Đề Tài Nghiên Cứu Ứng Dụng Cảm Biến Quán Tính Để Xác Định Phương Hướng Vật Thể Trong Không Gian 3 Chiều

• Tác giả: Lê Viết Long
• Trường học: Trường Cao Đẳng Giao Thông Vận Tải
• Đề tài: Nghiên Cứu Ứng Dụng Cảm Biến Quán Tính Trong Xác Định Phương Hướng Vật Thể 3D
• Loại tài liệu: Đề Tài Nghiên Cứu
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH
• 1. MỞ ĐẦU
• 1.1. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu
• 1.2. Phương pháp nghiên cứu
• 1.3. Bố cục đề tài
• 1.4. Giới thiệu
• 1.5. Hệ thống định vị toàn cầu (GPS)
• 1.6. Hệ thống định vị quán tính (INS)
• 2. HỆ THỐNG IMU VÀ CÁC TÍNH TOÁN LIÊN QUAN
• 2.1. Các phương pháp mô tả định vị và phương hướng trong không gian
• 2.2. Phương pháp Góc Euler
• 2.3. Góc Euler chính xác (PEA)
• 2.4. Vấn đề Gimbal Lock
• 2.5. Phương pháp DCM
• 2.6. Phương pháp Quaternion
• 2.7. Chuyển đổi giữa các hệ trục tọa độ
• 2.8. Hệ thống định vị quán tính INS
• 2.9. Nguyên lý hoạt động của INS
• 2.10. Cấu tạo của INS
• 2.11. Phân loại INS
• 2.12. Đơn vị đo lường quán tính IMU (Inertial measurement unit)
• 2.13. Các cảm biến cấu thành một đơn vị đo lường quán tính IMU
• 2.14. Cảm biến Gyro
• 2.15. Cảm biến gia tốc
• 2.16. Cảm biến từ trường
• 2.17. Các tính toán xử lý dữ liệu sơ bộ từ các cảm biến
• 2.18. Xử lý dữ liệu từ cảm biến trọng trường (accelerometer)
• 2.19. Xử lý dữ liệu từ cảm biến từ trường
• 2.20. Xử lý dữ liệu từ cảm biến vận tốc góc (Gyro)
• 3. ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN VÀO HỆ THỐNG INS
• 3.1. Bộ lọc Kalman tuyến tính
• 3.2. Nguyên lý hoạt động của bộ lọc Kalman tuyến tính
• 3.3. Áp dụng của bộ lọc Kalman tuyến tính
• 3.4. Bộ lọc Kalman mở rộng
• 3.5. Nguyên lý hoạt động của bộ lọc Kalman mở rộng
• 3.6. Áp dụng bộ lọc Kalman mở rộng
• 4. MÔ HÌNH VÀ THỰC NGHIỆM
• 4.1. Hệ thống điều khiển
• 4.2. Hệ thống cảm biến
• 4.3. Hệ thống truyền tín hiệu sóng radio RF
• 4.4. Sơ đồ kết nối các thành phần của hệ thống
• 4.5. Các thành phần của hệ thống phần mềm
• 4.6. Lập trình điều khiển tín hiệu cảm biến và phát không dây RF
• 4.7. Lập trình điều khiển nhận tín hiệu cảm biến không dây RF
• 4.8. Mô hình phần cứng thực tế
• 4.9. Nhận xét các kết quả thu được
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Nghiên Cứu Cảm Biến Quán Tính Ứng Dụng 3D

Nghiên cứu ứng dụng cảm biến quán tính (IMU) để xác định phương hướng vật thể 3D đang ngày càng trở nên quan trọng. Trong bối cảnh các hệ thống định vị toàn cầu (GPS) bộc lộ nhiều hạn chế, đặc biệt trong môi trường trong nhà hoặc dưới lòng đất, IMU nổi lên như một giải pháp thay thế tiềm năng. Đề tài này tập trung vào việc sử dụng dữ liệu từ IMU để tính toán và ước lượng các góc phương hướng, từ đó xây dựng nền tảng cho hệ thống định vị trong nhà. Cảm biến quán tính có khả năng chống nhiễu tốt, giá thành hợp lý, và độ ổn định cao. Mục tiêu là phát triển giải thuật có thể xác định chính xác phương hướng của vật thể trong không gian ba chiều, đáp ứng yêu cầu điều khiển và dẫn đường cho các phương tiện chuyển động. Nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng trong việc mở rộng phạm vi ứng dụng của công nghệ định vị, đặc biệt trong các môi trường mà GPS không khả dụng.

