Đồ án thiết kế, chế tạo thiết bị thụ động phát hiện pha bước đi tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TPHCM

Nghiên cứu quy trình thiết kế và chế tạo thiết bị thụ động phát hiện pha bước đi. Ứng dụng công nghệ hỗ trợ phục hồi chức năng và phân tích dáng đi chính xác.

• Tác giả: Đặng Thanh Trung
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Việt Thắng
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ Kỹ thuật Cơ điện tử
• Đề tài: Thiết kế, chế tạo thiết bị thụ động phát hiện pha bước đi
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan thiết bị thụ động phát hiện pha bước đi tại SPKT

Nghiên cứu về dáng đi đóng vai trò nền tảng trong cơ sinh học hiện đại. Quá trình di chuyển của con người bao gồm nhiều chu kỳ lặp lại tuần hoàn. Mỗi chu kỳ bước đi chứa hai giai đoạn chính là đứng thẳng và vung chân. Việc xác định chính xác từng pha bước đi giúp tối ưu hóa thiết bị hỗ trợ vận động. Đồ án tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM tập trung giải quyết bài toán này. Hệ thống được phát triển là một cấu trúc thụ động gọn nhẹ. Thiết bị không gắn động cơ trợ lực nhằm giảm khối lượng cơ khí. Người sử dụng đeo khung xương ngoài dọc theo chi dưới khi di chuyển bình thường. Cảm biến tích hợp sẽ thu nhận các tín hiệu góc quay và áp lực tiếp xúc. Phương pháp thụ động loại bỏ nguy cơ cản trở chuyển động tự nhiên của khớp sinh học. Giải pháp công nghệ này mở ra hướng tiếp cận kinh tế cho bài toán phân tích dáng đi. Nền tảng thực nghiệm hỗ trợ thu thập dữ liệu phục vụ nghiên cứu lâm sàng. Các thông số động học cung cấp cơ sở dữ liệu quan trọng cho y học phục hồi.

1.1. Bối cảnh nghiên cứu cơ sinh học và bộ xương ngoài

Công nghệ bộ xương ngoài đang phát triển mạnh mẽ trên thế giới. Thiết bị chi dưới chia thành hai nhánh chính gồm chủ động và thụ động. Cơ cấu chủ động trang bị động cơ nhưng tiêu tốn nhiều năng lượng. Khối lượng nặng nề gây khó khăn cho việc vận động tự nhiên. Ngược lại, thiết bị thụ động có thiết kế tinh gọn hơn. Cơ chế này tận dụng quán tính và phản lực từ mặt sàn. Nghiên cứu tại Khoa Cơ khí Chế tạo máy ĐH SPKT TPHCM tập trung tối ưu kết cấu cơ học. Mục tiêu là tạo ra thiết bị gọn nhẹ với giá thành chế tạo hợp lý. Thiết bị phục vụ việc đo đạc dáng đi chuẩn xác mà không cần nguồn điện cồng kềnh. Đây là bước đệm then chốt để làm chủ công nghệ y sinh.

1.2. Tầm quan trọng của việc nhận dạng chu kỳ bước đi

Chu kỳ bước đi con người là một chuỗi biến đổi hình thái phức tạp. Mỗi chu kỳ bắt đầu từ lúc gót chân chạm đất đến khi gót chân đó chạm đất lần tiếp theo. Việc chia nhỏ chu kỳ thành các pha giúp phân tích sâu từng chuyển động khớp. Các pha cơ bản gồm tiếp gót, phẳng chân, nhón gót và vung lăng. Bác sĩ trị liệu dựa vào dữ liệu pha để chẩn đoán mức độ phục hồi chức năng. Kỹ sư cơ điện tử sử dụng thông tin pha để điều khiển robot trợ lực. Nhận dạng sai pha bước đi có thể dẫn đến việc điều khiển sai thời điểm. Điều đó gây mất an toàn và chấn thương cho bệnh nhân. Do đó, việc xây dựng thuật toán phân loại pha đóng vai trò cốt lõi trong nghiên cứu.

II. Khó khăn khi chế tạo thiết bị thụ động phát hiện pha bước đi

Quá trình chế tạo thiết bị phát hiện pha bước đi đối mặt nhiều thách thức kỹ thuật. Khớp sinh học của cơ thể người có cấu trúc rất tinh vi. Khớp hông có dạng cầu với ba bậc tự do quay. Khớp gối hoạt động như khớp bản lề nhưng có chuyển động trượt nhẹ. Khớp cổ tay và cổ chân là khớp xoan với biên độ góc phức tạp. Các khớp cơ học khó mô phỏng chính xác tâm xoay sinh học tự nhiên. Sự sai lệch tâm quay gây ra ứng suất tiếp xúc lớn và ma sát cao. Hiện tượng này làm người sử dụng cảm thấy gò bó và nhanh mỏi mệt. Bên cạnh cơ khí, bài toán xử lý tín hiệu cũng rất nan giải. Hệ thống đo đạc đồng thời mười kênh tín hiệu số và tương tự. Dữ liệu bao gồm sáu góc quay khớp và bốn trạng thái bàn chân. Không gian mười chiều chứa đựng nhiều thông tin dư thừa và nhiễu động. Việc tính toán nhận dạng trực tiếp từ vector mười chiều đòi hỏi tài nguyên xử lý lớn. Độ trễ thuật toán có thể làm sai lệch thời điểm chuyển đổi trạng thái bước chân.

2.1. Giới hạn cơ sinh học và tương thích cơ khí chi dưới

Cơ học chi dưới của con người vận hành thông qua các khớp linh hoạt. Mỗi loại khớp sở hữu số bậc tự do riêng biệt để duy trì thăng bằng. Khớp háng cho phép xoay đa hướng và co duỗi linh hoạt. Khớp gối chịu lực nén lớn khi bàn chân tiếp đất. Khi thiết kế khung cơ khí bên ngoài, vật liệu chế tạo cần đảm bảo độ cứng vững. Cấu trúc cơ khí phải bám sát trục quay giải phẫu của xương đùi và cẳng chân. Sai lệch góc lắp ráp dù nhỏ cũng tạo áp lực tì đè lên mô mềm. Ma sát tại các ổ trục kim loại làm tiêu hao năng lượng vận động của người thử nghiệm. Vấn đề tương thích sinh học đòi hỏi việc tính toán dung sai hình học vô cùng nghiêm ngặt.

2.2. Thách thức phân tích dữ liệu đa kênh không gian mười chiều

Tại mỗi thời điểm lấy mẫu, hệ thống thu nhận một vector mười chiều. Vector gồm thông số từ sáu encoder và bốn công tắc tiếp xúc chân. Sự biến thiên tín hiệu diễn ra liên tục theo từng bước chân. Xử lý trực tiếp dữ liệu đa chiều gây quá tải bộ nhớ máy tính. Các chiều dữ liệu thường có sự tương quan và chồng lấn tín hiệu. Hiện tượng rung lắc khi tiếp đất tạo ra nhiều giá trị đột biến cục bộ. Những giá trị bất thường này dễ dẫn đến việc phân loại sai lệch pha. Việc gán nhãn thủ công cho từng mẫu bước đi tốn nhiều thời gian nghiên cứu. Do đó, hệ thống cần một phương pháp tinh lọc dữ liệu hiệu quả trước khi phân loại.

