Luận văn Nghiên cứu phát triển hệ thống định vị trong nhà dựa trên cảm biến điện thoại thông minh

thông số thu được từ việc thu phát tín hiệu không dây giữa một nguồn phát và một thiết bị nhận. 2.3.1. Góc tín hiệu đến (AOA) Góc tín hiệu đến (AOA) là góc và khoảng cách được tính toán từ đối tượng đến 2 hoặc nhiều điểm tham chiếu cho sẵn. Việc tính toán góc và khoảng cách đến các điểm tham chiếu được sử dụng để ước lượng vị trí của đối tượng. Sử dụng phương pháp này, vị trí của đối tượng có thể được xác định bằng cách đo góc giữa đường đi của tín hiệu từ nguồn phát đến thiết bị với đường chuẩn cho trước [7]. 9 Hình 2.2. Định vị sử dụng góc tín hiệu đến 2.3.2. Thời gian nhận tín hiệu (TOA) Thời gian nhận tín hiệu (TOA) là phương pháp ước lượng vị trí bằng cách đo khoảng thời gian từ khi tín hiệu vô tuyến được gửi từ nguồn phát đến khi tín hiệu được nhận ở thiết bị nhận. Sau khi có được khoảng thời gian này, khoảng cách từ nguồn phát đến thiết bị nhận có thể được ước lượng đơn giản bằng cách nhân thời gian lan truyền của tín hiệu với vận tốc ánh sáng. Khi có tối thiểu 3 khoảng cách từ thiết bị đến các điểm tham chiếu là nguồn phát, dễ dàng xác định được vị trí chính xác của thiết bị bằng cách tìm điểm giao nhau giữa 3 đường tròn với tâm và bán kính đã biết. Phương pháp ước lượng vị trí dựa trên thời gian nhận tín hiệu phụ thuộc vào việc đo thời gian truyền tín hiệu giữa nguồn phát và thiết bị nhận. Để việc đo thời gian được chính xác, cần phải đồng bộ thời gian giữa các thiết bị này, tuy nhiên việc này là rất phức tạp và thường không thể thực hiện được chính xác. 10 Hình 2.3. Định vị sử dụng thời gian nhận tín hiệu 2.3.3. Chênh lệch thời gian nhận tín hiệu (TDOA) Tương tự như phương pháp sử dụng thời gian nhận tín hiệu, phương pháp sử dụng chênh lệch thời gian nhận tín hiệu (TDOA) xác định vị trí dựa trên khoảng cách giữa nguồn phát và thiết bị nhận. Phương pháp này xác định vị trí tương đối của thiết bị với các điểm tham chiếu dựa trên chênh lệch thời gian nhận tín hiệu ở nhiều thiết bị nhận khác nhau. Do đó, phương pháp sử dụng chênh lệch thời gian nhận tín hiệu không cần xác định chính xác thời điểm mà nguồn phát tín hiệu bắt đầu phát tín hiệu [8]. 2.3.4. Chỉ báo cường độ tín hiệu (RSSI) Khác với các phương pháp trên, phương pháp sử dụng chỉ báo cường độ tín hiệu (RSSI) thực hiện đo cường độ tín hiệu truyền tải giữa điểm đối tượng cần các định vị trí và các mốc vị trí. Cường độ của tín hiệu thu được ở thiết bị nhận là lượng năng lượng còn lại của tín hiệu sau khi lan truyền trong không gian và suy giảm một phần. Bằng cách tính toán sự suy giảm của tín hiệu khi lan truyền trong không gian, chúng ta có thể tính được quãng đường mà tín hiệu đã truyền đi, từ đó tìm ra khoảng cách tương đối giữa thiết bị và các điểm tham chiếu và xác định vị trí của thiết bị [9]. Phương pháp này có ưu điểm là không yêu cầu các cảm biến 11 tinh vi, tuy nhiên, độ chính xác của phương pháp này không cao vì các tín hiệu có thể bị nhiễu và suy yếu do nhiều nguyên nhân. Hình 2.4. Định vị sử dụng chỉ báo cường độ tín hiệu Như vậy, các tín hiệu đo lường được là một yếu tố quan trọng trong việc xác định vị trí của đối tượng. Sau khi đo lường được các thông số cần thiết cho việc định vị, các thuật toán định vị được sử dụng để xác định vị trí của đối tượng. 