1.1. Giới thiệu chung về hệ thống định vị quán tính INS

Hệ thống định vị quán tính (INS) hoạt động dựa trên nguyên tắc quán tính. IMU là trái tim của hệ thống này. Các IMU thời kỳ đầu sử dụng cảm biến quán tính cơ khí, kích thước lớn, hiệu quả kém, giá thành cao, tiêu thụ nhiều năng lượng và chủ yếu ứng dụng trong quân sự. Xu hướng hiện tại là giảm kích thước và giá thành của INS cho các ứng dụng như định vị cá nhân, ô tô, phương tiện không người lái (UAV) và hàng không. Công nghệ gyro quang (FOG) và công nghệ vi cơ điện tử (MEMS) cho thấy những xu hướng phát triển hệ thống tích hợp đầy hứa hẹn.

1.2. Tại sao chọn cảm biến quán tính thay thế GPS

Đối với các vật thể ngoài trời, việc xác định vị trí dựa vào hệ thống định vị toàn cầu GPS. Tuy nhiên, đối với các vật thể đặt bên trong tòa nhà, xí nghiệp, nhà máy, hoặc dưới lòng đất như hầm, cống, hệ thống GPS không còn tác dụng vì tín hiệu yếu hoặc mất hoàn toàn. Do đó, cần một hệ thống định vị thay thế GPS trong những trường hợp không có sóng GPS. Việc xác định được 3 góc phương hướng là nền tảng để xây dựng hệ thống định vị trong nhà sử dụng cảm biến quán tính.

II. Thách Thức Giải Pháp Xác Định Phương Hướng 3D Với IMU

Việc xác định phương hướng vật thể 3D bằng IMU đối mặt với nhiều thách thức. Sai số tích lũy từ gia tốc kế và con quay hồi chuyển (Gyro) có thể dẫn đến kết quả không chính xác sau một thời gian hoạt động. Nhiễu từ môi trường xung quanh cũng ảnh hưởng đến độ chính xác cảm biến. Để giải quyết vấn đề này, cần áp dụng các thuật toán lọc, chẳng hạn như thuật toán lọc Kalman, để giảm thiểu sai số và cải thiện độ ổn định. Đồng thời, việc hiệu chỉnh cảm biến định kỳ là cần thiết để đảm bảo độ chính xác lâu dài. Nghiên cứu này tập trung vào việc đánh giá và so sánh các phương pháp khác nhau để xác định phương hướng, từ đó lựa chọn giải pháp tối ưu cho các ứng dụng cụ thể. Mục tiêu là đạt được độ ổn định và độ chính xác cao trong việc xác định phương hướng của vật thể trong không gian ba chiều.

2.1. Vấn đề sai số và trôi dạt drift của cảm biến IMU

Các cảm biến cấu thành một đơn vị đo lường quán tính IMU như cảm biến Gyro và cảm biến gia tốc thường bị ảnh hưởng bởi sai số và trôi dạt. Sai số này có thể tích lũy theo thời gian, dẫn đến việc xác định phương hướng không chính xác. Việc hiệu chỉnh cảm biến và sử dụng các thuật toán lọc là cần thiết để giảm thiểu tác động của sai số này. Sai số trung bình bình phương tối thiểu (LMSE) được sử dụng để đánh giá độ chính xác của hệ thống, với mục tiêu đề ra không lớn hơn 2%.

2.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của cảm biến quán tính

Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của cảm biến quán tính, bao gồm nhiệt độ, rung động, và nhiễu điện từ. Môi trường hoạt động của cảm biến cần được xem xét cẩn thận để giảm thiểu tác động của các yếu tố này. Các kỹ thuật xử lý tín hiệu có thể được sử dụng để lọc nhiễu và cải thiện độ ổn định của cảm biến.

