vào ra. Hình dưới đây mô tả nguyên lý cấu tạo của vi điều khiển Atmega.

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.4 Cấu tạo của vi điều khiển Atmega 2.3 Module SIM548 Đây là module GSM/GPRS và GPS của hãng SIMCOM Hình 2.5 Module SIM548 Module SIM548 có thể hoạt động với các tần số sau GSM 850MHz, 900 MHz, DCS 1800MHz và PCS 1900MHz và cũng hỗ trợ kỹ thuật GPS định vị vị trí bằng vệ tinh. Với TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 12 kích thước nhỏ 55mm 34mm x 3.0 mm, module này có thể sử dụng cho các ứng dụng như điện thoại thông minh, PDA, thiết bị định vị toàn cầu GPS. Chúng ta có thể giao tiếp với module thông qua chuẩn đế 60 chân dành riêng cho module SIM548. Thông qua đế chuẩn 60 chân này, chúng ta có thể sử dụng module với các mục đích khác nhau.6 Các khối chức năng của Module SIM548 Có các cách để cho phép ứng dụng GSM hoạt động như sau: - Sử dụng chân PWMRKEY.

- Sử dụng chân CHG_IN. - Sử dụng ngắt của một thời gian thực. - Sử dụng chân PWMRKEY để bật ứng dụng GSM: Truyền tin SMS qua GSM có thể mô tả như hình dưới: TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.8 Kết nối mô đun sim và vi điều khiển 2.3 Giao tiếp SPI SPI (Serial Peripheral Bus) là một chuẩn truyền thông nối tiếp tốc độ cao do hãng Motorola đề xuất. Đây là kiểu truyền thông theo chíp chủ - chíp tớ, trong đó có 1 chíp chủ điều phối quá trình tuyền thông và các chíp tớ được điều khiển bởi chíp chủ vì thế truyền thông chỉ xảy ra giữa Chíp chủ và Chíp tớ.

SPI là một cách truyền song công (full duplex) nghĩa là tại cùng một thời điểm quá trình truyền và nhận có thể xảy ra đồng thời. SPI đôi khi được gọi là chuẩn truyền thông “4 dây” vì có 4 đường giao tiếp trong chuẩn này đó là SCK (Xung nhịp), MISO (Chíp chủ nhận, chíp tớ truyền), MOSI (Chíp chủ truyền, chíp tớ nhận) và SS (chọn chip tớ). Hình sau thể hiện một kết SPI giữa một chíp chủ và 3 chíp Chíp tớ thông qua 4 đường. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.9 Giao tiếp SPI + SCK: Xung giữ nhịp cho giao tiếp SPI, vì SPI là chuẩn truyền đồng bộ nên cần 1 đường giữ nhịp, mỗi nhịp trên chân SCK báo 1 bit dữ liệu đến hoặc đi.

Đây là điểm khác biệt với truyền thông không đồng bộ mà chúng ta đã biết trong chuẩn UART. Sự tồn tại của chân SCK giúp quá trình tuyền ít bị lỗi và vì thế tốc độ truyền của SPI có thể đạt rất cao. Xung nhịp chỉ được tạo ra bởi chíp chủ. + MISO: nếu là chíp Chủ thì đây là đường Input còn nếu là chíp Chíp tớ thì MISO ại là Output.

MISO của Chíp chủ và các Chíp tớs được nối trực tiếp với nhau. + MOSI: nếu là chíp chủ thì đây là đường lối ra còn nếu là chíp tớ thì MOSI là lối vào. MOSI của chíp chủ và các chíp tớ được nối trực tiếp với nhau. + SS: SS là đường chọn chíp tớ cần giap tiếp, trên các chíp tớ đường SS sẽ ở mức cao khi không làm việc.