2.4. Các thuật toán định vị Các thuật toán định vị là các phương pháp tính toán nhằm xác định vị trí của đối tượng trong hệ quy chiếu cho trước. Từ các giá trị thuộc tính tín hiệu thu được, hệ thống định vị sử dụng thuật toán định vị để tính toán ra vị trí chính xác của đối tượng dưới dạng các toạ độ. Khi giá trị của các thuộc tính tín hiệu này thay đổi, như khi khoảng cách giữ đối tượng đến điểm tham chiếu thay đổi hoặc khi cường độ tín hiệu mà đối tượng nhận được thay đổi, hệ thống định vị sẽ tiến hành tính toán lại toạ độ của đối tượng. Có nhiều thuật toán định vị khác nhau cho các độ chính xác khác nhau khi xác định vị trí của đối tượng. Độ chính xác của kết quả phụ thuộc rất lớn vào độ chính xác của các giá trị thuộc tính tín hiệu. Bên cạnh đó, mỗi thuật toán định vị có điểm mạnh và điểm yếu riêng, vậy nên việc kết hợp các thuật toán với nhau trong các bài toán cụ thể có thể cải thiện độ chính xác của kết quả đáng kể. Nhiều thuật 12 toán định vị khác nhau đã được phát triển, trong đó chủ yếu các thuật toán xoay quanh các phương pháp định vị sử dụng phép đạc tam giác (Triangulation hoặc Trilateration), định vị sử dụng tiệm cận hoặc phân tích ngoại cảnh (scene analysis) / lấy dấu (fingerprinting). 2.4.1. Phép đạc tam giác Phép đạc tam giác (triangulation) là việc sử dụng các tính chất hình học của tam giác để ước tính vị trí của đối tượng bằng cách tính số đo góc so với 2 điểm tham chiếu đã biết. Nói cách khác, vị trí của một đối tượng được xác định với giao điểm của 2 cặp đường định hướng góc. Vị trí của đối tượng được xác định bằng cách tính toán vị trí của điểm phát tín hiệu dựa trên góc và khoảng cách so với các điểm tham. Hơn nữa, khi hai hoặc ba điểm tham chiếu được sử dụng để xác định vị trí, hệ thống sẽ dễ dàng xác định vị trí của đối tượng hơn và chi phí thấp. Tuy nhiên, khi vùng tìm kiếm rộng hơn với nhiều điểm tham chiếu, việc xác định vị trí có thể gây lỗi có thể dẫn đến độ chính xác giảm. Ngoài ra, trong một khu vực rộng, yêu cầu phần cứng thiết bị có xu hướng tăng và chi phí cao. Khoảng cách giữa thiết bị đến đường thẳng nối 2 điểm tham chiếu được tính bằng công thức: 𝐷 = 𝐿 sin𝛼 sin𝛽 sin(𝛼 + 𝛽) Hình 2.5. Phép đạc tam giác 13 2.4.2. Phép đo 3 cạnh Phép đo 3 cạnh (trilateration) là phương pháp định vị được biết đến rất rộng rãi và cũng được sử dụng trong hệ thống định vị toàn cầu GPS. Phép đo 3 cạnh cũng sử dụng các tính chất hình học của hình tam giác để ước tính vị trí của một đối tượng. Tuy nhiên, các phép đo khoảng cách liên quan đến ba điểm tham chiếu đã biết được sử dụng để xác định vị trí bằng cách tính độ suy giảm của tín hiệu truyền đi. Độ chính xác của thuật toán định vị này phụ thuộc rất lớn vào tín hiệu nhận được và các điều kiện môi trường [10]. Nếu trong môi trường có nhiều yếu tố gây nhiễu và làm suy