Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ kỹ thuật với đề tài "Nghiên cứu nâng cao độ chính xác đo vận tốc của nguồn nhiệt di chuyển bằng bức xạ hồng ngoại" do nghiên cứu sinh Vũ Văn Quang thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Vũ Toàn Thắng tại Bộ môn Cơ khí Chính xác và Quang học, Viện Cơ khí, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội (bảo vệ năm 2022). Công trình thuộc lĩnh vực kỹ thuật cơ khí chính xác, quang điện tử và đo lường - điều khiển.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Trong bối cảnh xây dựng đô thị thông minh và kiểm soát lưu lượng giao thông, việc thu nhận thông tin chuyển động của các nguồn nhiệt (phương tiện giao thông, con người) từ bức xạ hồng ngoại giúp giảm chi phí phần cứng và tiết kiệm năng lượng tính toán so với các hệ thống camera ghi hình hoặc quét laser phức tạp. Cảm biến hồng ngoại hoạt động độc lập với điều kiện ánh sáng ngày/đêm và môi trường trong nhà/ngoài trời.

Tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước cho thấy cảm biến hồng ngoại nhiệt điện thụ động (PIR) phần lớn mới dừng lại ở các bài toán định tính như phát hiện sự xuất hiện của đối tượng, phân loại hướng di chuyển hoặc ước lượng vị trí thô trong không gian hẹp. Rất ít công trình tập trung giải quyết bài toán ước lượng vận tốc chuyển động định lượng gắn liền với phân tích sai số và đánh giá độ không đảm bảo đo. Việc thiếu hụt mô hình giải tích toàn diện về quang trục, phương pháp căn chỉnh quang - cơ chính xác và các thuật toán xử lý tín hiệu ngẫu nhiên thích nghi với nhiễu là khoảng trống nghiên cứu mà luận án tập trung giải quyết.

Mục tiêu nghiên cứu

Luận án xác định 03 mục tiêu cụ thể:

  1. Phân tích nguyên lý hoạt động và ứng dụng hệ thống quang học kết hợp cảm biến bức xạ hồng ngoại nhiệt điện (PIR) để thu nhận tín hiệu bức xạ từ các nguồn nhiệt tự nhiên, làm cơ sở trích xuất thông tin vận tốc di chuyển.
  2. Cung cấp giải pháp kỹ thuật và thuật toán để xử lý hai bài toán ảnh hưởng cốt lõi đến độ chính xác của hệ thống: (i) Đảm bảo độ song song giữa hai quang trục của hai mô-đun cảm biến PIR; (ii) Xác định chính xác thời gian trễ giữa hai chuỗi tín hiệu điện áp đầu ra của hai cảm biến.
  3. Xây dựng các phương pháp, mô hình toán học và thuật toán xử lý dữ liệu đo, đồng thời thiết lập mô hình tính toán và phân tích độ không đảm bảo đo toàn diện cho toàn hệ thống.

Nội dung nghiên cứu

  • Nội dung 1: Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo hệ quang - cơ - điện tử gồm hai mô-đun cảm biến PIR độc lập phục vụ đo vận tốc nguồn nhiệt.
  • Nội dung 2: Nghiên cứu phân tích các nguồn sai số ảnh hưởng đến kết quả đo, tập trung vào giải pháp căn chỉnh và kiểm soát độ song song giữa hai quang trục của hai mô-đun cảm biến.
  • Nội dung 3: Nghiên cứu các phương pháp và mô hình toán học giải quyết bài toán ước lượng độ trễ thời gian giữa hai tín hiệu đầu ra có nhiễu nhằm xác định vận tốc nguồn nhiệt.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống đo lường vận tốc di chuyển của nguồn nhiệt sử dụng cảm biến bức xạ hồng ngoại thụ động (cảm biến nhiệt điện Pyroelectric - PIR) kết hợp thấu kính Fresnel; các nguồn nhiệt thực tế như phương tiện giao thông và con người; các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác và độ không đảm bảo đo của phép đo vận tốc.
  • Phạm vi không gian và khoảng cách: Nguồn nhiệt di chuyển ở khoảng cách từ $5\text{ m}$ đến $10\text{ m}$ tính từ vị trí lắp đặt hệ thống đo; chuyển động của nguồn nhiệt theo phương vuông góc với quang trục của hai mô-đun cảm biến.
  • Phạm vi vận tốc: Dải vận tốc khảo sát thực nghiệm từ $20\text{ km/h}$ đến $100\text{ km/h}$.
  • Phạm vi quang phổ và nhiệt độ: Dải bước sóng làm việc của cảm biến hồng ngoại PIR là $5\text{ }\mu\text{m} \div 14\text{ }\mu\text{m}$, tương ứng với bức xạ phát xạ của các bề mặt nguồn nhiệt có nhiệt độ từ $-66^\circ\text{C}$ đến $306^\circ\text{C}$ (theo định luật dịch chuyển Wien).