Nếu chíp chủ kéo đường SS của một chíp tớ nào đó xuống mức thấp thì việc giao tiếp sẽ xảy ra giữa chíp chủ và chíp tớ đó. Chỉ có 1 đường SS trên mỗi chíp tớ nhưng có thể có nhiều đường điều khiển SS trên chíp chủ, tùy thuộc vào thiết kế của người dùng.4 Giao tiếp UART Cổng COM hay cổng nối tiếp (COM Port, Serial Port) là cổng giao tiếp cơ bản trên PC, cả máy tính để bàn và Laptop. Giao tiếp thông qua cổng COM là giao tiếp theo chuẩn nối tiếp RS232. Hình dưới thể hiện 2 dạng của cổng COM và bảng 1 tóm tắt chức năng các chân của cổng này.

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.12 Cổng COM 9 chân và 25 chân Đáng chú ý nhất trong các chân của cổng COM là 3 chân 0V SG (tín hiệu đất), chân phát dữ liệu TxD và chân nhận dữ liệu RxD. Đây là 3 chân cơ bản phục vụ truyền thông theo chuẩn RS232 và tương thích với UART trên AVR. Các chân còn lại cũng có thể được sử dụng nếu người dùng có 1 ích kiến thức về tổ chức thanh ghi của PC. Tuy nhiên, trong đa số trường hợp giao tiếp qua cổng COM thì chỉ 3 chân trên được sử dụng.

Như đã trình bày trong bài AVR5-UART, chuẩn RS232 và UART nhìn chung là như nhau về mặt khung truyền, tốc độ baud…nhưng khác nhau về mức điện áp và cực.13 So sánh UART và RS232. Hình sau mô tả cách dùng IC Max232 để kết nối giữa UART trên AVR và cổng COM của PC.14 Kết nối AVR với PC thông qua Max232. TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 16 CHƯƠNG III MÔ HÌNH HÓA, THIẾT KẾ HỆ THỐNG CẢNH BÁO NGÃ 3.1 Phương pháp nhận điện ngã 3.1 Mô hình hóa chuyển động người già Một số yếu tố quan trọng có thể dẫn đến ngã là mất thăng bằng. Mất thăng bằng hoặc bị kéo là một nguyên nhân phổ biến của ngã.

Mất thăng bằng xảy ra khi đứng không vững trên mặt đất hoặc sàn nhà. Mất lực ma sát xảy ra khi một người trượt trên mặt đất hoặc sàn nhà ẩm ướt và trơn trượt. Khi leo trèo trên ghế nhà bếp hoặc cân bằng trên các hộp hoặc sách để tăng chiều cao cũng có nguy cơ ngã rất cao. Chuyển động của người rất phức tạp là phối hợp của nhiều chuyển động của các bộ phận trong đề tài chỉ sử dụng cảm biến gia tốc tại một điểm nên ta có thể coi chuyển động của người với gia tốc của nó như chuyển động của chất điểm có định hướng [3].

Xét khái niệm trọng tâm trong trọng trường trái đất ta gọi C là trọng tâm của người, tọa độ của C được tính như sau: Xc   Pi.3) P Trong đó Pi là trọng lượng của khối I P là trọng lượng cơ thể Xi, Yi,Zi vi trí tạo độ trong tâm khối i Việc tính được vị trí trọng tâm giúp ta xác định được vùng đặt cảm biến sao cho hiệu quả nhất là lân cận vùng trọng tâm. Trong phạm vi đề tài sử dụng hai hệ quy chiếu để khảo sát hiện tượng. - Hệ quy chiếu đầu tiên là hệ cố định được gắn trục Z với trọng trường trái đất chiều dương hướng xuống dưới. Đây cũng là hệ tọa độ được định hướng sẵn trong cảm biến ADXL345 - Một hệ quy chiếu vuông góc khác gắn với cơ thể có trục Z luôn chỉ theo phương từ chân lên đầu người, trục X luôn hướng theo tiếp tuyến của quỹ đạo chuyển động và trục y hướng vuông góc với trục X và hướng vào tâm chuyển động.

Hệ tọa độ này có tác dụng TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 17 định hướng cho cơ thể chuyển động. Việc định hướng dựa vào thành phần gia tốc trên các trục của hệ tọa độ Hình 3.