giảm tín hiệu, thuật toán này có thể đưa ra kết quả rất thiếu chính xác. Phép đo 3 cạnh thực chất là việc tính khoảng cách giữa thiết bị với 3 điểm tham chiếu đã biết. Sau khi có tính được các khoảng cách này, việc xác định vị trí của thiết bị suy biến về bài toán tìm giao điểm của 3 đường tròn với tâm và bán kính đã biết. 14 Hình 2.6. Phép đo 3 cạnh Wi-Fi là công nghệ được sử dụng nhiều nhất với phép đo 3 cạnh. Bằng việc cài đặt nhiều điểm truy cập và kết nối với thiết bị, có thể dễ dàng xác định được vị trí của thiết bị trong không gian. Công nghệ BLE và LTE cũng có thể được sử dụng trong trường hợp này, tuy nhiên khi sử dụng công nghệ LTE, kết quả có thể có độ chính xác không cao vì khoảng cách thực tế giữa trạm phát sóng và thiết bị là quá lớn và có thể có nhiều vật cản gây suy giảm tín hiệu dẫn đến sai lệch về khoảng cách ước tính giữa thiết bị với điểm tham chiếu. 2.4.3. Thuật toán định vị sử dụng tiệm cận Thuật toán định vị sử dụng tiệm cận không đưa ra kết quả chính xác về vị trí thực tế của đối tượng so với các điểm tham chiếu. Thuật toán này chỉ đưa ra các thông tin về vị trí của đối tượng. Để đưa ra thông tin về vị trí của đối tượng, một lưới các vị trí cho trước được gắn các ăng-ten được sử dụng làm hệ quy chiếu. Khi đối tượng được xác định chuyển động trong lưới, vị trí ăng-ten gần nhất với đối tượng trong lưới được sử dụng để cung cấp thông tin về vị trí của đối tượng. Xác định vị trí gần nhất với đối tượng bằng thuộc tính chỉ báo cường độ tín hiệu (RSSI), thường được sử dụng để ước lượng khoảng cách giữa đối tượng với vị trí cố định. Việc tính toán thông tin về vị trí của đối tượng đưa ra một ước lượng về vị trí thực tế của đối tượng. Vị trí này không hoàn toàn chính xác nhưng trong một số trường hợp, sai số là chấp nhận được. Từ thông tin về vị trí của đối tượng, hệ thống định vị trong nhà có thể theo dấu và cung cấp điều hướng cho người dùng. Thuật toán định vị sử dụng tiệm cận yêu cầu xây dựng một lưới các vị trí cho trước và có thể phát được tín hiệu tới đối tượng, do đó, thời gian triển khai và chi phí hệ thống định vị sử dụng thuật toán này là cao khi so sánh với các thuật toán trên. 2.4.4. Lấy dấu và lập bản đồ tín hiệu Lấy dấu và lập bản đồ tín hiệu là một phương pháp ước lượng vị trí rất phổ biến trong các hệ thống định vị ngày nay. Phương pháp này có khả năng ước lượng vị trí của thiết bị với độ chính xác cao. Ý tưởng của phương pháp này là đo các giá 15 trị tín hiệu thu được ở mỗi vị trí và lưu trữ các giá trị này cùng với vị trí đo vào cơ sở dữ liệu để tạo ra bản đồ tín hiệu của khu vực được lấy dấu. Việc xác định vị trí của thiết bị dựa trên một giả thiết rằng các giá trị tín hiệu đo được ở mỗi vị trí là khác nhau và các giá trị này có tính ổn định theo thời gian. Vị trí của thiết bị trong khu vực được xác định bằng cách khớp hoặc so sánh giá trị tín hiệu quan sát được với các giá trị tín hiệu đã được lưu trữ. Độ chính xác của phương pháp này không phụ thuộc vào việc biết trước vị trí của các điểm truy cập hoặc nguồn phát tín hiệu, thực tế có thể không