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Phân loại các công nghệ giám sát phương tiện giao thông

Trong chương tổng quan, tác giả phân loại các công nghệ giám sát và xác định vận tốc phương tiện giao thông thành hai nhóm chính: công nghệ tiếp xúc và công nghệ không tiếp xúc.

Nhóm công nghệ Danh mục kỹ thuật Đánh giá ưu / nhược điểm theo văn bản
Tiếp xúc (Intrusive) - Đường ống khí nén
- Vòng cảm ứng từ [9], [10]
- Cáp áp điện
- Cảm biến từ tính [11]
- Tấm cân chuyển động (WIM)
- Cảm biến tải trọng (Loadcell)		 Trực tiếp tiếp xúc với bánh xe/phương tiện. Khó khăn khi lắp đặt, gây phá hỏng mặt đường, chi phí bảo trì và thay thế tốn kém.
Không tiếp xúc (Non-intrusive) - Camera hình ảnh thông thường [7]
- Camera hồng ngoại [8]
- RADAR (Sóng vô tuyến) [5], [6]
- LIDAR (Laser) [5], [6]
- Cảm biến âm thanh [2], [3], [4]
- Cảm biến siêu âm
- Cảm biến hồng ngoại thụ động (PIR) [15]–[22]		 Không phá hủy mặt đường, tính linh hoạt cao. RADAR/LIDAR yêu cầu góc đo trùng hướng chuyển động; Camera phụ thuộc thời tiết và ánh sáng; Cảm biến PIR có chi phí thấp, xử lý tín hiệu nhẹ, hoạt động tốt ngày và đêm.

Các nghiên cứu tiền nhiệm sử dụng cảm biến PIR

Tác giả đã điểm lại hệ thống các công trình nghiên cứu sử dụng cảm biến hồng ngoại PIR:

  • Z. Zhang và cộng sự (2006) [15]: Thiết lập ma trận 8 nút cảm biến PIR trong phòng thí nghiệm để phát hiện và định vị mục tiêu nguồn nhiệt di chuyển, sử dụng thuật toán so sánh ngưỡng tín hiệu cố định.
  • Zappi và cộng sự (2010) [16]: Dùng một cặp cảm biến PIR để phát hiện sự hiện diện, hướng chuyển động và khoảng cách nguồn nhiệt; trích xuất biên độ và thời lượng tín hiệu để giảm chiều véc-tơ đặc trưng phục vụ mạng cảm biến không dây.
  • B. Yang và cộng sự [17]: Áp dụng thuật toán phân lớp Naive Bayes trên dữ liệu đầu ra của các nút PIR để định vị con người trong nhà.
  • Li và cộng sự [18]: Sử dụng bộ lọc động học ký hiệu (Symbolic Dynamic Filtering - SDF) trích xuất đặc trưng từ tín hiệu PIR, sau đó phân cụm bằng K-means, phân cụm phân cấp (Hierarchical Clustering) hoặc phân cụm phổ đồ thị (Spectral Clustering).
  • Yun và cộng sự [19]: Kết hợp máy học gồm Support Vector Machine (SVM), Cây quyết định (Decision Tree) và Naive Bayes để phân loại hướng chuyển động, mức tốc độ (chậm, trung bình, nhanh) và khoảng cách của nguồn nhiệt.
  • Brian Donovan và cộng sự [21]: Thiết lập dãy 3 cảm biến nhiệt điện PIR (Melexis MLX90614) với góc mở $120^\circ$, mỗi cảm biến có trường nhìn FOV $10^\circ$ đặt bên lề đường.
  • Enas Odat và cộng sự [22]: Lắp đặt cụm 3 cảm biến PIR trên cao nhìn xuống đường kết hợp cảm biến siêu âm đo chiều cao $H$. Vận tốc được tính qua độ trễ thời gian $\eta_{ij}$ bằng phương pháp tối ưu hóa tương quan chéo và biến đổi sóng con liên tục (CWT). Hạn chế chính trong công trình của Odat là tốc độ lấy mẫu tín hiệu quá thấp ($f_s = 16\text{ Hz}$), buộc phải mở rộng góc đặt cảm biến và giảm độ phân giải đo thời gian.
  • Vytautas [23]: Đề xuất 4 thuật toán xác định vận tốc trên cặp cảm biến từ tính: (1) Cực đại hàm tương quan chéo thời gian; (2) Cực tiểu tổng sai lệch tuyệt đối; (3) Cực đại tích chập tròn qua biến đổi Fourier rời rạc (DFT/IDFT); (4) Sai lệch trọng tâm của hai tín hiệu rời rạc.