III. Phương pháp thiết kế thiết bị thụ động phát hiện pha bước đi

Đề tài đưa ra giải pháp toàn diện từ phần cứng đến thuật toán xử lý. Về cơ khí, thiết bị sử dụng vật liệu nhẹ ôm sát hai chân người thử nghiệm. Các khớp quay lắp encoder quang học nhằm đo chính xác góc gập duỗi. Vị trí gót và mũi bàn chân được gắn bốn công tắc hành trình tiếp đất. Hệ thống điều khiển kết nối máy tính qua phần mềm giám sát Visual Studio. Camera ghi hình đồng bộ giúp kiểm chứng hình ảnh thực tế với dữ liệu số. Dữ liệu mười chiều thu thập được đưa vào thuật toán phân tích thành phần chính PCA. Giải thuật PCA rút gọn số chiều nhưng vẫn giữ lại đặc trưng biến thiên cốt lõi. Sau đó, mô hình chuỗi Markov được áp dụng để xác định quy luật chuyển trạng thái. Nhờ tính chất tuần hoàn của bước đi, chuỗi Markov dự đoán xác suất chuyển pha rất chuẩn xác. Sự kết hợp giữa PCA và Markov Chain giải quyết triệt để vấn đề quá tải tính toán. Độ chính xác nhận dạng pha đạt mức tin cậy cao trong điều kiện thực nghiệm.

3.1. Thiết kế cơ khí và tích hợp hệ thống cảm biến

Khung xương ngoài được gia công từ hợp kim nhẹ nhằm tối ưu trọng lượng. Các thanh giằng dọc theo đùi và cẳng chân có khả năng tinh chỉnh kích thước. Cơ cấu khớp gập duỗi tại hông, đầu gối và cổ chân lắp encoder đo góc. Sáu encoder đảm bảo ghi nhận liên tục góc quay trên cả hai chân. Đế giày mang bốn công tắc hành trình phân bố đều tại gót và mũi chân. Khi bàn chân tiếp đất hoặc nhấc lên, công tắc sẽ đổi trạng thái đóng ngắt ngay lập tức. Mạch vi điều khiển trung gian thu thập dữ liệu và chuyển về máy tính qua cổng giao tiếp. Phần mềm giám sát Visual Studio ghi nhận dữ liệu theo thời gian thực đồng thời quay video đối chứng. Cấu trúc cơ điện tử này vận hành êm ái và ổn định.

3.2. Ứng dụng giải thuật PCA kết hợp mô hình Markov Chain

Thuật toán PCA đóng vai trò then chốt trong việc giảm chiều dữ liệu. Vector mười chiều được chiếu xuống không gian có số chiều thấp hơn. Phép biến đổi PCA giữ lại các thành phần mang phương sai lớn nhất. Nhờ đó, thuật toán loại bỏ nhiễu và bảo toàn thông tin chuyển động đặc trưng. Sau khi trích xuất đặc trưng, dữ liệu trung bình của từng pha được dùng làm tập huấn luyện. Mô hình chuỗi Markov Chain tiếp tục phân tích xác suất chuyển đổi giữa các trạng thái bước đi. Tính tuần hoàn của dáng đi người giúp chuỗi Markov lọc bỏ những chuyển đổi bất hợp lý. Sự so sánh liên tục giữa vector thực tế và mẫu huấn luyện giúp phân loại pha chính xác. Thuật toán hoạt động mượt mà với tốc độ tính toán nhanh.

IV. Đánh giá ứng dụng thiết bị thụ động phát hiện pha bước đi

Đồ án tốt nghiệp tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đã hoàn thành trọn vẹn mục tiêu đề ra. Thiết bị thụ động hoạt động ổn định trong các đợt chạy thử nghiệm thực tế. Hệ thống cơ khí ôm vừa vặn cơ thể và không gây cản trở sải chân. Dữ liệu thu thập từ các encoder và công tắc bàn chân có độ trễ cực thấp. Thuật toán kết hợp PCA cùng Markov Chain chứng minh hiệu quả phân loại pha vượt trội. Tỷ lệ phát hiện chính xác các giai đoạn chạm gót, phẳng chân và vung chân đạt mức cao. Kết quả này mang lại giá trị thực tiễn to lớn cho ngành kỹ thuật y sinh. Thiết bị có thể ứng dụng trong các trung tâm phục hồi chức năng vận động. Bác sĩ trị liệu dễ dàng theo dõi tiến độ phục hồi của bệnh nhân tai biến. Ngoài ra, dữ liệu pha bước đi còn là đầu vào điều khiển then chốt cho các bộ xương ngoài chủ động tương lai. Đề tài mở ra tiềm năng thương mại hóa các dòng thiết bị hỗ trợ vận động giá thành thấp.

4.1. Tiềm năng ứng dụng trong y học phục hồi chức năng

Thiết bị thụ động mang lại lợi ích thiết thực cho người bệnh vận động chi dưới. Các cơ sở y tế có thể sử dụng hệ thống để giám sát dáng đi hằng ngày. Bệnh nhân sau tai biến mạch máu não thường bị mất kiểm soát từng nhóm cơ. Thiết bị đo lường chính xác góc gập khớp gối và thời gian chạm đất của bàn chân. Dữ liệu này giúp chuyên gia vật lý trị liệu đánh giá tiến trình cải thiện vận động. Phác đồ điều trị được cá nhân hóa dựa trên các chỉ số khoa học cụ thể. Do có kết cấu thụ động, thiết bị hoàn toàn an toàn và không gây nguy cơ chấn thương do lỗi động cơ. Người bệnh tự tin hơn trong quá trình tập luyện phục hồi.

4.2. Hướng phát triển cho robot trợ lực và khung xương ngoài

Công trình nghiên cứu mở đường cho việc phát triển robot xương ngoài chủ động. Nhận diện chuẩn xác pha bước đi là điều kiện tiên quyết để kích hoạt động cơ trợ lực. Động cơ cần phát lực đúng vào pha nhón gót nhằm hỗ trợ lực đẩy cho cơ thể. Nếu động cơ kích hoạt sai pha, người đeo sẽ bị mất thăng bằng nghiêm trọng. Dữ liệu thuật toán từ đề tài cung cấp bộ tín hiệu điều khiển tin cậy cho vi xử lý. Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tích hợp thêm cảm biến quán tính IMU không dây. Khung cơ khí cần cải tiến vật liệu sợi carbon để giảm tối đa khối lượng. Sự kết hợp giữa cơ học chính xác và trí tuệ nhân tạo sẽ nâng cao chất lượng cuộc sống cho cộng đồng.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khuyết tật và suy giảm chức năng vận động chi dưới là một trong những thực trạng y tế và xã hội phổ biến. Theo số liệu thống kê năm 2015 của Cục Cảnh sát Giao thông Đường bộ – Đường sắt (Bộ Công an) và Bộ Lao động – Thương binh và Xã hội được tác giả trích dẫn trong công trình, toàn quốc đã xảy ra 22.827 vụ tai nạn giao thông cùng 7.620 vụ tai nạn lao động. Các biến cố này để lại hậu quả nghiêm trọng về mặt thể chất, trong đó tỷ lệ nạn nhân bị tổn thương chi dưới khiến việc di chuyển độc lập gặp nhiều trở ngại. Trước thực trạng đó, việc nghiên cứu các giải pháp kỹ thuật cơ điện tử hỗ trợ vận động, đặc biệt là thiết bị khung xương ngoài (Exoskeleton), trở thành hướng đi cấp thiết nhằm phục vụ phục hồi chức năng và chẩn đoán y khoa.