cần biết vị trí của nguồn phát tín hiệu mà vẫn có thể xác định vị trí của thiết bị dựa trên phương pháp này. Phương pháp ước lượng vị trí bằng cách lấy dấu và lập bản đồ thường bao gồm 2 quá giai đoạn. Giai đoạn thứ nhất là việc đo các tín hiệu trong khu vực và lập bản đồ tín hiệu từ các giá trị tín hiệu đo được. Giai đoạn thứ 2 là việc xác định vị trí của thiết bị bằng cách so sánh các giá trị tín hiệu quan sát được tại thời điểm đó với các giá trị tín hiệu trong tập mẫu đã được lập bản đồ tín hiệu. Nhiều loại tín hiệu khác nhau có thể được sử dụng trong phương pháp này, trong đó, có thể sử dụng bức xạ từ trường để lấy dấu và lập bản đồ khu vực. Trong trường hợp đó, kết quả của giai đoạn 1 là một bản đồ thể hiện cường độ bức xạ từ trường tại các vị trí trong khu vực. Vị trí của thiết bị sẽ được xác định bằng cách đo cường độ bức xạ từ trường và khớp với bản đồ đã có. Việc ước lượng vị trí của đối tượng trong hệ thống sử dụng phương pháp lấy dấu và lập bản đồ là độc lập và không sử dụng các thông số về góc và khoảng cách. Phương pháp này thu thập các thông tin và đặc trưng về môi trường ngoại cảnh, sau đó ước lượng vị trí của đối tượng bằng cách so sánh dữ liệu đã thu thập được với dữ liệu quan sát tại vị trí của đối tượng. Các dữ liệu thu thập được còn được gọi là bản đồ (fingerprint), là các đặc trưng duy nhất hoặc dấu hiệu để phân biệt một vị trí với các vị trí khác. Thuật toán này sử dụng một tập mẫu các cường độ tín hiệu đo được ở mỗi vị trí để ước lượng vị trí của đối tượng mục tiêu. Phương pháp này còn được gọi là phương pháp phân tích ngoại cảnh. Giai đoạn lấy dấu đòi hỏi nỗ lực và thời gian đáng kể để xây dựng các bản đồ cường độ tín hiệu tọa độ cho mỗi vị trí và cần được cập nhật khi có những sự thay đổi đáng kể về cường độ tín hiệu. Nhìn chung, những thách thức của việc lấy dấu và lập bản đồ chủ yếu là quá trình lấy dấu cần nhiều thời gian và chi phí tính 16 toán cao. Bên cạnh đó, thuật toán định vị này có thể đưa ra kết quả với độ chính xác thấp nếu trong môi trường có nhiều yếu tố gây nhiễu bất thường chưa được ghi nhận trong cơ sở dữ liệu. 2.4.5. Phương pháp dẫn đường dự đoán Phương pháp dẫn đường dự đoán (Pedestrian Dead Reckoning - PDR) là một phương pháp ước lượng vị trí của một thiết bị cầm tay di chuyển trong khu vực. Phương pháp này hoạt động dựa trên việc ước lượng quãng đường và phương hướng di chuyển của thiết bị bằng cách đo vận tốc, gia tốc và xác định hướng di chuyển của thiết bị. Phương pháp xác định vị trí này có nhược điểm là độ chính xác rất thấp do việc ước lượng vị trí của thiết bị được thực hiện dựa trên các ước lượng vị trí trước đó của thiết bị và các sai số tích luỹ từ việc đo gia tốc và vận tốc càng ngày càng lớn khi thực hiện nhiều phép tính. 2.5. Các thuật toán lọc và khớp dữ liệu Các thuật toán lọc và khớp dữ liệu đóng vai trò rất quan trọng trong các hệ thống định vị trong nhà, các thuật toán này có thể cải thiện độ chính xác của kết quả định vị cũng như làm tăng hiệu suất của hệ thống. Đặc biệt với phương pháp định vị bằng cách lấy mẫu