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết

Các công bố đi trước chủ yếu đặt cảm biến ở cự ly gần, phân loại mức vận tốc định tính hoặc sử dụng phần cứng có tần số lấy mẫu thấp dẫn tới sai số lớn. Luận án lựa chọn giải quyết:

  1. Thiết kế phần cứng mô-đun PIR với hệ quang học độc lập, tối ưu tần số lấy mẫu để đáp ứng vận tốc cao ($20 \div 100\text{ km/h}$) ở cự ly $5 \div 10\text{ m}$.
  2. Xây dựng phương pháp thực nghiệm đo và căn chỉnh góc lệch quang trục của hai mô-đun PIR bằng nguồn nhiệt chuẩn điều biến.
  3. Phát triển thuật toán tương quan chéo kết hợp biến đổi Hilbert (CCFHT) nhằm khắc phục hiện tượng đỉnh tương quan phẳng và nâng cao độ chính xác ước lượng độ trễ thời gian dưới tác động của nhiễu.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết bức xạ hồng ngoại và quang học

Nghiên cứu dựa trên các định luật nhiệt bức xạ kinh điển:

  • Định luật bảo toàn năng lượng quang tử: $$\alpha(\lambda) + \rho(\lambda) + \kappa(\lambda) = 1$$ Trong đó $\alpha(\lambda), \rho(\lambda), \kappa(\lambda)$ lần lượt là hệ số hấp thụ, phản xạ và truyền qua theo bước sóng $\lambda$.
  • Định luật Planck và phổ phát xạ vật đen: Xác định thông lượng phát xạ đơn sắc theo nhiệt độ $T$ và bước sóng $\lambda$.
  • Định luật dịch chuyển Wien: $$\lambda_{\max} \cdot T = 2898\text{ }\mu\text{m}\cdot\text{K}$$ Cho phép xác định bước sóng bức xạ cực đại của cơ thể người ($36{,}5^\circ\text{C} \approx 309{,}5\text{ K}$) tại $\lambda_{\max} \approx 9{,}36\text{ }\mu\text{m}$, nằm trọn trong dải lọc quang phổ $5 \div 14\text{ }\mu\text{m}$ của cửa sổ cảm biến PIR.
  • Định luật Stefan-Boltzmann: $$M = \varepsilon \sigma T^4$$ Với hằng số $\sigma = 5{,}67 \times 10^{-12}\text{ W/(cm}^2\cdot\text{K}^4\text{)}$ và $\varepsilon$ là hệ số phát xạ bề mặt.
  • Mô hình bề mặt Lambertian: Bức xạ phát ra đồng đều trong nửa không gian bán cầu: $$I(\theta) = I_n \cos\theta$$ $$M = \pi L$$ Trong đó $I_n$ là cường độ bức xạ pháp tuyến, $L$ là độ rọi bức xạ.

Hệ thống đơn vị bức xạ được chuẩn hóa trong luận án:

Ký hiệu Đại lượng Định nghĩa vật lý Đơn vị đo
$\Gamma$ Năng lượng bức xạ Năng lượng tích lũy $\text{J}$ (Joule)
$\Phi$ Thông lượng (Công suất) Năng lượng bức xạ trên một đơn vị thời gian $\text{W}$ (Watt)
$I$ Cường độ bức xạ Thông lượng trên một đơn vị góc khối $\text{W/sr}$
$M$ Độ thoát (Độ phát xạ) Thông lượng phát ra trên một đơn vị diện tích $\text{W/cm}^2$
$E$ Bức xạ (Độ rọi đến) Thông lượng tới trên một đơn vị diện tích $\text{W/cm}^2$
$L$ Độ rọi (Độ chói bức xạ) Cường độ bức xạ trên một đơn vị diện tích biểu kiến $\text{W/(cm}^2\cdot\text{sr)}$
$\Omega$ Góc khối Tỷ lệ diện tích chắn trên mặt cầu với bình phương bán kính $\text{sr}$ (steradian)