Để xây dựng một hệ thống khung xương ngoài chủ động có khả năng trợ lực chính xác, tiền đề bắt buộc là phải hiểu rõ và nhận diện được trạng thái chuyển động của chân người theo thời gian thực. Xuất phát từ yêu cầu này, đồ án tốt nghiệp tập trung vào đề tài "Thiết kế, chế tạo thiết bị thụ động phát hiện pha bước đi", nhằm tạo ra một công cụ thu thập dữ liệu động học chi dưới và áp dụng các mô hình xử lý tín hiệu để phân loại chính xác các pha trong chu kỳ đi bộ.

Mục tiêu nghiên cứu của đồ án được xác định cụ thể qua 4 nhiệm vụ:

1. Nghiên cứu cơ sở lý thuyết, thiết kế cơ khí và gia công, chế tạo phần cứng cơ khí cùng hệ thống mạch điện điều khiển của thiết bị.
2. Xây dựng chương trình điều khiển trung tâm để thu thập dữ liệu bước đi từ hệ thống cảm biến góc quay (encoder) và cảm biến tiếp xúc (công tắc hành trình).
3. Tiến hành các đợt thí nghiệm thực nghiệm để thu thập dữ liệu chuyển động (góc xoay các khớp, trạng thái đóng/ngắt tiếp xúc mặt đất) trong nhiều điều kiện bước đi khác nhau.
4. Xây dựng và thực thi thuật toán phân tích, xử lý số liệu nhằm tự động phát hiện, phân loại các pha bước đi của người sử dụng.

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là thiết bị khung xương thụ động gắn ngoài chi dưới con người và tín hiệu động học phát sinh trong quá trình di chuyển. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc mô hình hóa chuyển động chi dưới từ khớp hông, khớp gối đến khớp cổ chân của một đối tượng người trưởng thành; chế tạo mẫu thử nghiệm cơ điện tử thu nhỏ dạng thụ động (không gắn động cơ dẫn động); và phân tích tín hiệu ngoại tuyến kết hợp trực tuyến trong không gian phòng thí nghiệm tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh năm 2016.

Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước cho thấy các công trình về khung xương ngoài còn gặp nhiều hạn chế về kinh phí chế tạo và công nghệ tích hợp, tiêu biểu có cụm công trình nghiên cứu bộ xương ngoài hỗ trợ người đi bộ của nhóm tác giả Đào Văn Hiệp và Trần Xuân Thảnh. Trên thế giới, các hệ thống tiên tiến đã đạt nhiều bước tiến vượt bậc như dòng thiết bị Ekso của Ekso Bionics hỗ trợ người chấn thương cột sống; bộ đồ trợ lực HAL-5 của Cyberdyne ứng dụng cảm biến tín hiệu sinh học (BioSignal); hay khung xương robot X1 trọng lượng trên 90 kg do NASA nghiên cứu phục vụ rèn luyện thể lực của phi hành gia trong môi trường không trọng lực. Đề tài của tác giả đóng vai trò là bước nghiên cứu nền tảng, tập trung giải quyết khâu nhận dạng trạng thái bước đi để tạo tiền đề cho việc tích hợp bộ truyền động trợ lực sau này.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Cơ sở lý thuyết về giải phẫu học và động học khớp

Cơ học cơ thể người phân loại khớp theo cấu tạo và chức năng chuyển động. Trong đó, nhóm khớp chuyển động tự do (Diarthroses) đóng vai trò quyết định khả năng dịch chuyển của chi dưới. Khớp tự do có màng bao khớp chứa dịch hoạt dịch và lớp sụn bao bọc hai đầu xương. Lớp sụn có khả năng giảm ứng suất tiếp xúc lên đến 50% hoặc cao hơn, đồng thời hệ số ma sát giữa hai bề mặt sụn chỉ bằng 17% đến 33% ma sát giữa lưỡi dao trượt băng trên bề mặt băng.

Trong cơ sinh học chuyển động, hai mô hình lý thuyết được áp dụng:

• Mô hình Osteokinematics: Mô tả chuyển động vĩ mô của khớp dựa trên giả định các khâu cứng tuyệt đối quay quanh một tâm cố định, bao gồm các chuyển động co – duỗi (Flexion – Extension), dang – khép (Abduction – Adduction) và xoay trong – ngoài (Internal – External Rotation).
• Mô hình Anthrokinematics: Mô tả chuyển động vi mô thực tế tại diện tiếp xúc khớp xương. Tại diện khớp không tồn tại tâm quay cố định mà diễn ra đồng thời chuyển động lăn (Roll) và trượt (Glide/Slide). Sự phối hợp này tuân theo Quy tắc lồi – lõm (Rules of Concavity and Convexity của Kaltenborn, 1989): nếu mặt lồi chuyển động trên mặt lõm cố định thì hướng trượt ngược hướng lăn; ngược lại, nếu mặt lõm chuyển động trên mặt lồi cố định thì hướng trượt cùng hướng lăn.

Đối với khớp gối, góc vận động sinh lý duỗi - gập dao động từ $0^\circ$ đến $155^\circ$. Tuy nhiên, khi đi bộ bình thường, góc gập $\alpha$ của khớp gối chỉ dao động trong khoảng từ $0^\circ$ đến $45^\circ$. Do chuyển động gập duỗi chiếm ưu thế tuyệt đối, khớp gối được mô hình hóa cơ học thành khớp bản lề có 1 bậc tự do quay quanh trục ngang.

Chu kỳ bước đi của con người

Chu kỳ bước đi (Gait Cycle) là khoảng thời gian giữa hai lần tiếp đất liên tiếp của cùng một gót chân. Chu kỳ hoàn chỉnh bao gồm 7 giai đoạn, phân tách thành hai pha chính:

Pha chính	Tỷ lệ chu kỳ	Giai đoạn	Tên gọi và đặc điểm chuyển động
Pha trụ (Stance Phase)	62%	Giai đoạn 1	Tiếp xúc ban đầu (Initial Contact): Gót chân chạm đất, trọng tâm cơ thể ở mức thấp nhất.
		Giai đoạn 2	Bàn chân tiếp xúc mặt đất (Loading Response): Toàn bộ bàn chân áp sát nền, trọng tâm dồn lên chân trụ.
		Giai đoạn 3	Trung gian chân trụ (Midstance): Chân trụ nằm phía sau chân lắc, trọng tâm cơ thể đạt vị trí cao nhất.
		Giai đoạn 4	Nhấc gót (Terminal Stance / Pre-swing): Gót chân bắt đầu rời khỏi mặt phẳng tiếp xúc.
Pha lắc (Swing Phase)	38%	Giai đoạn 5	Rời mặt đất (Initial Swing): Chân lắc nhấc hẳn lên và đưa dần tới vị trí gióng hàng với chân trụ.
		Giai đoạn 6	Đưa chân ra trước (Mid-swing): Chân lắc vượt qua vị trí chân trụ hướng về phía trước.
		Giai đoạn 7	Hãm bước (Terminal Swing): Chuyển động chậm dần nhằm ổn định tư thế để chuyển sang chu kỳ tiếp theo.