và lập bản đồ, các thuật toán lọc và khớp dữ liệu đóng vai trò chủ yếu trong việc ước lượng vị trí của thiết bị. 2.5.1. Bộ lọc Kalman Bộ lọc Kalman là thuật toán ước tính các tham số của trạng thái hiện tại chỉ sử dụng thông tin từ phép đo hiện tại và trạng thái trước đó, là một phương pháp ước tính có tính đệ quy. Bộ lọc Kalman là một công cụ ước tính tối ưu hoá, nghĩa là bộ lọc giảm thiểu sai số trung bình của các tham số ước tính với giả định nhiễu trong hệ thống có phân bố Gauss. Bộ lọc Kalman rất phổ biến do sự tiện lợi của nó trong các ứng dụng thời gian thực, vì có tốc độ nhanh và các giá trị quan sát được tại thời điểm hiện tại sẽ được xử lý ngay khi đo được. Bộ lọc Kalman cũng tương đối dễ cài đặt và cho kết quả tốt. Bộ lọc Kalman dựa trên hai phương trình: 17 { 𝑥𝑘 = 𝐴𝑥𝑘−1 + 𝐵𝑢𝑘 +𝑤𝑘−1 𝑧𝑘 = 𝐻𝑥𝑘 = 𝑣𝑘 Trong đó xk là véc tơ biểu diễn trạng thái thực tế (vị trí chính xác của thiết bị) ở thời điểm k và uk là tín hiệu điều khiển của bộ lọc. Mỗi giá trị ước tính của trạng thái ở thời điểm k là một hàm tuyến tính của trạng thái ở thời điểm trước đó xk-1 với tín hiệu điều khiển và nhiễu tính toán wk-1. Zk là véc tơ các giá trị đo được, và là một hàm tuyến tính của trạng thái thực tế xk với nhiễu đo đạc vk. A, B, H là các véc tơ mà trong đó A là mô hình chuyển trạng thái, B là mô hình điều khiển đầu vào và H là mô hình quan sát. Bộ lọc Kalman thực hai giai đoạn khi các phép đo mới được thực hiện từ các tín hiệu quan sát được, giai đoạn cập nhật thời gian và giai đoạn cập nhật đo lường. Trong giai đoạn cập nhật thời gian, trạng thái tiếp theo được ước lượng dựa vào 2 phương trình trên và trong giai đoạn cập nhật đo lường, trạng thái ước tính được cập nhật với các giá trị đo được [11]. 2.5.2. Thuật toán người láng giềng gần nhất Thuật toán người láng giềng gần nhất là phương pháp xác định một véc tơ từ tập các véc tơ cho trước có khoảng cách gần nhất đến một véc tơ khác. Khoảng cách giữa 2 véc tơ có thể được đo bằng nhiều độ đo khác nhau, trong đó phổ biến nhất là sử dụng độ đo Euclide. Sử dụng độ đo Euclide, khoảng cách giữa 2 véc tơ a và b được xác định bằng công thức: 𝐸 = √(𝑎1 − 𝑏1)2 + (𝑎2 − 𝑏2)2 + (𝑎3 − 𝑏3)2 Thuật toán người láng giềng gần nhất rất hiệu quả trong việc xác định điểm tham chiếu gần nhất với thiết bị khi sử dụng phương pháp lấy dấu và lập bản đồ. Bằng cách tính khoảng cách giữa các véc tơ tín hiệu ở các điểm tham chiếu với véc tơ tín hiệu quan sát được, có thể dễ dàng xác định được điểm tham chiếu gần nhất với thiết bị. Một cải tiến khác của thuật toán người láng giềng gần nhất là thuật toán k người láng giềng gần nhất. Thuật toán này xác định k điểm tham chiếu gần nhất với thiết bị, sau đó gán trọng số cho mỗi điểm tham chiếu đó. Từ đó ước tính vị trí của thiết bị theo các công thức: 18 𝐷𝑘 = |𝑟𝑘 − 𝑣| 𝑊𝑘 = 1 𝐷𝑘 𝑃 = ∑ 𝑊𝑘𝑃𝑘 𝑘 1 ∑ 𝑊𝑘 𝑘 1 Trong đó Pk là toạ độ của các điểm tham chiếu, Ek là khoảng cách giữa các véc tơ đặc trưng tín hiệu của các điểm tham chiếu đến véc tơ đặc trưng tín hiệu quan sát được. Wk là trọng số được gán cho k điểm tham chiếu có khoảng cách ngắn