III. Phương Pháp AHRS Kalman Xác Định Hướng Vật Thể 3D Bằng IMU

Nghiên cứu này sử dụng kết hợp hai phương pháp chính để xác định phương hướng vật thể 3D: thuật toán AHRS (Attitude and Heading Reference System) và thuật toán lọc Kalman. Thuật toán AHRS dựa trên việc tích hợp dữ liệu từ gia tốc kế, con quay hồi chuyển, và từ kế để ước tính góc Euler (Yaw, Pitch, Roll) hoặc Quaternion. Thuật toán lọc Kalman được sử dụng để giảm thiểu sai số và cải thiện độ ổn định của ước tính phương hướng. Sự kết hợp này cho phép hệ thống hoạt động hiệu quả trong nhiều điều kiện khác nhau và đạt được độ chính xác cao. Các phương pháp xử lý tín hiệu tiên tiến cũng được áp dụng để lọc nhiễu và cải thiện độ ổn định cảm biến.

3.1. Tìm hiểu về thuật toán AHRS và ứng dụng

Thuật toán AHRS sử dụng các cảm biến để xác định phương hướng. Dữ liệu từ gia tốc kế giúp xác định góc nghiêng (tilt). Cảm biến từ trường (Magnetometer) được dùng để tính góc xoay (Yaw). Con quay hồi chuyển cung cấp thông tin về vận tốc góc. Kết hợp các dữ liệu này giúp tính toán chính xác góc Euler. AHRS là một phương pháp phổ biến và hiệu quả để xác định phương hướng trong nhiều ứng dụng.

3.2. Ứng dụng bộ lọc Kalman trong hệ thống INS chi tiết tối ưu

Bộ lọc Kalman được ứng dụng rộng rãi trong hệ thống INS để ước lượng và hiệu chỉnh sai số. Nguyên lý hoạt động của bộ lọc Kalman tuyến tính bao gồm hai giai đoạn: dự đoán và cập nhật. Trong giai đoạn dự đoán, trạng thái hệ thống và ma trận hiệp phương sai sai số được dự đoán dựa trên mô hình hệ thống. Trong giai đoạn cập nhật, các phép đo từ cảm biến được sử dụng để cập nhật trạng thái hệ thống và ma trận hiệp phương sai sai số.

3.3. So sánh hiệu quả giữa AHRS độc lập và AHRS kết hợp Kalman

AHRS độc lập dễ triển khai nhưng độ chính xác giảm theo thời gian do sai số tích lũy. AHRS kết hợp Kalman phức tạp hơn nhưng ổn định và chính xác hơn nhờ khả năng hiệu chỉnh liên tục. Việc lựa chọn phụ thuộc vào yêu cầu về độ chính xác và nguồn lực tính toán. Kalman giúp giảm thiểu sai số cảm biến và tăng độ tin cậy của phương hướng.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Nghiên Cứu Cảm Biến Quán Tính Xác Định Hướng 3D

Nghiên cứu này có nhiều ứng dụng thực tế tiềm năng. Trong lĩnh vực robot, việc xác định chính xác phương hướng là cần thiết để điều khiển robot di chuyển và thực hiện các tác vụ phức tạp. Trong lĩnh vực drone, IMU được sử dụng để ổn định và điều khiển bay. Trong lĩnh vực AR/VR, IMU cung cấp thông tin về phương hướng của người dùng, cho phép tạo ra trải nghiệm tương tác thực tế hơn. Ngoài ra, nghiên cứu này còn có thể được ứng dụng trong các hệ thống dẫn đường quán tính (INS) cho ô tô và các phương tiện khác. Mục tiêu là phát triển các ứng dụng thực tế, chứng minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp đề xuất.

4.1. Ứng dụng IMU trong điều khiển và dẫn đường robot

IMU cung cấp thông tin quan trọng về phương hướng và vận tốc góc, cho phép robot di chuyển và điều hướng một cách chính xác. Trong điều khiển robot, IMU được sử dụng để ổn định robot và thực hiện các tác vụ phức tạp. Trong dẫn đường robot, IMU được sử dụng để xác định vị trí và phương hướng của robot trong môi trường.

4.2. Cảm biến quán tính IMU trong ứng dụng AR VR Tối ưu trải nghiệm

Trong AR/VR, IMU cho phép theo dõi chuyển động đầu của người dùng, tạo ra trải nghiệm chân thực hơn. Thông tin về phương hướng và vị trí được sử dụng để điều chỉnh hình ảnh hiển thị, tạo cảm giác tương tác tự nhiên với môi trường ảo. IMU là một thành phần quan trọng trong các thiết bị AR/VR hiện đại.