Mô hình hóa cảm biến nhiệt điện PIR và thấu kính Fresnel

Quá trình chuyển đổi năng lượng bức xạ hồng ngoại thành tín hiệu điện thế đầu ra $V(t)$ của cảm biến PIR gồm 3 giai đoạn nối tiếp:

  1. Chuyển đổi nhiệt: Thông lượng bức xạ $\Phi(t)$ hấp thụ trên màng vật liệu biến thiên thành biến thiên nhiệt độ $\Delta T(t)$: $$C_{th} \frac{dT(t)}{dt} + G_{th} T(t) = \eta \Phi(t)$$ với $C_{th}$ là nhiệt dung, $G_{th}$ là độ dẫn nhiệt, $\eta$ là hệ số hấp thụ bức xạ.
  2. Chuyển đổi nhiệt - điện: Biến thiên nhiệt độ sinh ra dòng điện nhiệt điện $I_p(t) = p A \frac{dT(t)}{dt}$ ($p$ là hệ số nhiệt điện, $A$ là tiết diện phần tử cảm biến).
  3. Chuyển đổi dòng - áp: Mạch tiền khuếch đại FET chuyển đổi dòng điện thành điện áp $V(t)$ trên mạch $RC$ tương đương: $$C \frac{dV(t)}{dt} + \frac{1}{R} V(t) = I_p(t)$$

Cảm biến sử dụng trong nghiên cứu là loại cảm biến phần tử kép (dual-element), tín hiệu điện áp đầu ra là hiệu đại số giữa hai phần tử cảm biến đối nghịch: $V(t) = V_1(t) - V_2(t)$. Cấu trúc này triệt tiêu hiệu quả các nhiễu nhiệt nền môi trường phân bố đều. Thấu kính Fresnel phẳng - lồi chế tạo bằng vật liệu polymer truyền qua hồng ngoại được đặt phía trước phần tử PIR nhằm thu hẹp trường nhìn (FOV), tập trung thông lượng bức xạ lên bề mặt phần tử cảm biến và kéo dài khoảng cách phát hiện mục tiêu.

Lý thuyết tín hiệu ngẫu nhiên và các thuật toán xác định độ trễ

Hai tín hiệu điện áp đầu ra $x(t)$ và $y(t)$ từ hai mô-đun PIR khi nguồn nhiệt đi qua có dạng: $$x(t) = s(t) + n_x(t)$$ $$y(t) = s(t - \eta) + n_y(t)$$ Trong đó $s(t)$ là tín hiệu bức xạ gốc do nguồn nhiệt tạo ra, $\eta$ là độ trễ thời gian, $n_x(t)$ và $n_y(t)$ là nhiễu ngẫu nhiên dừng (stationary random noise).

Để xác định thời gian trễ $\eta$, tác giả khảo sát và phát triển 3 hướng tiếp cận số:

  • Hàm tương quan chéo cổ điển (Cross-Correlation Function - CCF): $$R_{xy}(\eta) = E[x(t) y(t + \eta)] = \lim_{T \to \infty} \frac{1}{T} \int_0^T x(t) y(t + \eta) dt$$ Thời gian trễ là vị trí cực đại $\hat{\eta} = \arg\max_{\eta} R_{xy}(\eta)$.
  • Hàm tương quan chéo kết hợp biến đổi Hilbert (CCFHT): Sử dụng biến đổi Hilbert để tạo tín hiệu giải tích phức, chuyển đổi điểm cực đại dạng vòm tù của CCF thành điểm giao cắt không (zero-crossing) có độ dốc cao, giúp nâng cao độ chính xác định vị độ trễ khi tín hiệu bị méo dạng hoặc dải tần hẹp.
  • Xử lý trên miền tần số thông qua biến đổi Fourier: Áp dụng biến đổi Fourier rời rạc (DFT/FFT) và biến đổi ngược (IDFT) để tính nhanh mật độ phổ công suất chéo (Cross-Power Spectral Density) và xác định tương quan trong miền tần số.