nhất đến thiết bị và Px là toạ độ ước tính của thiết bị. Hình 2.8. Thuật toán k người láng giềng gần nhất 19 Chương 3. Hệ thống định vị trong nhà dựa trên cảm biến từ trường 3.1. Giới thiệu Các hệ thống định vị đóng một vai trò rất quan trọng trong việc cung cấp các thông tin cơ bản về người dùng và thiết bị, đóng góp rất lớn vào các ứng dụng thương mại ngày nay. Do đó, một nhu cầu tất yếu đòi hỏi phát triển các hệ thống định vị có độ chính xác cao, dễ sử dụng với chi phí thấp. Trong môi trường ngoài trời, hệ thống định vị toàn cầu GPS có độ chính xác cao, tuy nhiên, hệ thống định vị toàn cầu GPS yêu cầu truyền tín hiệu thẳng từ vệ tinh đến thiết bị nhận, do đó kết quả định vị không chính xác ở môi trường trong nhà có nhiều vật cản việc truyền tín hiệu từ vệ tinh. Do đó, đã có nhiều nghiên cứu phát triển các hệ thống định vị trong nhà riêng biệt được thực hiện trong những năm trở lại đây. Nhiều công nghệ khác nhau đã được phát triển cho các hệ thống định vị trong nhà. Hệ thống đầu tiên là Active Badge [12] được phát triển bởi Want và cộng sự năm 1992. Hệ thống này sử dụng một thiết bị có đèn LED hồng ngoại khuếch tán phát ra một định danh duy nhất cho thiết bị theo chu kỳ. Tín hiệu được thu bởi các cảm biến hồng ngoại gần đó được đặt trong tòa nhà để xác định vị trí của thiết bị. Một hệ thống tương tự, Active Bat [13], sử dụng phương pháp TOA với sóng siêu âm để xác định vị trí của thiết bị, hệ thống trả về kết quả chính xác trong phạm vi 9cm trong 95% các phép đo. Trong những năm gần đây, Wi-Fi đã được sử dụng như một công nghệ phổ biến trong các hệ thống định vị trong nhà bởi tính khả thi và chi phí thấp. Hướng tiếp cận này sử dụng 2 phương pháp cho việc định vị: phương pháp thứ nhất là các sử dụng các phép đạc tam giác hoặc đo thời gian nhận tín hiệu từ điểm truy cập đã biết vị trí, phương pháp thứ hai là lập bản đồ cường độ tín hiệu xung quanh các điểm truy cập và dựa vào đó để ước tính vị trí của thiết bị. Bên cạnh đó, một số hệ thống khác sử dụng các công nghệ như sóng siêu âm, Bluetooth cho việc định vị trong nhà. Điểm chung của các hệ thống này là yêu cầu cài đặt các thiết bị phát tín hiệu trong toà nhà. Tuy nhiên trong một số trường hợp, việc cài đặt các hệ thống như vậy là không khả thi, do đó, cần có những hướng tiếp cận khác cho bài toán định vị trong nhà trong những trường hợp này. 20 Một hướng nghiên cứu khác của định vị trong nhà là sử dụng các đặc trưng có sẵn của môi trường trong nhà để xây dựng các bản đồ đặc trưng và từ đó xác định vị trí của thiết bị. Hướng nghiên cứu này không yêu cầu cài đặt cơ sở hạ tầng và các thiết bị phát tín hiệu trong toà nhà. Một trong các đặc trưng có sẵn ở môi trường trong nhà là từ trường, các nhà khoa học đã tiến hành nhiều nghiên cứu về việc sử dụng từ trường để định vị trong nhà. Siiksakulchai, Thongchai, Wilkes và Kawamura [14] đã phát triển một hệ thống định vị trong nhà sử dụng các cảm biến từ trường gắn trên robot, hệ thống này thu thập dữ liệu từ trường và so sánh với dữ liệu mẫu đã thu thập từ trước, từ đó xác định vị