TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, Trường Đại học Khoa học, ĐH Huế
Tập 24, Số 2 (2024)
147
PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG TÍCH HỢP DỮ LIỆU CỦA CÁC CẢM BIẾN
ĐIỆN THOẠI THÔNG MINH CHO ỨNG DỤNG ĐỊNH VỊ
DẪN ĐƯỜNG PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG
Lê Đình Thuận*, Trương Đình Trọng
Khoa Địa lý – Địa chất, Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế
*Email: ldthuan@hueuni.edu.vn
Ngày nhận bài: 30/5/2024; ngày hoàn thành phản biện: 3/6/2024; ngày duyệt đăng: 10/6/2024
TÓM TẮT
Hiện nay, việc sử dụng điện thoại thông minh vào mục đích dẫn đường đang được
ứng dụng rộng rãi cho nhiều công việc. Trong đó, cảm biến chính của điện thoại
thông minh cung cấp tọa độ là hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu (GNSS). Tuy nhiên,
ở những khu vực tín hiệu vệ tinh kém hoặc mất tín hiệu thì thông tin dẫn đường sẽ
không chính xác hoặc thậm chí bị gián đoạn. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã đề
xuất quy trình tích hợp dữ liệu từ các cảm biến khác nhau của điện thoại thông minh
nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động. Hệ thống định vị quán tính được thiết lập như
là mô hình hệ thống chính. Cảm biến GNSS và camera sẽ cung cấp thông tin định vị
để cập nhật cho hoạt động của hệ thống dựa vào thuật toán ước lượng. Kết quả thực
nghiệm cho thấy trong trường hợp mất tín hiệu GNSS, hệ thống vẫn liên tục cung
cấp thông tin định vị. Độ chính xác định vị tính theo 3D tăng 72% so với một cảm
biến hoạt động độc lập.
Từ khóa: cảm biến, dẫn đường, điện thoại thông minh, tích hợp.
1. MỞ ĐẦU
Trong lĩnh vực định vị dẫn đường và đo đạc bản đồ, các phương pháp truyền
thống đang dần được thay thế bằng các công nghệ tiên tiến như hệ thống định vị định
vị vệ tinh toàn cầu (GNSS: global navigation satellite system) [1], hệ thống định vị quán
tính, máy ảnh (camera), ... Tuy nhiên, các hệ thống sử dụng phổ biến hiện nay đang dựa
trên các cảm biến to nặng, cồng kềnh và đắt tiền. Đặc biệt, ở những điều kiện môi trường
phức tạp ảnh hưởng tới sự làm việc của các cảm biến như dưới tán cây, trong đường
hầm hay trong đường phố chật hẹp với nhiều nhà cao tầng thì người ta phải sử dụng
phối hợp nhiều cảm biến này một cách đồng thời dẫn tới yêu cầu đầu tư tài chính cao
và sự bất lợi trong quá trình sử dụng.
Phân tích khả năng tích hợp dữ liệu của các cảm biến điện thoại thông minh cho ứng dụng định vị …
148
Hiện nay, điện thoại thông minh đã được sử dụng phổ biến. Với sự phát triển
nhanh chóng của công nghệ điện thoại thông minh và sự cải thiện chất lượng các cảm
biến đo đạc bên trong, dữ liệu về định vị dẫn đường và đo đạc bản đồ thì có sẵn để phục
vụ cho các mục đích của con người [2]. Tuy nhiên, do chất lượng của các cảm biến còn
thấp, các cảm biến hoạt động độc lập nên khó có thể tận dụng dữ liệu đo đạc từ các cảm
biến này một cách hiệu quả. Bên cạnh đó, các thuật toán để xử lý dữ liệu từ các cảm biến
đo đạc đang ngày một hoàn thiện. Các phương pháp tích hợp dữ liệu cùng các phép lọc
đã và đang được đề xuất ứng dụng rộng rãi [3].
Vì vậy, việc đề xuất các quy trình và đánh giá khả năng tích hợp dữ liệu của các
cảm biến điện thoại thông minh để phục vụ cho mục đích định vị dẫn đường phương
tiện là cần thiết.
2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1. Sơ đồ quy trình tích hợp
Sơ đồ quy trình tích hợp dữ liệu được mô tả như ở hình 1. Dữ liệu từ các cảm
biến quán tính bao gồm gia tốc kế (accelerometer) và con quay hồi quy (gyroscope) được
xử lý dựa vào thuật toán của hệ thống định vị quán tính để có được dữ liệu dẫn đường
bao gồm tọa độ, vận tốc và các góc tư thế theo thời gian [4]. Dữ liệu từ cảm biến định vị
vệ tinh là tọa độ tuyệt đối của điểm theo thời gian. Đây là trị đo để tích hợp vào hệ thống
như là giá trị chính để cập nhật cho quá trình hoạt động của hệ thống tích hợp.