Nguồn tư liệu và công cụ thực nghiệm

  • Hệ thống đo quang trục: Bàn xoay phân độ chính xác góc, nguồn nhiệt chuẩn điều biến màn trập cơ khí tần số $f_m$, bộ điều khiển nhiệt độ bề mặt $T_s$.
  • Hệ thống thu nhận tín hiệu: Phần cứng mạch chuyển đổi tín hiệu tích hợp bộ lọc tương tự, card thu thập dữ liệu đa kênh (DAQ).
  • Phần mềm xử lý: Giao diện điều khiển và thu nhận dữ liệu lập trình trên nền tảng Qt (C++); thuật toán mô phỏng toán học, phân tích phổ và tối ưu hóa xây dựng trên nền tảng Matlab - Simulink.
  • Hệ thống đối chứng: Thiết bị ghi hình camera kỹ thuật số độ phân giải cao dùng làm phương pháp đo tham chiếu vận tốc.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về đo vận tốc nguồn nhiệt di chuyển bằng bức xạ hồng ngoại

Chương 1 thiết lập bài toán tổng quát về đo vận tốc phương tiện và nguồn nhiệt bằng bức xạ hồng ngoại. Tác giả phân tích chi tiết ưu nhược điểm của các hệ thống đo không tiếp xúc hiện hành, chỉ rõ tính khả thi của cảm biến nhiệt điện PIR trong việc thu nhận tín hiệu từ các vật thể phát xạ nhiệt tự nhiên.

Mô hình bố trí hệ thống đo gồm 2 mô-đun PIR đặt cách nhau một khoảng cách cố định $d$, quang trục của hai mô-đun hướng vuông góc với quỹ đạo di chuyển của đối tượng. Khi nguồn nhiệt đi qua, vận tốc hình chiếu được tính theo biểu thức: $$v = \frac{d}{\eta}$$ Chương 1 nêu rõ 3 giả thiết làm việc cơ bản:

  1. Vận tốc nguồn nhiệt không đổi khi di chuyển cắt qua trường nhìn của 2 mô-đun cảm biến;
  2. Góc trường nhìn FOV của hai mô-đun cảm biến đồng nhất;
  3. Hệ biến đổi và khuếch đại tín hiệu điện tử của hai mô-đun có đặc tính tần số như nhau.

Từ đó, chương 1 xác lập hai khó khăn kỹ thuật cốt lõi: sai lệch góc nghiêng quang trục làm thay đổi khoảng cách thực tế $d$ theo khoảng cách đo $R$, và hiện tượng nhiễu ngẫu nhiên làm mờ đỉnh trễ tín hiệu $\eta$.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết xây dựng hệ thống đo vận tốc nguồn nhiệt di chuyển bằng bức xạ hồng ngoại

Chương 2 cung cấp toàn bộ nền tảng toán học và vật lý liên quan đến bức xạ nhiệt, mô hình trường nhìn quang học và lý thuyết quá trình ngẫu nhiên:

  • Đặc điểm không gian nguồn nhiệt: Thiết lập 3 mô hình biểu diễn độ thoát bức xạ $M(\lambda)$: (1) Mô hình tọa độ phẳng $M(\lambda, x, y)$; (2) Mô hình không gian góc $M(\lambda, \theta_x, \theta_y)$ với $\theta_x = x/R, \theta_y = y/R$; (3) Mô hình ảnh thu nhỏ trên mặt phẳng cảm biến $M(\lambda, x R/f, y R/f)$ thông qua tiêu cự thấu kính $f$.
  • Mô hình toán học của cảm biến PIR: Xây dựng phương trình vi phân và hàm truyền đạt miền Laplace mô tả đáp ứng điện áp $V(s)/\Phi(s)$ của phần tử pyroelectric dựa trên hằng số thời gian nhiệt $\tau_{th} = C_{th}/G_{th}$ và hằng số thời gian điện $\tau_e = RC$.
  • Mô hình hóa hình học mục tiêu: Thiết lập biểu thức giải tích tính thông lượng bức xạ $\Phi(t)$ khi nguồn nhiệt hình chữ nhật có kích thước chiều cao $h$, chiều dài $x(t)$ di chuyển qua trường nhìn FOV.
  • Lý thuyết tín hiệu ngẫu nhiên: Trình bày định nghĩa toán học của các quá trình ngẫu nhiên dừng yếu (weakly stationary), tính chất ergodic, hàm tự tương quan $R_{xx}(\tau)$, hàm tương quan chéo $R_{xy}(\tau)$ và phương pháp ước lượng kỳ vọng qua các bản ghi mẫu hữu hạn.