Công thức tính bậc tự do cơ cấu

Khả năng chuyển động của hệ cơ cấu cơ học gắn lên cơ thể được xác định thông qua công thức Chebyshev – Grübler – Kutzbach:

$$W = 6n - \sum_{k=1}^5 (k \cdot p_k) - R_0 + r - s$$

Trong đó:

• $n$: Số khâu động của cơ cấu.
• $k$: Số lượng ràng buộc của khớp loại $k$.
• $p_k$: Số lượng khớp loại $k$.
• $R_0$: Số ràng buộc trùng.
• $r$: Số ràng buộc thừa.
• $s$: Số bậc tự do thừa.

Thiết bị được phân tích độc lập theo ba cụm: khớp hông ($n = 4$, $p_5 = 5$ gồm 4 khớp cơ khí và 1 khớp sinh học loại 5), khớp gối ($n = 6$, $p_5 = 7$) và khớp cổ chân ($n = 6$, $p_5 = 4$, $p_3 = 1$).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu vận dụng phương pháp phân tích tổng hợp tài liệu chuyên ngành về giải phẫu học cơ thể người, cơ học máy và hệ thống nhúng; kết hợp phương pháp thực nghiệm chế tạo mẫu thử (thử và sửa sai). Quá trình hiệu chỉnh kích thước cơ khí, thuật toán đo đạc được lặp lại dựa trên phản hồi dữ liệu thực tế thu nhận từ người mang thiết bị.

---

Thiết kế và triển khai hệ thống

Thiết kế cơ khí và kết cấu phần cứng

Cơ cấu phần cứng được thiết kế 3D bằng phần mềm SolidWorks theo quy trình khép kín: tham khảo mô hình xương ngoài $\rightarrow$ lên ý tưởng $\rightarrow$ thiết kế chi tiết $\rightarrow$ lắp ráp ảo $\rightarrow$ gia công cơ khí $\rightarrow$ lắp ráp thực tế $\rightarrow$ hiệu chỉnh.

Kích thước của khung xương được lấy theo thông số nhân trắc học của một thành viên trong nhóm nghiên cứu. Vật liệu chế tạo chính là hợp kim nhôm (khối lượng riêng $\approx 2{,}7\text{ g/cm}^3$, nhẹ bằng 1/3 thép, độ dẻo cao, khả năng gia công cắt gọt tốt). Phương pháp gia công chủ yếu là phay, tiện; liên kết giữa các chi tiết sử dụng bu-lông và đai ốc.

Ở khớp hông, tác giả so sánh hai phương án:

• Phương án 1: Sử dụng khớp cầu kết hợp một khớp tịnh tiến phía sau. Ưu điểm là nhỏ gọn, dễ gia công nhưng nhược điểm là không gắn được cảm biến góc xoay để đo tọa độ khớp hông khi bước đi.
• Phương án 2: Thay khớp cầu bằng tổ hợp khớp các-đăng và khớp xoay, kết hợp một khớp tịnh tiến gắn vào đai đeo bụng. Tác giả lựa chọn phương án này vì cho phép tích hợp trực tiếp encoder vào trục xoay để ghi nhận chuyển động gập - mở và xoay của hông.

Khớp gối được thiết kế 1 bậc tự do bản lề, giới hạn góc xoay phù hợp với biên độ $0^\circ - 45^\circ$ khi đi bộ. Khớp cổ chân sử dụng cơ cấu khớp cầu kết nối với bàn đạp dưới chân thông qua thanh giằng nhôm.

Hệ thống điện và thu thập dữ liệu

Hệ thống điện bao gồm các khối chức năng được liên kết chặt chẽ:

[6 Cảm biến Encoder (12V)] ----> [Mạch chuyển đổi mức logic (12V -> 5V)] ---\
                                                                             +---> [Arduino Mega 2560] ---> [Bluetooth HC-05] ---> [Máy tính / C#]
[4 Công tắc hành trình] ---------------------------------------------------/

1. Khối cảm biến góc (Encoder): Gồm 6 encoder tương đối:
   • 01 encoder khớp gối trái: Độ phân giải 256 xung/vòng.
   • 01 encoder khớp gối phải: Độ phân giải 1.000 xung/vòng.
   • 02 encoder đo góc gập - mở khớp hông (trái và phải): Độ phân giải 1.000 xung/vòng.
   • 02 encoder đo góc xoay khớp hông (trái và phải): Độ phân giải 2.000 xung/vòng.
2. Khối cảm biến tiếp xúc: Gồm 4 công tắc hành trình kiểu thường hở (Normally Open) đặt tại mặt dưới của đế giày: 2 công tắc gắn tại mũi và gót chân phải; 2 công tắc gắn tại mũi và gót chân trái. Cảm biến nối trực tiếp vào các chân Digital từ 44 đến 47 của vi điều khiển, trả về mức logic 0 hoặc 1 để xác định thời điểm bàn chân tiếp xúc hoặc rời sàn.
3. Mạch chuyển đổi tín hiệu: Do encoder vận hành ở điện áp công nghiệp 12V, mạch giao tiếp phần cứng trung gian được chế tạo nhằm hạ mức điện áp xung xuống 5V tiêu chuẩn trước khi đưa vào vi điều khiển.
4. Mạch xử lý trung tâm: Sử dụng bo mạch Arduino Mega 2560 (vi điều khiển ATmega2560, điện áp hoạt động 5V, điện áp ngõ vào khuyên dùng 7–12V, xung nhịp 16 MHz, bộ nhớ Flash 256 KB, SRAM 8 KB, EEPROM 4 KB, 54 chân Digital I/O và 16 chân Analog). Giải thuật đọc xung encoder sử dụng ngắt ngoài (External Interrupt) kích hoạt theo sườn lên (Rising Edge) với tỷ lệ chia xung 1:1.
5. Khối truyền thông không dây: Module Bluetooth HC-05 (chuẩn giao tiếp UART, điện áp hoạt động 3,3V, khoảng cách truyền nhận trong bán kính 12 mét) gửi toàn bộ chuỗi dữ liệu đo đạc lên máy tính điều khiển.
6. Giao diện giám sát máy tính: Ứng dụng viết trên nền tảng Visual Studio quản lý cổng nối tiếp (Serial Port giao thức RS-232), tích hợp Timer để đồng bộ hóa việc vẽ đồ thị góc xoay của chân trái/phải theo thời gian thực và điều khiển webcam ghi lại video bước đi phục vụ đối chiếu dữ liệu.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1 - Giới thiệu

Chương mở đầu trình bày tính cấp thiết của đề tài xuất phát từ số liệu tai nạn giao thông và lao động tại Việt Nam năm 2015. Tác giả xác định mục tiêu chế tạo mô hình khung xương thụ động, nêu rõ đối tượng nghiên cứu là thiết bị đeo hỗ trợ chi dưới và xác định phương pháp tiếp cận kết hợp giữa khảo cứu tài liệu chuyên ngành với thực nghiệm chế tạo cơ khí. Chương này cũng phân tích tổng quan các công trình xương ngoài trong nước và thế giới (bộ xương ngoài của Đào Văn Hiệp, Ekso Bionics, HAL-5, robot X1 của NASA).