Hình 1. Sơ đồ quy trình tích hợp dữ liệu từ các cảm biến
Hình ảnh từ cảm biến camera được xử lý dựa vào thuật toán định vị và thành
lập bản đồ đồng thời (V-SLAM: simultaneous localization and mapping) [5] để có được
dữ liệu dạng tọa độ. Tọa độ này sau đó được chuyển đổi thành dữ liệu dạng vận tốc để
trở thành thông tin đầu vào nhằm cập nhật cho hoạt động của hệ thống tích hợp. Việc
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, Trường Đại học Khoa học, ĐH Huế
Tập 24, Số 2 (2024)
149
cập nhật giá trị tọa độ và vận tốc cho hệ thống tích hợp được thực hiện thông qua thuật
toán ước lượng (estimation algorithm). Trong nghiên cứu này, thuật toán ước lượng
được lựa chọn là phép lọc Kalman mở rộng [6]. Kết quả của quá trình tích hợp là liên tục
cho ra tọa độ, vận tốc và các góc tư thế theo thời gian.
2.2. Thiết lập mô hình hệ thống
Mô hình hệ thống chính cho bài toán ước lượng là dựa vào công thức dẫn đường
quán tính được thiết lập trên hệ tọa độ địa phương (local level frame) hay còn gọi là hệ
tọa độ dẫn đường với ba trục theo ba hướng bắc, đông và thẳng xuống (north, east và
down) [4].
[𝑟𝑙󰇗
𝑣𝑙󰇗
𝑅𝑏
𝑙󰇗]=[𝐷−1𝑣𝑙
𝑅𝑏
𝑙𝑓𝑏−(2Ω𝑖𝑒
𝑙+Ω𝑒𝑙
𝑙)𝑣𝑙+𝑔𝑙
𝑅𝑏
𝑙(Ω𝑖𝑏
𝑏−Ω𝑖𝑙
𝑏)] (1)
Trong đó 𝑟𝑙󰇗 và 𝑣𝑙󰇗 lần lượt là đạo hàm của tọa độ và vận tốc theo thời gian trong
hệ tọa độ địa phương; 𝑅𝑏
𝑙󰇗 là đạo hàm theo thời gian của các góc tư thế; 𝑓𝑏 là lực tác dụng
lên gia tốc kế; Ω𝑖𝑏
𝑏 là vận tốc góc so với hệ tọa độ quán tính; 𝑅𝑏
𝑙 là ma trận quay để tính
chuyển giá trị về hệ tọa độ địa phương; Ω𝑖𝑒
𝑙 và Ω𝑒𝑙
𝑙 lần lượt là vận tốc góc của Trái Đất và
hệ tọa độ địa phương. Ma trận 𝐷−1 là ma trận nghịch đảo chuyển đổi giá trị vận tốc về
sự thay đổi góc dựa vào độ kinh và độ vĩ.
Mô hình trạng thái dạng liên tục theo thời gian được thiết lập theo công thức [6]:
𝑥󰇗=𝐹𝑥+𝐺𝑤 (2)
Dạng rời rạc theo thời gian như sau:
𝑥𝑘+1=𝑘𝑥𝑘+𝑤𝑘 (3)
Trong đó, x là vectơ giá trị trạng thái bao gồm các thành phần sai số về tọa độ,
sai số về vận tốc, sai số về góc tư thế, độ chênh lệch và hệ số tỷ lệ lần lượt của con quay
hồi quy và gia tốc kế. 𝐹 và 𝑘 lần lượt là mà trận chuyển đổi của hàm liên tục và hàm
rời rạc theo thời gian. 𝑤𝑘 là ma trận thể hiện nhiễu của hệ thống.
2.3. Phép lọc Kalman
Bộ lọc được sử dụng để tích hợp dữ liệu là phép lọc Kalman mở rộng. Công thức
của phép lọc này được chia thành hai phần gồm phần dự đoán theo thời gian và phần
cập nhập dựa vào các giá trị đo [6]. Công thức và quy trình tính toán của phép lọc
Kalman được thể hiện như ở hình 2.