Chương 3: Một số giải pháp nâng cao độ chính xác trong phép đo vận tốc nguồn nhiệt bằng bức xạ hồng ngoại

Chương 3 là chương đóng góp lý thuyết và thuật toán trọng tâm của luận án, tập trung vào hai giải pháp kỹ thuật:

  1. Phân tích sai số và hiệu chỉnh độ song song hai quang trục:
    • Khi hai quang trục bị lệch nhau một góc $\Delta\theta$, khoảng cách thực tế giữa hai chùm tia tại cự ly $R$ trở thành $d(R) = d_0 + R \tan(\Delta\theta)$. Sai số góc này gây ra sai số tương đối trực tiếp lên phép đo vận tốc: $$\frac{\Delta v}{v} \approx \frac{R \tan(\Delta\theta)}{d_0}$$
    • Thiết lập mô hình giải tích mối quan hệ giữa điện áp đầu ra $V(t)$ với góc quay $\theta$ khi quét qua nguồn nhiệt chuẩn điều biến tần số $\omega_m = 2\pi f_m$: $$V_0(\theta) = K(\omega_m) \cdot Q(T_s, T_b) \cdot F(\theta)$$ với $Q(T_s, T_b)$ là hệ số chênh lệch nhiệt độ nguồn nhiệt $T_s$ và nền $T_b$, $K(\omega_m)$ là hệ số đáp ứng tần số của cảm biến.
    • Xây dựng quy trình thực nghiệm xác định vị trí quang trục bằng cách tìm điểm đối xứng không của đặc tính điện áp vi phân khi xoay mô-đun PIR quanh trục gá đặt.
  2. Nâng cao độ chính xác ước lượng độ trễ thời gian:
    • Phân tích độ không đảm bảo đo của phương pháp CCF cổ điển dưới tác động của nhiễu trắng và nhiễu màu.
    • Thiết lập thuật toán CCFHT: Áp dụng biến đổi Hilbert $\mathcal{H}[R_{xy}(\eta)]$ tạo tín hiệu trực giao, xác định độ trễ thời gian tại điểm không của hàm Hilbert, giúp triệt tiêu độ bất định gây ra bởi độ rộng đỉnh tương quan.
    • Ứng dụng thuật toán biến đổi Fourier nhanh (FFT) để tăng tốc độ tính toán tương quan chéo trên các tập dữ liệu chuỗi thời gian lớn.

Chương 4: Các kết quả phân tích và thực nghiệm

Chương 4 trình bày toàn bộ kết quả chế tạo phần cứng, mô phỏng trên máy tính và kiểm chứng thực nghiệm:

  • Khảo sát hệ thống xác định quang trục:
    • Thực nghiệm kiểm chuẩn trên bàn xoay độ chính xác cao cho thấy độ phân giải xác định quang trục đạt $0{,}02^\circ$. Khi nhiệt độ bề mặt nguồn nhiệt chuẩn đặt ở $50^\circ\text{C}$ ($T_b = 25^\circ\text{C}$), độ không đảm bảo đo vị trí quang trục đạt $0{,}0175^\circ$.
  • Mô phỏng đáp ứng và tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR):
    • Xây dựng mô hình toán học trên Matlab-Simulink khảo sát đáp ứng tín hiệu với các dải vận tốc từ $10\text{ km/h}$ đến $120\text{ km/h}$, cự ly $R$ từ $2\text{ m}$ đến $15\text{ m}$, và độ chênh nhiệt độ $\Delta T = T_{ob} - T_b$ từ $2^\circ\text{C}$ đến $20^\circ\text{C}$.
    • Kết quả mô phỏng khẳng định tín hiệu đầu ra giữ được tỷ số SNR tối ưu khi nguồn nhiệt di chuyển trong dải $5 \div 10\text{ m}$.
  • Thực nghiệm đo vận tốc nguồn nhiệt thực tế:
    • Bố trí hệ thống hai mô-đun PIR cách nhau $d = 0{,}2\text{ m} \div 0{,}5\text{ m}$ tại hiện trường.
    • Tiến hành thử nghiệm với phương tiện giao thông thực tế di chuyển ở các dải vận tốc $20 \div 100\text{ km/h}$.
    • So sánh đối chứng kết quả đo từ thuật toán CCF, CCFHT với hệ thống camera tham chiếu: sai lệch tương đối của phép đo vận tốc sử dụng phương pháp CCFHT đạt dưới $3{,}5%$.