Chương 2 - Cơ sở lý thuyết

Chương 2 thiết lập khung lý thuyết cơ học cho toàn bộ đề tài:

• Phân loại và cấu tạo các khớp sinh học tự do (Diarthroses) gồm khớp cầu, khớp xoan, khớp phẳng, khớp bản lề, khớp quay và khớp yên; cơ chế bôi trơn và tiêu chấn của sụn khớp.
• Phân tích chuyển động vi mô theo Quy tắc lồi – lõm của Kaltenborn (1989) và phân biệt với chuyển động vĩ mô Osteokinematics.
• Phân tích chu kỳ đi bộ tiêu chuẩn gồm 7 giai đoạn (pha trụ chiếm 62%, pha lắc chiếm 38%).
• Thiết lập công thức giải tích tính bậc tự do cơ cấu cho cụm hông, gối và cổ chân của thiết bị đeo.

Chương 3 - Thiết kế thi công phần cứng

Nội dung chương tập trung vào giải pháp gia công cơ khí:

• Xây dựng sơ đồ khối quy trình thiết kế cơ khí từ mô hình 3D trên SolidWorks đến gia công thực tế.
• Phân tích và lựa chọn phương án thiết kế khớp hông (loại bỏ phương án khớp cầu, chọn phương án khớp các-đăng phối hợp khớp xoay và khớp tịnh tiến nhằm lắp đặt encoder).
• Lựa chọn vật liệu hợp kim nhôm ($\approx 2{,}7\text{ g/cm}^3$) cho toàn bộ khung xương để giảm thiểu trọng lượng tĩnh.
• Triển khai gia công chi tiết khớp gối, khớp hông, khớp cổ chân bằng phương pháp phay, tiện và tiến hành lắp ráp hoàn chỉnh thành bộ khung mang trên người.

Chương 4 - Thiết kế thi công phần cứng (Hệ thống điều khiển và thu thập dữ liệu)

Chương này mô tả chi tiết kiến trúc mạch điện tử và chương trình thu thập tín hiệu:

• Thiết kế và gia công bo mạch chuyển đổi tín hiệu encoder từ 12V xuống 5V.
• Cấu hình thông số kỹ thuật bo mạch Arduino Mega 2560 và module Bluetooth HC-05.
• Bố trí 6 encoder tại các trục khớp và 4 công tắc hành trình tại gót/mũi bàn chân.
• Xây dựng lưu đồ giải thuật đọc xung encoder bằng ngắt cạnh lên.
• Xây dựng giao diện phần mềm giám sát trên Visual Studio, tích hợp hiển thị đồ thị góc xoay đa kênh và thu hình qua webcam.

Chương 5 - Phân tích và xử lý số liệu

Chương 5 là nội dung trọng tâm về mặt thuật toán nhận dạng:

• Xây dựng vector dữ liệu đầu vào 10 chiều tại mỗi thời điểm trích mẫu: gồm 6 giá trị góc khớp từ encoder và 4 giá trị nhị phân từ công tắc hành trình.
• Ứng dụng giải thuật Phân tích thành phần chính (PCA) để giảm số chiều không gian đặc trưng từ 10 chiều xuống các trục thành phần chính mang phương sai lớn nhất, lọc bỏ tương quan dư thừa.
• Tính toán vector kỳ vọng trung bình cho từng pha bước đi để làm dữ liệu huấn luyện mẫu (training dataset).
• Ứng dụng Mô hình chuỗi Markov (Markov Chain) để mô hình hóa xác suất chuyển đổi có điều kiện giữa các pha bước đi dựa trên tính tuần hoàn chu kỳ.
• Khảo sát các bộ dữ liệu thực nghiệm tương ứng với 5 chế độ bước đi: bước đi bình thường, bước đi dài, bước đi ngắn, bước đi nhanh và bước đi chậm.
• Đánh giá thuật toán khi thay đổi trọng số ảnh hưởng của Markov Chain từ 90% đến 99% kết hợp bộ lọc nhiễu tín hiệu.
• Đề xuất giải pháp chuẩn hóa dữ liệu góc quay (Normalization) cho 6 khớp đo nhằm triệt tiêu sai lệch do tư thế ban đầu.

Chương 6 - Kết luận, đề nghị

Tổng kết toàn bộ kết quả chế tạo cơ khí, thi công mạch điện và thuật toán phân loại pha; chỉ rõ các hạn chế về mặt phần cứng và đề xuất các giải pháp nâng cấp cho các giai đoạn nghiên cứu tiếp theo.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm

Thiết bị cơ điện tử sau khi chế tạo đã vận hành ổn định trên người thử nghiệm, thu thập trọn vẹn dữ liệu động học chi dưới trong nhiều kịch bản vận động.

Hệ thống ghi nhận và phân loại thành công 5 trạng thái bước đi khác nhau:

Dạng bước đi khảo sát	Đặc điểm thực nghiệm ghi nhận	Cơ sở phân loại thuật toán
Bước đi bình thường	Chiều dài bước và thời gian chu kỳ đạt mức trung bình ổn định	Khớp mẫu nhận dạng chu kỳ 7 pha đầy đủ, biên độ gối $0^\circ - 45^\circ$
Bước đi dài	Góc vung hông và gập gối mở rộng, thời gian pha trụ tăng	Biên độ góc encoder hông gập mở và gối tăng cao rõ rệt
Bước đi ngắn	Bước sải hẹp, thời gian chu kỳ rút ngắn	Biên độ góc xoay các khớp co hẹp lại
Bước đi nhanh	Tần số bước cao, thời gian tiếp xúc của công tắc hành trình giảm	Chuỗi tín hiệu công tắc hành trình chuyển mức 0/1 với tần suất lớn
Bước đi chậm	Thời gian tiếp đất của bàn chân kéo dài	Thời gian duy trì trạng thái đóng của công tắc hành trình dài

Về mặt thuật toán xử lý dữ liệu:

• Phương pháp kết hợp giữa PCA và Markov Chain cho phép rút gọn không gian vector 10 chiều mà vẫn bảo toàn các đặc trưng động học cốt lõi của bước đi.
• Việc kiểm thử trọng số Markov Chain từ 90% đến 99% cho thấy: khi kết hợp mô hình Markov Chain với bộ lọc nhiễu ở dải trọng số cao (tiêu biểu ở mức 98%), hệ thống loại bỏ triệt để các bước nhảy pha giả tạo (chuyển pha phi lý tính do nhiễu xung encoder), bám sát chuỗi 7 giai đoạn tuần hoàn tự nhiên.
• Dữ liệu thu được từ công tắc hành trình tại gót và mũi chân cung cấp mốc quy chiếu chuẩn (ground truth) để phân định ranh giới giữa pha trụ (chiếm 62%) và pha lắc (chiếm 38%).