trí của robot. Haverinen và Kemppainen [15] cũng phát triển một hệ thống tương tự bằng cách gắn các cảm biến từ trường lên robot và sử dụng thuật toán bộ lọc hạt để xác định vị trí. Navarro và Benet [16] cũng đã phát triển một hệ thống định vị trong nhà bằng cách kết hợp phương pháp định vị bằng các cảm biến chuyển động với việc lập bản đồ từ trường. Tuy nhiên, các hệ thống định vị trong nhà sử dụng từ trường chỉ có thể ứng dụng trong thực tế trong vòng vài năm trở lại đây, khi các cảm biến từ trường trở nên phổ biến vì được tích hợp sẵn trong các thiết bị điện thoại thông minh. Việc tích hợp các cảm biến bức xạ từ trường vào các thiết bị điện thoại thông minh đã mở ra một hướng tiếp cận mới cho các hệ thống định vị trong nhà dựa trên các đặc trưng bức xạ từ trường. Bằng việc sử dụng bức xạ từ trường có sẵn trong môi trường, chúng ta không cần cài đặt các thiết bị phát tín hiệu định vị khác. Ở môi trường trong nhà, từ trường bị khúc xạ bởi các cấu trúc có chứa kim loại hoặc các thiết bị điện, điện tử, các vật thể lớn cố định cũng có khả năng ảnh hưởng đến hướng và độ lớn của bức xạ từ trường tại các vị trí cố định. Kết quả của điều này là chúng ta có thể xây dựng được một bản đồ về cường độ và hướng của từ trường ở các vị trí khác nhau trong môi trường. Với giả thiết các giá trị cường độ và hướng của bức xạ từ trường là ổn định và khác biệt ở các vị trí khác nhau, có thể xác định được vị trí của thiết bị trong môi trường mà không cần dùng thêm các dữ liệu khác. Các phần tiếp theo của luận văn sẽ trình bày phương pháp xây dựng hệ thống định vị trong nhà dựa trên cảm biến từ trường của điện thoại thông minh. 3.2. Cơ sở Ở môi trường trong nhà, từ trường chịu ảnh hưởng từ các kiến trúc xây dựng có kim loại và các thiết bị điện, điện tử, gây ra các nhiễu cục bộ ảnh hưởng đến hướng và cường độ của từ trường tại một vị trí nhất định. Bên cạnh đó, các nhiễu 21 cục bộ này có tính ổn định theo thời gian với điều kiện bố cục của môi trường trong nhà không thay đổi. Hình 3.1. thể hiện tính chất này, trong đó các tín hiệu từ trường được thu thập bằng cách đo từ cảm biến của điện thoại tại 1 vị trí ở các thời điểm khác nhau trong ngày và ở những ngày khác nhau. Các nhiễu cục bộ này làm cho phép đo cường độ từ trường trong nhà có tính cục bộ, cường độ từ trường đo được là khác nhau ở các vị trí khác nhau [14]. Đồng thời, tính ổn định theo thời gian khiến cho từ trường có thể được ứng dụng vào việc định vị trong nhà. Hình 3.1. Tính cục bộ của cường độ từ trường 30 35 40 45 50 55 60 65 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 C ư ờ n g đ ộ t ừ t rư ờ n g (µ T) Số thứ tự của vị trí đo Tính cục bộ của cường độ từ trường Cường độ từ trường 22 Hình 3.2. Cường độ từ trường theo thời gian Bên cạnh các vật liệu và kiến trúc mang từ tính, từ trường trong nhà có thể chịu ảnh hưởng từ nhiều nguồn khác, do các thiết bị di động, các thiết bị điện được bật hoặc tắt, thang máy... S. Yuanchao, B. Cheng [17] đã chỉ ra bằng thực nghiệm rằng ảnh hưởng của các thiết bị di động hoặc thiết bị điện, điện