Tổng quan nghiên cứu

Hệ thống định vị trong nhà (Indoor Positioning System - IPS) ngày càng trở nên thiết yếu trong nhiều lĩnh vực như thương mại, y tế, và cứu hộ cứu nạn. Theo ước tính, nhu cầu xác định vị trí chính xác trong không gian hẹp tăng mạnh do hạn chế của hệ thống định vị toàn cầu GPS khi bị che khuất bởi các công trình kiến trúc. Luận văn tập trung nghiên cứu và thực thi hệ thống định vị tự trị dựa trên phương pháp Ước lượng vị trí theo bước chân (Pedestrian Dead Reckoning - PDR) trên điện thoại thông minh sử dụng hệ điều hành Android. Mục tiêu chính là xây dựng ứng dụng IPS sử dụng dữ liệu từ cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển để xác định số bước chân, kích thước bước chân trong các trạng thái đi nhanh và đi chậm, từ đó tính toán quãng đường di chuyển với sai số trung bình 4,66% trên quãng đường 38 m và độ chính xác xác định hướng quay đạt 100%. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào môi trường trong nhà tại Hà Nội trong năm 2019, với ý nghĩa nâng cao độ chính xác và tính khả thi của hệ thống IPS trên nền tảng điện thoại thông minh, góp phần giảm chi phí đầu tư hạ tầng và tăng tính tiện lợi cho người dùng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: lý thuyết cảm biến quán tính và mô hình PDR. Lý thuyết cảm biến quán tính bao gồm cảm biến gia tốc (Accelerometer) và con quay hồi chuyển (Gyroscope), được sử dụng để thu thập dữ liệu chuyển động và hướng đi của người dùng. Mô hình PDR dựa trên việc xác định số bước chân, chiều dài bước chân và góc quay để ước lượng vị trí người dùng trong không gian trong nhà. Ba khái niệm chính được áp dụng gồm: (1) phát hiện bước chân dựa trên tín hiệu gia tốc, (2) ước lượng chiều dài bước chân qua phương pháp trực tiếp và gián tiếp, và (3) xác định hướng đi dựa trên dữ liệu con quay hồi chuyển. Ngoài ra, luận văn cũng tham khảo các mô hình kết hợp PDR với các hệ thống IPS khác như Wifi, Bluetooth, RFID nhằm nâng cao độ chính xác và giảm sai số tích lũy.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là tín hiệu thu thập từ cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển trên điện thoại thông minh chạy hệ điều hành Android, với tần số lấy mẫu 40 Hz. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm các dữ liệu chuyển động của người dùng trong trạng thái đi bộ và chạy, với các vị trí điện thoại khác nhau như trong túi quần, trên tay, trong túi áo và túi xách. Phương pháp chọn mẫu là thuận tiện, dựa trên các tình huống thực tế sử dụng điện thoại. Phân tích dữ liệu sử dụng các thuật toán phát hiện bước chân dựa trên thay đổi phương sai tín hiệu gia tốc, phát hiện đỉnh và điểm không, trong đó phương pháp thay đổi phương sai được lựa chọn do tính ổn định và hiệu quả. Thuật toán ước lượng chiều dài bước chân áp dụng phương pháp gián tiếp dựa trên mối quan hệ gần tuyến tính giữa phương sai gia tốc và chiều dài bước chân. Timeline nghiên cứu kéo dài trong năm 2019, bao gồm giai đoạn thu thập dữ liệu, tiền xử lý tín hiệu (lọc thông thấp Butterworth bậc 2 với tần số cắt 3,4 rad/s), mô phỏng thuật toán và thực thi ứng dụng trên nền tảng Android Studio.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Tỷ lệ xác định bước chân thành công: Phương pháp biểu diễn tín hiệu gia tốc tổng cộng (s2) đạt tỷ lệ xác định bước chân thành công trung bình 77% khi điện thoại để trong túi quần và lên đến 99% khi cầm trên tay trong trạng thái đi bộ. Trong trạng thái chạy, tỷ lệ này giảm xuống khoảng 53% khi để trong túi quần và 99% khi cầm trên tay.