Đóng góp của đề tài

1. Về mặt kỹ thuật: Chế tạo thành công một thiết bị khung xương thụ động hoàn chỉnh bằng hợp kim nhôm, đáp ứng đủ các bậc tự do chuyển động cơ bản của chân người, trọng lượng nhẹ và thuận tiện khi mang trên người để đo đạc.
2. Về phương pháp xử lý tín hiệu: Đề xuất và kiểm chứng thực nghiệm quy trình tích hợp giữa giải thuật PCA (giảm chiều dữ liệu góc và trạng thái tiếp xúc) với chuỗi Markov (mô hình hóa tính xác suất chuyển đổi chu kỳ). Giải pháp này giúp phân loại chính xác các pha bước đi mà không đòi hỏi năng lực tính toán quá cao.
3. Cung cấp nguồn dữ liệu thực nghiệm: Đồ án xây dựng được tập dữ liệu đo góc đa khớp (hông xoay, hông gập mở, gối) đồng bộ với tín hiệu tiếp xúc sàn trong điều kiện di chuyển thực tế tại Việt Nam.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế còn tồn đọng

Dựa trên quá trình thi công và các kết luận được tác giả nêu trong văn bản:

• Thiết kế cơ khí: Kích thước khung cơ khí được thiết kế cố định theo thể trạng của một cá nhân làm mẫu thử nghiệm trong lớp; chưa có cơ cấu tăng đơ trượt linh hoạt để tương thích với nhiều chiều cao và kích thước cơ thể người khác nhau. Kết cấu một vài vị trí khớp còn tương đối cồng kềnh.
• Tính đồng nhất của cảm biến: Độ phân giải giữa các encoder chưa được đồng bộ hóa. Điển hình là encoder khớp gối trái sử dụng loại 256 xung/vòng, trong khi encoder khớp gối phải dùng loại 1.000 xung/vòng; encoder hông gập mở là 1.000 xung/vòng nhưng hông xoay là 2.000 xung/vòng. Sự chênh lệch này đòi hỏi các hệ số quy đổi phần mềm khác nhau và gây phân tán độ nhạy đo lường.
• Xử lý số liệu: Thuật toán PCA và Markov Chain phần lớn được xử lý trên máy tính thông qua tệp dữ liệu xuất ra sau quá trình ghi nhận (xử lý dạng offline), chưa được nhúng trực tiếp thành thuật toán thời gian thực hoàn toàn trên vi điều khiển.

Hướng phát triển của đề tài

• Cải tiến kết cấu cơ khí theo hướng mô-đun hóa, tích hợp thanh trượt điều chỉnh chiều dài các khâu đùi và cẳng chân để phù hợp với nhiều người sử dụng.
• Đồng bộ hóa toàn bộ cảm biến encoder về cùng độ phân giải cao và bổ sung cảm biến đo biến dạng/áp lực (FSR) dưới lòng bàn chân thay cho công tắc hành trình cơ học.
• Tối ưu hóa giải thuật để nạp trực tiếp vào bộ nhớ vi điều khiển hoặc máy tính nhúng, thực hiện nhận diện pha bước đi theo thời gian thực (online real-time detection) với độ trễ thấp.
• Bổ sung động cơ dẫn động (động cơ servo, cơ cấu thủy lực hoặc khí nén) tại các khớp hông và gối để nâng cấp thiết bị từ khung xương thụ động thành khung xương ngoài chủ động (Active Exoskeleton) có chức năng trợ lực vận động.

---

Giá trị tham khảo

Báo cáo đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo phù hợp cho sinh viên, học viên cao học và kỹ sư thuộc các chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử, Kỹ thuật Robot, Cơ học máy và Kỹ thuật Y sinh (Biomedical Engineering).

Các phần nội dung có giá trị ứng dụng cao bao gồm:

• Chương 2: Cung cấp bức tranh hệ thống hóa về cơ học khớp sinh học, phân biệt rõ mô hình Osteokinematics và Anthrokinematics, tóm lược chuẩn xác quy tắc Kaltenborn và cách phân chia 7 giai đoạn trong chu kỳ bước đi.
• Chương 3 và Chương 4: Hướng dẫn cụ thể về tính toán bậc tự do cho hệ cơ cấu đa khâu mang trên người; giải pháp thiết kế khớp hông bằng cơ cấu các-đăng kết hợp khớp xoay; và sơ đồ mạch hạ áp xung 12V xuống 5V cho vi điều khiển.
• Chương 5: Cung cấp phương pháp luận thực tiễn về việc kết hợp PCA và chuỗi Markov trong xử lý tín hiệu cảm biến góc đa chiều.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao tác giả không sử dụng khớp cầu cho khớp hông mà lại chọn phương án tổ hợp khớp các-đăng và khớp xoay?
Khớp cầu sinh học của người có 3 bậc tự do xoay linh hoạt. Nếu thiết bị cơ khí sử dụng khớp cầu tiêu chuẩn thì rất dễ chế tạo và gọn gàng, nhưng nhược điểm lớn là không thể gắn trực tiếp encoder để đo góc quay quanh các trục riêng biệt. Do đó, tác giả đã chọn phương án 2: thay khớp cầu bằng một khớp các-đăng kết hợp với một khớp xoay và một khâu trượt tịnh tiến phía sau. Cấu trúc này cho phép lắp đặt encoder vào từng trục để thu nhận chính xác góc gập - mở và góc xoay của hông.

2. Vai trò của 4 công tắc hành trình gắn dưới bàn chân trong hệ thống là gì?
Bốn công tắc hành trình (thường hở) được gắn tại mũi và gót của cả hai bàn chân, nối với các chân 44–47 của Arduino Mega 2560. Khi người dùng bước đi, các công tắc này tạo ra tín hiệu logic 0 hoặc 1 tương ứng với trạng thái chạm đất hay nhấc lên của gót và mũi chân. Dữ liệu này giúp phát hiện chính xác các mốc tiếp xúc mặt đất, hỗ trợ việc phân định ranh giới giữa 4 giai đoạn của pha trụ (tiếp xúc ban đầu, cả bàn chân tiếp xúc, trung gian, nhấc gót) và 3 giai đoạn của pha lắc.

3. Tại sao cần kết hợp cả hai thuật toán PCA và chuỗi Markov trong việc xử lý số liệu bước đi?
Dữ liệu thu thập từ 6 encoder và 4 công tắc hành trình tạo thành một vector 10 chiều tại mỗi thời điểm trích mẫu. Không gian 10 chiều chứa nhiều tương quan dư thừa, gây khó khăn cho việc phân loại trực tiếp. Thuật toán PCA (Phân tích thành phần chính) được dùng để giảm số chiều, trích xuất các thành phần riêng biệt nhất mang phương sai lớn để so sánh với vector mẫu huấn luyện. Sau đó, chuỗi Markov (Markov Chain) được đưa vào nhằm dự đoán xác suất chuyển đổi giữa các pha dựa trên tính tuần hoàn chu kỳ của bước đi, từ đó loại bỏ các phán đoán sai lệch hoặc chuyển pha bất thường do nhiễu cảm biến.

4. Thông số kỹ thuật của các bộ cảm biến góc quay (encoder) được sử dụng trên thiết bị như thế nào?
Thiết bị sử dụng tổng cộng 6 encoder với mức điện áp hoạt động 12V (được đưa qua mạch chuyển đổi hạ về mức logic 5V), bao gồm:

• 01 encoder khớp gối trái: Độ phân giải 256 xung/vòng.
• 01 encoder khớp gối phải: Độ phân giải 1.000 xung/vòng.
• 02 encoder khớp hông gập mở (trái và phải): Độ phân giải 1.000 xung/vòng.
• 02 encoder khớp hông xoay (trái và phải): Độ phân giải 2.000 xung/vòng.