Kết quả và những đóng góp mới

Các đóng góp mới về mặt khoa học và kỹ thuật

  1. Thiết lập hoàn chỉnh hệ thống thực nghiệm đo vận tốc nguồn nhiệt di chuyển bằng cảm biến hồng ngoại nhiệt điện (PIR): Chế tạo thành công mô-đun quang - cơ tích hợp thấu kính Fresnel và mạch tiền khuếch đại chuyên dụng; xác lập rõ hai bài toán cốt lõi ảnh hưởng đến độ chính xác đo lường là độ song song hai quang trục và độ trễ tín hiệu ngẫu nhiên.
  2. Đề xuất phương pháp xác định và căn chỉnh vị trí quang trục mô-đun PIR bằng nguồn nhiệt chuẩn điều biến: Giải quyết được thách thức xác định quang trục của loại cảm biến không tạo ảnh (non-imaging sensor). Phương pháp đạt độ phân giải thực nghiệm $0{,}02^\circ$ và độ không đảm bảo đo đạt $0{,}0175^\circ$ (ở điều kiện nhiệt độ nguồn chuẩn $50^\circ\text{C}$), cho phép kiểm soát độ song song hai trục quang học của hệ đo.
  3. Phát triển và ứng dụng thuật toán xử lý tín hiệu ngẫu nhiên CCFHT trong đo độ trễ: Chứng minh về mặt giải tích và thực nghiệm rằng thuật toán tương quan chéo kết hợp biến đổi Hilbert (CCFHT) cải thiện độ nhạy phát hiện độ trễ so với CCF truyền thống, đạt sai lệch đo vận tốc trong điều kiện thực tế dưới $3{,}5%$ trên dải vận tốc $20 \div 100\text{ km/h}$ ở khoảng cách $5 \div 10\text{ m}$.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

  • Ứng dụng mô-đun cảm biến PIR đã được căn chỉnh quang học vào các nút đo lưu lượng và vận tốc giao thông thông minh độc lập dạng năng lượng thấp.
  • Sử dụng bo mạch vi xử lý nhúng tốc độ lấy mẫu cao kết hợp thuật toán FFT/CCFHT tối ưu để xử lý thời gian thực tại biên mà không cần truyền dữ liệu thô về máy chủ.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Các hạn chế của luận án

  • Giả thiết điều kiện đo: Hệ thống hoạt động với giả thiết nguồn nhiệt chuyển động thẳng đều với vận tốc không đổi trong suốt thời gian đi qua trường nhìn của 2 cảm biến, và quỹ đạo di chuyển phải vuông góc với quang trục.
  • Mật độ đối tượng: Hệ thống hiện tại chỉ xử lý chính xác khi có một đối tượng nguồn nhiệt đơn lẻ xuất hiện trong trường nhìn tại một thời điểm; chưa giải quyết trường hợp nhiều phương tiện di chuyển song song hoặc che khuất nhau trên nhiều làn đường.
  • Phạm vi không gian: Cự ly đo bị giới hạn tối ưu trong khoảng $5\text{ m} \div 10\text{ m}$ do suy giảm thông lượng bức xạ theo bình phương khoảng cách.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Mở rộng thuật toán xử lý tín hiệu để bóc tách và nhận dạng đa mục tiêu di chuyển đồng thời trên nhiều làn xe.
  • Nghiên cứu cơ cấu tự động bù sai lệch góc nghiêng khi phương tiện di chuyển không vuông góc với quang trục.
  • Tích hợp mảng cảm biến PIR nhiều phần tử để ước lượng đồng thời cả quỹ đạo 2D và gia tốc của nguồn nhiệt.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên sâu cho các đối tượng và lĩnh vực sau:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học ngành Kỹ thuật Cơ khí chính xác, Kỹ thuật Quang điện tử và Đo lường: Cung cấp cơ sở lý thuyết đầy đủ về mô hình hóa cảm biến nhiệt điện PIR, quang học thấu kính Fresnel và phương pháp phân tích độ không đảm bảo đo trong hệ thống quang điện tử.
  • Kỹ sư thiết kế hệ thống nhúng và IoT giao thông thông minh: Cung cấp chi tiết thiết kế phần cứng, sơ đồ mạch điện biến đổi tín hiệu (Phụ lục 2), bản vẽ kết cấu cơ khí vỏ mô-đun (Phụ lục 1) và thuật toán phần mềm viết bằng C++/Qt và Matlab (Phụ lục 4, 5).
  • Các nhà nghiên cứu về xử lý tín hiệu đo lường: Cung cấp phương pháp áp dụng biến đổi Hilbert kết hợp tương quan chéo (CCFHT) để xử lý tín hiệu ngẫu nhiên có nhiễu trong các bài toán đo thời gian bay (Time-of-Flight) hoặc định vị độ trễ.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao cảm biến nhiệt điện PIR (vốn thường dùng làm cảm biến chuyển động bật/tắt đèn) lại đo được vận tốc định lượng?