4.3. Sử dụng IMU trong hệ thống dẫn đường quán tính cho drone

IMU đóng vai trò quan trọng trong việc ổn định và điều khiển drone. IMU cung cấp thông tin về phương hướng, vận tốc góc, và gia tốc, cho phép drone duy trì vị trí và phương hướng mong muốn. IMU kết hợp với GPS tạo thành một hệ thống dẫn đường chính xác và tin cậy cho drone.

V. Kết Quả Đánh Giá Độ Chính Xác Xác Định Phương Hướng 3D

Nghiên cứu đã đạt được những kết quả đáng khích lệ trong việc xác định phương hướng vật thể 3D bằng IMU. Các thử nghiệm cho thấy hệ thống có độ chính xác cao và độ ổn định tốt trong nhiều điều kiện khác nhau. So sánh với các phương pháp khác, phương pháp đề xuất cho thấy hiệu quả vượt trội trong việc giảm thiểu sai số và cải thiện độ tin cậy. Đánh giá độ chính xác cảm biến được thực hiện bằng cách sử dụng tiêu chuẩn sai số trung bình bình phương tối thiểu (LMSE), với mục tiêu đạt được sai số không lớn hơn 2%. Kết quả cho thấy hệ thống đáp ứng được yêu cầu về độ chính xác và độ ổn định.

5.1. So sánh độ chính xác giữa thực nghiệm và mô phỏng

Để đánh giá độ chính xác của hệ thống, kết quả thực nghiệm được so sánh với kết quả mô phỏng. Sự khác biệt giữa hai kết quả này cho thấy mức độ ảnh hưởng của các yếu tố môi trường và sai số cảm biến. Các tham số của bộ lọc Kalman được điều chỉnh để giảm thiểu sự khác biệt giữa thực nghiệm và mô phỏng.

5.2. Đánh giá sai số và độ ổn định của hệ thống

Sai số và độ ổn định là hai tiêu chí quan trọng để đánh giá hiệu quả của hệ thống. Sai số được tính toán bằng cách so sánh kết quả đo được với giá trị tham chiếu. Độ ổn định được đánh giá bằng cách quan sát sự thay đổi của kết quả đo theo thời gian. Hệ thống được coi là ổn định nếu kết quả đo ít thay đổi theo thời gian.

VI. Hướng Phát Triển Ứng Dụng Tương Lai Của Nghiên Cứu IMU 3D

Nghiên cứu này mở ra nhiều hướng phát triển và ứng dụng tiềm năng trong tương lai. Việc tích hợp IMU với các cảm biến khác, chẳng hạn như camera và lidar, có thể cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống. Phát triển các thuật toán tiên tiến hơn, chẳng hạn như học sâu, có thể tự động điều chỉnh các tham số của hệ thống và thích ứng với các môi trường khác nhau. Ứng dụng trong các lĩnh vực mới, chẳng hạn như y tế và xây dựng, có thể mang lại nhiều lợi ích cho xã hội. Mục tiêu là tiếp tục nghiên cứu và phát triển các giải pháp sáng tạo, tận dụng tối đa tiềm năng của cảm biến quán tính.

6.1. Tích hợp IMU với các cảm biến khác để tăng độ chính xác

Việc tích hợp IMU với các cảm biến khác, như camera hoặc GPS, giúp bổ sung thông tin và giảm sai số. Camera có thể cung cấp thông tin về môi trường xung quanh, trong khi GPS cung cấp thông tin về vị trí tuyệt đối. Sự kết hợp này tạo ra một hệ thống định vị mạnh mẽ và tin cậy hơn.

6.2. Phát triển các thuật toán lọc và xử lý tín hiệu tiên tiến hơn

Các thuật toán lọc tiên tiến, như học sâu, có thể tự động điều chỉnh các tham số của hệ thống và thích ứng với các môi trường khác nhau. Điều này giúp cải thiện độ chính xác và độ ổn định của hệ thống trong các điều kiện khó khăn. Nghiên cứu về các thuật toán mới là một hướng phát triển quan trọng trong lĩnh vực này.

6.3. Ứng dụng IMU trong các lĩnh vực mới như y tế và xây dựng

IMU có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực mới, như y tế và xây dựng. Trong y tế, IMU có thể được sử dụng để theo dõi chuyển động của bệnh nhân và hỗ trợ phục hồi chức năng. Trong xây dựng, IMU có thể được sử dụng để giám sát cấu trúc và phát hiện các dấu hiệu hư hỏng. Việc khám phá các ứng dụng mới là một hướng phát triển tiềm năng.