5. Chu kỳ bước đi của người được tác giả phân chia cụ thể thành những pha và giai đoạn nào?
Chu kỳ bước đi được chia thành hai pha lớn gồm 7 giai đoạn:

• Pha trụ (chiếm 62% chu kỳ, có chân tiếp xúc với mặt đất): Giai đoạn 1 (tiếp xúc ban đầu / gót chạm đất), Giai đoạn 2 (cả bàn chân tiếp xúc đất), Giai đoạn 3 (chân trụ về sau chân lắc / trung gian), Giai đoạn 4 (gót chân bắt đầu nhấc khỏi mặt đất).
• Pha lắc (chiếm 38% chu kỳ, chân vung tự do trên không): Giai đoạn 5 (chân lắc bắt đầu rời đất đưa tới vị trí chân trụ), Giai đoạn 6 (chân lắc đưa về phía trước chân trụ), Giai đoạn 7 (hãm bước ổn định để chuẩn bị chuyển trụ).

---

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế, chế tạo thiết bị thụ động phát hiện pha bước đi" của sinh viên Đặng Thanh Trung đã giải quyết hoàn chỉnh bài toán chế tạo mẫu thiết bị cơ điện tử đeo ngoài chi dưới phục vụ thu thập dữ liệu động học bước đi. Tác giả đã kết hợp thành công kết cấu cơ khí bằng hợp kim nhôm gọn nhẹ với hệ thống điều khiển thu thập dữ liệu dựa trên Arduino Mega 2560, mạng cảm biến 6 encoder và 4 công tắc hành trình truyền thông không dây qua Bluetooth HC-05. Việc áp dụng mô hình toán học kết hợp giữa phân tích thành phần chính PCA và chuỗi Markov đã chứng minh tính hiệu quả trong việc nhận dạng, phân loại các pha bước đi qua các chế độ vận động khác nhau, tạo lập cơ sở dữ liệu và thuật toán tiền đề có giá trị cho hướng nghiên cứu phát triển khung xương ngoài chủ động hỗ trợ phục hồi chức năng vận động.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ THIẾT KẾ,CHẾ TẠO THIẾT BỊ THỤ ÐỘNG PHÁT HIỆN PHA BUỚC ÐI GVHD: ThS. NGUYỄN VIỆT THẮNG SVTH: ÐẶNG THANH TRUNG MSSV: 11146208 S KL 0 0 4 7 8 3 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 07 năm 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ DÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.

HỒ CHÍ MINH KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Đề tài: THIẾT KẾ,CHẾ TẠO THIẾT BỊ THỤ ĐỘNG PHÁT HIỆN PHA BƯỚC ĐI Giảng viên hướng dẫn: ThS. NGUYỄN VIỆT THẮNG Sinh viên thực hiện: ĐẶNG THANH TRUNG 11146208 Lớp: 121461A Khóa: 2012-2016 Tp.Hồ Chí Minh, tháng 07 / 2016 TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY Độc lập – Tự do – Hạnh phúc ------------------------------- --------------------------- BỘ MÔN CƠ ĐIỆN TỬ NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Giảng viên hƣớng dẫn: TH.S NGUYỄN VIỆT THẮNG Họ và tên sinh viên: ĐẶNG THANH TRUNG MSSV: 12146208 Lớp: 121461A Tel: [phone] Email: dangthanhtrung1910@gmail. Tên đề tài: Thiết kế, chế tạo thiết bị thụ động phát hiện pha bƣớc đi. Các số liệu, tài liệu ban đầu.

Tham khảo các bộ xƣơng ngoài và phƣơng pháp xử lý số liệu. Nội dung chính của đồ án. - Tìm hiểu đề tài, cơ sở lý thuyết. - Thiết kế và gia công cơ khí.

- Thiết kế hệ thống điều khiển. - Thi công hệ thống điều khiển. - Tiến hành thí nghiệm. - Xử lý số liệu.

Các sản phẩm dự kiến. Thiết bị thụ động có thể thu thập dữ liệu từ bƣớc đi, thuật toán xử lý số liệu phát hiện pha bƣớc đi. TRƢỞNG BỘ MÔN GIẢNG VIÊN HƢỚNG DẪN (Ký, ghi rõ họ tên) (Ký, ghi rõ họ tên) □ Đƣợc phép bảo vệ……………………………………………………………… (GVHD ký, ghi rõ họ tên) LỜI CAM KẾT Tên đề tài: Thiết kế, chế tạo thiết bị thụ động phát hiện pha bƣớc đi.S NGUYỄN VIỆT THẮNG Họ tên sinh viên: ĐẶNG THANH TRUNG MSSV: 12146208 Lớp: 121461A Địa chỉ sinh viên: Võ Xu, Đức Linh, Bình Thuận. Số điện thoại liên lạc: 0984455016 Email: [e-mail] Ngày nộp khóa luận tốt nghiệp (ĐATN): 15/07/2016 Lời cam kết: “Chúng tôi xin cam đoan khóa luận tốt nghiệp (ĐATN) này là công trình do chính chúng tôi nghiên cứu và thực hiện.

Chúng tôi không sao chép bất kỳ một bài viết nào đã được công bố mà không trích rõ nguồn gốc. Nếu có bất kỳ một sự vi phạm nào, chúng tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm. Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng 07 năm 2016 (Ký tên) ĐẶNG THANH TRUNG LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong khoa CƠ KHÍ MÁY cũng như các thầy cô giảng dạy trong trường Đại Học sư Phạm Kỹ Thuật TPHCM đã truyền đạt những kiến thức quý báu cho tôi trong những năm học vừa qua. Đặc biệt, tôi xin chân thành cảm ơn thầy NGUYỄN VIỆT THẮNG, bộ môn CƠ ĐIỆN TỬ, khoa CƠ KHÍ MÁY, trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TPHCM đã tận tình hướng dẫn, động viên và giúp đỡ tôi trong suốt thời gian thực hiện đề tài.

Và để có được kết quả như ngày hôm nay, tôi rất biết ơn gia đình đã động viên, khích lệ, tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất trong suốt quá trình học tập cũng như quá trình thực hiện đề tài tốt nghiệp này. Xin chân thành cám ơn các bạn trong khoa CƠ KHÍ MÁY, đặc biệt là các bạn lớp 121461 đã ủng hộ, giúp đỡ, chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm và tài liệu có được cho tôi trong quá trình nghiên cứu và thực hiện đề tài. Một lần nữa xin chân thành cám ơn! TP Hồ Chí Minh, Ngày 28 tháng 7 năm 2016 Sinh viên thực hiện ĐẶNG THANH TRUNG TÓM TẮT ĐỒ ÁN TÊN ĐỀ TÀI: Thiết kế, chế tạo thiết bị thụ động phát hiện pha bƣớc đi. Thiết bị khung xƣơng thụ động đƣợc thiết kế dựa theo bộ khung xƣơng ngoài (Exoskeleton) dùng để thu thập dữ liệu bƣớc đi của con ngƣời, thiết bị có sáu encoder đƣợc gắn vào các khớp để thu thập các góc độ của chân trong khi đi, bốn công tắc hành trình đƣợc đặt dƣới bàn chân cho phép phát hiện sự tiếp xúc của bàn chân với mặt đất, thiết bị có khả năng thu thập dữ liệu bƣớc đi.