Cảm biến PIR tạo ra tín hiệu điện áp liên tục biến thiên theo thời gian $V(t)$ tỷ lệ thuận với tốc độ thay đổi thông lượng nhiệt trên bề mặt phần tử pyroelectric. Bằng cách thiết kế hệ quang học thấu kính Fresnel thu hẹp trường nhìn và bố trí hai mô-đun giống hệt nhau cách nhau khoảng cách $d$, sự dịch chuyển của nguồn nhiệt sẽ tạo ra hai tín hiệu tương đồng nhưng trễ nhau một khoảng thời gian $\eta$. Vận tốc được xác định định lượng chính xác qua công thức $v = d/\eta$.

2. Thách thức lớn nhất khi xác định quang trục của mô-đun cảm biến PIR là gì và tác giả giải quyết như thế nào?

Cảm biến PIR là cảm biến quang không tạo ảnh (non-imaging sensor), do đó không thể quan sát quang trục bằng mắt thường hoặc màn chắn quang học truyền thống. Tác giả giải quyết bằng cách thiết lập nguồn nhiệt chuẩn có điều biến cơ khí màn trập tần số $f_m$, sau đó xoay mô-đun PIR trên bàn phân độ góc chính xác cao để tìm góc tương ứng với điểm không của tín hiệu vi phân giữa hai phần tử cảm biến, đạt độ phân giải $0{,}02^\circ$.

3. Thuật toán CCFHT mang lại ưu điểm gì vượt trội so với thuật toán tương quan chéo CCF cổ điển?

Hàm tương quan chéo cổ điển $R_{xy}(\eta)$ thường có dạng đỉnh vòm tù và bề rộng đáy lớn khi tín hiệu bị làm mờ bởi quán tính nhiệt của cảm biến hoặc có nhiễu nền, gây khó khăn cho việc tìm chính xác điểm cực đại. Biến đổi Hilbert biến đổi đỉnh cực đại thành điểm cắt qua mức không (zero-crossing) có độ dốc rất lớn, giúp thuật toán xác định vị trí trễ thời gian nhạy hơn và ít bị ảnh hưởng bởi độ méo biên độ.

4. Dải bước sóng làm việc của hệ thống là bao nhiêu và tương ứng với khoảng nhiệt độ nào của nguồn nhiệt?

Hệ thống làm việc trong dải bước sóng hồng ngoại $5\text{ }\mu\text{m} \div 14\text{ }\mu\text{m}$. Theo định luật dịch chuyển Wien, dải bước sóng này tương ứng với các vật thể có nhiệt độ bề mặt từ $-66^\circ\text{C}$ ($207\text{ K}$) đến $306^\circ\text{C}$ ($579\text{ K}$), bao phủ hoàn toàn dải nhiệt độ phát xạ của con người ($36{,}5^\circ\text{C}$, đỉnh phát xạ tại $9{,}36\text{ }\mu\text{m}$) và vỏ động cơ phương tiện giao thông.

5. Kết quả thực nghiệm đo vận tốc thực tế đạt độ chính xác như thế nào so với thiết bị tham chiếu?

Trong các thử nghiệm thực tế với phương tiện giao thông di chuyển ở khoảng cách từ $5\text{ m}$ đến $10\text{ m}$ trong dải vận tốc từ $20\text{ km/h}$ đến $100\text{ km/h}$, kết quả đo vận tốc của hệ thống sử dụng thuật toán CCFHT đạt sai lệch dưới $3{,}5%$ so với kết quả thu được từ hệ thống camera ghi hình chuẩn dùng làm mốc tham chiếu.

Kết luận

Luận án của nghiên cứu sinh Vũ Văn Quang đã giải quyết trọn vẹn bài toán đo vận tốc nguồn nhiệt di chuyển bằng bức xạ hồng ngoại thụ động thông qua việc kết hợp chặt chẽ giữa mô hình hóa lý thuyết bức xạ, thiết kế quang - cơ chính xác và thuật toán xử lý tín hiệu ngẫu nhiên nâng cao. Bằng việc xây dựng thành công phương pháp hiệu chuẩn quang trục với độ phân giải $0{,}02^\circ$ và thuật toán tương quan chéo Hilbert (CCFHT), công trình đã khắc phục được các hạn chế cố hữu về sai số góc và nhiễu tín hiệu của cảm biến nhiệt điện. Kết quả thực nghiệm đạt sai số dưới $3{,}5%$ trên dải tốc độ $20 \div 100\text{ km/h}$ khẳng định tính đúng đắn khoa học và mở ra tiềm năng ứng dụng thực tiễn cao trong các hệ thống giám sát giao thông thông minh chi phí thấp.