tử lên từ trường trong nhà là không lớn, và hầu như không gây ảnh hưởng ở khoảng cách lớn hơn 1m. Hình 3.3. thể hiện cường độ từ trường đo được ở các khoảng cách 0m, 0.5m, 1m, 2m với một loa máy tính đang hoạt động. 34.5 35.5 36.5 37.5 38.5 39.5 40.5 41.5 42.5 43.5 44.5 0 20 40 60 80 100 120 C ư ờ n g đ ộ t ừ t rư ờ n g (µ T) Thời gian (phút) Cường độ từ trường theo thời gian Cường độ từ trường 23 Hình 3.3. Ảnh hưởng của thiết bị điện tử lên cường độ từ trường Như vậy, từ trường trong nhà có tính cục bộ và ổn định theo thời gian, và do đó, có thể được ứng dụng vào các hệ thống định vị trong nhà. 3.3. Xây dựng bản đồ từ trường Để sử dụng từ trường cho việc định vị trong nhà, chúng ta cần phải xây dựng bản đồ từ trường của khu vực đó. Phương pháp xây dựng bản đồ là chia khu vực thành một lưới toạ độ m × n và tiến hành đo cường độ từ trường ở tất cả các điểm P có toạ độ (𝑥, 𝑦) trong đó 0 ≤ 𝑥 ≤ 𝑚 và 0 ≤ 𝑦 ≤ 𝑛 với 𝑥, 𝑦 là số tự nhiên. Việc chia khu vực thành lưới toạ độ được thể hiện trong hình 3.4, trong đó mỗi vị trí được đánh dấu bằng một hình tròn trong bản đồ khu vực. 20 40 60 80 100 120 0 5 10 15 20 25 30 C ư ờ n g đ ộ t ừ t rư ờ n g (µ T) Thời gian (phút) Ảnh hưởng của thiết bị điện tử lên từ trường theo khoảng cách 0m 0.5m 1m 2m 24 Hình 3.4. Lập bản đồ từ trường Sau khi chia khu vực thành lưới toạ độ, chúng ta cần thực hiện đo cường độ từ trường tại tất cả các vị trí trong lưới. Tại mỗi vị trí trong lưới, chúng ta sử dụng cảm biến từ trường được tích hợp sẵn trong điện thoại thông minh để đo cường độ từ trường. Cảm biến từ trường ở điện thoại thông minh đo cường độ từ trường theo 3 cạnh của điện thoại như hình vẽ dưới đây, trong đó, trục X nằm trên cạnh ngắn của điện thoại, có chiều từ trái sang phải, trục Y nằm trên cạnh dài, chiều từ dưới lên trên, trục Z có chiều vuông góc với mặt điện thoại, hướng từ trong ra ngoài. Ở bất kỳ thời điểm nào, luôn có 1 véc tơ cường độ từ trường tác dụng lên điện thoại, các giá trị mà cảm biến từ trường của điện thoại đo được là hình chiếu của véc tơ cường độ từ trường lên 3 trục X, Y, Z. Các giá trị mà cảm biến đo được phụ thuộc vào hướng và góc xoay của điện thoại, vì hệ quy chiếu mà cảm biến sử dụng gắn liền với các cạnh của điện thoại. Trong thực tế, các thiết bị điện thoại thông minh sẽ không nằm cố định theo một hướng mà có góc xoay và hướng phụ thuộc vào người sử dụng, do đó việc phát triển một hệ quy chiếu độc lập với hướng và góc xoay là cần thiết để các số liệu cường độ từ trường có thể được tái sử dụng trong các trường hợp khi mà hướng và góc xoay của điện thoại khác nhau. 25 Hình 3.5. Hệ quy chiếu của điện thoại (nguồn: Google [18]) Do các giá trị mà cảm biến từ trường thu được phụ thuộc rất lớn vào góc xoay và hướng của điện thoại, chúng ta cần phải chuyển đổi các giá trị cường độ từ trường này về một hệ quy chiếu đứng yên và không phụ thuộc góc xoay của điện thoại. Chúng ta dễ dàng nhận thấy rằng, luôn tồn tại một hệ quy chiếu bất biến và không phụ thuộc vị trí cũng như góc xoay của điện thoại, đó là hệ quy chiếu không gian 3 c