Thuật toán phát hiện pha bƣớc đi đƣợc kết hợp giữa hai phƣơng pháp PCA và Markov Chain, thông qua những số liệu thu thập và thuật toán ta có thể phát hiện các pha bƣớc đi trong quá trình di chuyển của con ngƣời. Sinh viên thực hiện ĐẶNG THANH TRUNG ABSTRACT PROJECT TITLE: Design, manufacture passive device detection human footsteps phase. Passive sekeleton device is designed base on exoskeleton, which is used for data collection of human walking. The device has six encoders which are attached to the joints in order to collect all the feet angle while walking, four cruise switches are put under the feet to detec that the feet touched ground, the device is capable to collect the footsteps data.

Footsteps Phase detection algorithm are combination between PCA and Markov Chain method, through the data collection and the algorithms we can detect the footsteps phase during human movement process. MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG HIỆU. i DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT. ii DANH MỤC SƠ ĐỒ HÌNH VẼ.

iii CHƢƠNG 1 - GIỚI THIỆU .1 Tính cấp thiết của đề tài .2 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài .3 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài .4 Đối tƣợng nghiên cứu .5 Phƣơng pháp nghiên cứu .6 Tổng quan nghiên cứu của đề tài .7 Một số thành tựu có liên quan đã công bố. 4 CHƢƠNG 2 - CƠ SỞ LÝ THUYẾT .1 Động học khớp .2 Các khái niệm căn bản về bƣớc đi của con ngƣời .3 Bậc tự do của cơ cấu .1 Bậc tự do của thiết bị .2 Bậc tự do khớp hông .3 Bậc tự do khớp gối. 14 CHƢƠNG 3 - THIẾT KẾ THI CÔNG PHẦN CỨNG .1 Ý tƣởng thiết kế và các phƣơng án .1 Ý tƣởng thiết kế .2 Các phƣơng án thiết kế phần cứng cho thiết bị .2 Thiết kế và thi công phần cứng .1 Thiết kế và thi công khớp gối .2 Thiết kế và thi công khớp hông .3 Thiết kế và thi công khớp cổ chân. 21 CHƢƠNG 4 - THIẾT KẾ THI CÔNG PHẦN CỨNG .1 Các thành phần của hệ thống điện .1 Mạch chuyển đổi tín hiệu Encoder .2 Mạch xử lý trung tâm sử dụng board mạch Arduino mega 2560.3 Module Bluetooth hc05 .5 Công tắc hành trình .2 Lƣu đồ, thuật toán điều khiển .1 Đọc tín hiệu Encoder .2 Thiết kế giao diện giám sát.

32 CHƢƠNG 5 - PHÂN TÍCH VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU .1 Khảo sát các thông số khi bƣớc đi.2 Tiến trình thí nghiệm .3 Xử lý số liệu .1 Phƣơng pháp dùng thuật toán PCA kết hợp với Markov Chain .2 Phƣơng pháp PCA .3 Phƣơng pháp Markov Chain.4 Các kết quả thực nghiệm, thí nghiệm khảo sát với các loại bƣớc đi 41 5.5 Giới thiệu phƣơng pháp cải tiến. 81 CHƢƠNG 6 - KẾT LUẬN, ĐỀ NGHỊ .1 Kết quả đạt đƣợc.1 Về thiết kế phần cứng .2 Về điều khiển .3 Về xử lý số liệu.2 Những hạn chế còn tồn đọng .3 Hƣớng phát triển của đề tài. 86 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 95 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1: Độ dài các bƣớc đi khảo sát Bảng 2: Thời gian các bƣớc đi khảo sát Bảng 3: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 1 bƣớc đi bình thƣờng Bảng 4: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 2 bƣớc đi bình thƣờng Bảng 5: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 3 bƣớc đi bình thƣờng Bảng 6: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 3 bƣớc đi bình thƣờng Bảng 7: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 5 bƣớc đi bình thƣờng Bảng 8: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 1 bƣớc đi dài Bảng 9: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 2 bƣớc đi dài Bảng 10: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 3 bƣớc đi dài Bảng 11: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 4 bƣớc đi dài Bảng 12: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 5 bƣớc đi dài Bảng 13: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 1 bƣớc đi ngắn Bảng 14: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 2 bƣớc đi ngắn Bảng 15: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 3 bƣớc đi ngắn Bảng 16: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 4 bƣớc đi ngắn Bảng 17: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 1 bƣớc đi nhanh Bảng 18: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 2 bƣớc đi nhanh Bảng 19: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 3 bƣớc đi nhanh Bảng 20: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 4 bƣớc đi nhanh Bảng 21: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 1 bƣớc đi chậm Bảng 22: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 2 bƣớc đi nhanh Bảng 23: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 3 bƣớc đi nhanh Bảng 24: Độ lệch với trọng số 98% bƣớc 4 bƣớc đi nhanh i DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT NASA: National Aeronautics and Space Administration PCA: Principal Component Analysis ABC: American Broadcasting Concerter CTHT: Công Tắc Hành Trình.

DATN: Đồ Án Tốt Nghiệp ii DANH MỤC SƠ ĐỒ, HÌNH VẼ Hình 1.1: Sơ đồ các pha bƣớc đi của con ngƣời Hình 1.2: Bộ xƣơng ngoài của Việt Nam Hình 1.3: Bionic Exoskeleton Hình 1.4: Bộ trợ lực HAL-5 Hình 1.1: Cấu trúc của khớp chuyển động tự do - Khớp gối Hình 2.2: Các dạng khớp sinh học và khớp cơ học tƣơng đƣơng Hình 2.3: Biểu diễn quy tắc lồi lõm Hình 2.4: Cấu trúc của khớp gối Hình 2.5: Thiết kế của cơ cấu Hình 2.6: Thiết kế khớp hông Hình 2.7: Thiết kế khớp gối Hình 2.8: Thiết kế khớp cổ chân Hình 3.1: Sơ đồ khối thiết kế phần cơ khí thiết bị Hình 3.2: Khớp hông Hình 3.3: Góc độ của khớp gối Hình 3.4: Khớp gối lắp ghép trong bản vẽ Hình 3.5: Khớp gối sau khi gia công Hình 3.6: Khớp hông trên thiết kế Hình 3.7: Khớp hông sau khi láp ráp Hình 3.8: Khớp cổ chân Hình 3.9: Khớp cổ chân thực tế Hình 3.10: Thiết bị sau khi thiết kế Hình 3.11: Thiết bị sau khi thi công, lắp ghép Hình 4.1: Mạch chuyển đổi tín hiệu Encoder iii Hình 4.2: Mạch chuyển đổi tín hiệu encoder sau khi gia công Hình 4.3: Mạch xử lý trung tâm Hình 4.4: Module blutooth hc05 Hình 4.5: Encoder khớp gối trái Hình 4.6: Encoder khớp gối phải Hình 4.7: Encoder khớp hông gập mở Hình 4.8: Encoder khớp hông xoay Hình 4.9: Công tắc hành trình Hình 4.10: Sơ đồ nguyên lý tổng thể của thiết bị Hình 4.11: Truyền nhận dữ liệu Hình 4.12: Lƣu đồ giải thuật đọc encoder Hình 4.13: Đồ thị biểu diễn trạng thái gối Hình 4.14: Đồ thị biểu diễn trạng thái khớp hông gập mở Hình 4.