  2. Sai số xác định quãng đường: Ứng dụng thực thi trên điện thoại thông minh đạt sai số trung bình 4,66% trên quãng đường 38 m, cho thấy độ chính xác cao trong việc ước lượng quãng đường dựa trên số bước và chiều dài bước chân.

  3. Độ chính xác xác định hướng quay: Dữ liệu con quay hồi chuyển cho phép xác định hướng quay của người dùng với độ chính xác 100%, nhờ vào việc phân biệt rõ ràng các tín hiệu vận tốc góc theo trục Z khi rẽ trái (dấu dương) và rẽ phải (dấu âm).

  4. Phương pháp ước lượng chiều dài bước chân: Phương pháp gián tiếp dựa trên phương sai gia tốc ổn định hơn phương pháp trực tiếp dựa trên chênh lệch đỉnh Accmax và Accmin, đặc biệt trong điều kiện nhiễu tín hiệu. Cửa sổ tính phương sai 20 mẫu (tương đương một bước chân) với ngưỡng A=2 được lựa chọn tối ưu cho việc phân biệt trạng thái đi bình thường và đi nhanh.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân tỷ lệ xác định bước chân thành công cao khi điện thoại cầm trên tay là do tín hiệu gia tốc ít bị ảnh hưởng bởi các yếu tố ngoại cảnh và vị trí điện thoại ổn định hơn. Sai số 4,66% trong ước lượng quãng đường là kết quả khả quan so với các nghiên cứu trong ngành, thể hiện hiệu quả của thuật toán phát hiện bước chân và ước lượng chiều dài bước chân dựa trên phương pháp gián tiếp. Độ chính xác 100% trong xác định hướng quay nhờ vào việc sử dụng ngưỡng ±2 rad/s cho vận tốc góc trục Z, phù hợp với các chuyển hướng 90 độ trong thực tế. So sánh với các hệ thống IPS khác như dựa trên Wifi hay Bluetooth, hệ thống PDR trên điện thoại thông minh có ưu điểm không cần hạ tầng thiết bị, tiết kiệm năng lượng và hoạt động ổn định trong môi trường trong nhà. Tuy nhiên, hạn chế của PDR là sai số tích lũy theo thời gian và cần xác định vị trí khởi đầu chính xác, do đó việc kết hợp với các hệ thống IPS khác là cần thiết để nâng cao độ chính xác tổng thể. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ tỷ lệ xác định bước chân thành công theo vị trí điện thoại và trạng thái di chuyển, bảng sai số quãng đường và biểu đồ phổ tần số gia tốc phân biệt trạng thái đi bình thường và đi nhanh.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Phát triển thuật toán kết hợp PDR với tín hiệu Wifi và Bluetooth: Tăng cường độ chính xác định vị trong nhà bằng cách sử dụng dữ liệu tín hiệu vô tuyến làm tham chiếu hiệu chỉnh vị trí, giảm sai số tích lũy của PDR. Thời gian thực hiện dự kiến 12 tháng, chủ thể thực hiện là các nhóm nghiên cứu công nghệ định vị.

  2. Tối ưu hóa thuật toán phát hiện bước chân và ước lượng chiều dài bước chân: Áp dụng các kỹ thuật học máy để cá nhân hóa hệ số hiệu chuẩn K, nâng cao độ chính xác trong các trạng thái di chuyển khác nhau. Thời gian thực hiện 6 tháng, chủ thể là nhóm phát triển phần mềm.

  3. Mở rộng thử nghiệm thực tế tại nhiều môi trường trong nhà khác nhau: Đánh giá hiệu năng hệ thống trong các điều kiện vật lý và vị trí điện thoại đa dạng nhằm hoàn thiện thuật toán. Thời gian 9 tháng, chủ thể là các trung tâm nghiên cứu và doanh nghiệp ứng dụng.

  4. Phát triển giao diện người dùng thân thiện và tích hợp bản đồ số: Giúp người dùng dễ dàng theo dõi vị trí và hướng đi, đồng thời hỗ trợ hiệu chỉnh vị trí khởi đầu. Thời gian 6 tháng, chủ thể là nhóm thiết kế phần mềm và UX/UI.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử, Truyền thông: Nắm bắt kiến thức chuyên sâu về cảm biến quán tính và thuật toán định vị tự trị, phục vụ nghiên cứu và phát triển hệ thống IPS.

  2. Các công ty phát triển ứng dụng định vị và bản đồ số: Áp dụng thuật toán PDR trên nền tảng điện thoại thông minh để nâng cao độ chính xác và trải nghiệm người dùng trong các ứng dụng định vị trong nhà.

  3. Đơn vị quản lý tòa nhà, trung tâm thương mại: Sử dụng hệ thống IPS để quản lý và hỗ trợ khách hàng trong việc định vị và điều hướng trong không gian phức tạp.

  4. Cơ quan cứu hộ cứu nạn và an ninh: Ứng dụng công nghệ định vị tự trị để xác định vị trí chính xác trong các tình huống khẩn cấp, đặc biệt khi tín hiệu GPS không khả dụng.

Câu hỏi thường gặp

  1. Hệ thống PDR hoạt động như thế nào trên điện thoại thông minh?
    Hệ thống sử dụng dữ liệu từ cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển để phát hiện số bước chân, ước lượng chiều dài bước chân và xác định hướng đi, từ đó tính toán vị trí người dùng trong không gian trong nhà. Ví dụ, khi người dùng đi bộ, hệ thống đếm bước dựa trên biến đổi phương sai tín hiệu gia tốc.

  2. Độ chính xác của hệ thống IPS dựa trên PDR là bao nhiêu?
    Theo kết quả nghiên cứu, sai số trung bình ước lượng quãng đường là khoảng 4,66% trên quãng đường 38 m, và độ chính xác xác định hướng quay đạt 100%. Điều này cho thấy hệ thống có khả năng định vị khá chính xác trong môi trường trong nhà.

  3. Phương pháp nào được sử dụng để phát hiện bước chân?
    Phương pháp phát hiện bước chân dựa trên thay đổi phương sai của tín hiệu gia tốc được lựa chọn do tính ổn định và hiệu quả trong việc nhận biết bước chân, đặc biệt khi điện thoại được đặt ở nhiều vị trí khác nhau như túi quần hoặc trên tay.

  4. Làm thế nào để ước lượng chiều dài bước chân?
    Luận văn áp dụng phương pháp gián tiếp dựa trên mối quan hệ gần tuyến tính giữa phương sai gia tốc và chiều dài bước chân, với cửa sổ tính phương sai 20 mẫu tương đương một bước chân, giúp phân biệt trạng thái đi bình thường và đi nhanh.

  5. Hệ thống có thể hoạt động độc lập hay cần kết hợp với công nghệ khác?
    Hệ thống PDR có thể hoạt động độc lập mà không cần hạ tầng thiết bị, tuy nhiên để giảm sai số tích lũy và nâng cao độ chính xác, việc kết hợp với các hệ thống IPS dựa trên tín hiệu Wifi, Bluetooth hoặc RFID là cần thiết, đặc biệt trong các môi trường phức tạp.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công hệ thống định vị tự trị PDR trên điện thoại thông minh Android, sử dụng cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển để xác định vị trí trong nhà với sai số trung bình 4,66%.
  • Phương pháp phát hiện bước chân dựa trên thay đổi phương sai tín hiệu gia tốc và ước lượng chiều dài bước chân bằng phương pháp gián tiếp được chứng minh hiệu quả và ổn định.
  • Hệ thống xác định hướng quay người dùng với độ chính xác 100%, đảm bảo khả năng định hướng chính xác trong không gian trong nhà.
  • Kết quả nghiên cứu góp phần nâng cao tính khả thi và độ chính xác của IPS trên nền tảng điện thoại thông minh, giảm chi phí đầu tư hạ tầng và tăng tính tiện lợi cho người dùng.
  • Các bước tiếp theo bao gồm phát triển hệ thống kết hợp PDR với các công nghệ IPS khác, mở rộng thử nghiệm thực tế và hoàn thiện giao diện người dùng để ứng dụng rộng rãi trong thực tế.

Hành động tiếp theo: Các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ nên tiếp tục phát triển và ứng dụng các giải pháp IPS lai, đồng thời triển khai thử nghiệm thực tế để nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống định vị trong nhà.