Phân tích khả năng tích hợp dữ liệu của các cảm biến điện thoại thông minh cho ứng dụng định vị …
150
Hình 2. Sơ đồ vòng lặp của phép lọc Kalman
3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
3.1. Mô tả thực nghiệm
3.1.1. Thiết kế tuyến thực nghiệm
Để bước đầu đánh giá những ưu điểm của quy trình tích hợp dữ liệu, thí nghiệm
đã được tiến hành để thu thập dữ liệu thực địa với tuyến thực nghiệm được thiết kế dài
2,9 km. Tuyến thực nghiệm bao gồm điều kiện đo là đường phố và bãi đậu xe trong nhà,
nơi không có tín hiệu GNSS. Xe ô tô, có gắn thiết bị thí nghiệm, xuất phát từ 1 điểm bên
bên ngoài để tiến hành các thủ tục khởi đo, sau đó di chuyển trên đường phố và đi vào
bên trong bãi đậu xe. Thời gian di chuyển trong nhà xấp xỉ 15 phút. Cuối cùng, xe di
chuyển ra ngoài, nơi có điều kiện đo là đường phố, và kết thúc tại một điểm quang đãng.
Tổng thời gian di chuyển vào khoảng 21 phút. Quang cảnh và đường đi của tuyến thực
nghiệm quan sát từ Google Earth như ở hình 3.
(a)
(b)
Hình 3. Tuyến thực nghiệm được quan sát từ Google Earth, (a) tổng thể, (b) phóng to khu vực
bãi đậu xe trong nhà
Dự đoán
𝑥 𝑘+1
−= 𝑘𝑥 𝑘
+
𝑘+1
−= 𝑘 𝑘+ 𝑘
+ 𝑘
Các trị đo
1 …
Mô hình hệ thống:
𝑥𝑘+1= 𝑘𝑥𝑘+𝑤𝑘
Mô hình trị đo:
𝑘= 𝑘𝑥𝑘+ 𝑘
Tham số
ban đầu
𝑥 ,
𝑘 𝑅𝑘
Cập nhật
𝑘= 𝑘− 𝑘
𝑘 𝑘− 𝑘
+𝑅𝑘 −1
𝑥 𝑘
+=𝑥 𝑘
−+ 𝑘 𝑘− 𝑘𝑥 𝑘
−
𝑘+= − 𝑘 𝑘 𝑘−
Đầu ra
𝑥 1 𝑥 , …
Trị đo mới: = +
Bắt đầu
Kết thúc
: Tuyến thực nghiệm
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, Trường Đại học Khoa học, ĐH Huế
Tập 24, Số 2 (2024)
151
3.1.2. Thiết kế điện thoại thực nghiệm và hệ thống tham khảo
Trong nghiên cứu này, điện thoại Huawei P40 đã được lựa chọn để làm thực
nghiệm thu thập dữ liệu. Mặc dù đây không phải là phiên bản điện thoại mới nhất hiện
nay của nhà sản xuất, nhưng nó vẫn đang được sử dụng rộng rãi. Điện thoại này được
tích hợp nhiều loại cảm biến, đặc biệt là các cảm biến hữu ích cho định vị dẫn đường
phương tiện giao thông như camera, cảm biến GNSS và các cảm biến quán tính bao gồm
con quay hồi quy và gia tốc kế. Trong suốt quá trình thí nghiệm thu thập dữ liệu, điện
thoại được gắn cố định ở kính trước của xe ô tô như ở hình 4a.
(a)
(b)
Để đánh giá độ chính xác của dữ liệu thu thập được từ điện thoại, một hệ thống
tham khảo được đồng thời gắn trên ô tô như hình 4b. Khoảng cách từ điện thoại đến các
cảm biến của hệ thống tham khảo được đo đạc cẩn thận trước khi làm thực nghiệm nên
dữ liệu định vị dẫn đường của điện thoại và của hệ thống tham khảo được tính chuyển
về cùng một hệ thống tọa độ và thời gian.
Hệ thống tham khảo là các thiết bị to, nặng và đắt tiền từ các nhà sản xuất hàng
đầu của Mỹ. Hệ thống này bao gồm thiết bị đo GNSS độ chính xác cao có tên PwrPak7D-
E1 của hãng NovAtel và thiết bị đo đạc quán tính, cấp hạng chính xác nhất, có tên là
iNAV-RQH (iMAR). Dữ liệu từ hệ thống tham khảo được tích hợp dựa trên các phần
mềm thương mại nên có khả năng cung cấp thông tin định vị dẫn đường chính xác tới
milimét. Do đó, hệ thống tham khảo được xem như là không có sai số và có thể sử dụng
để đánh giá độ chính xác của thông tin định vị dẫn đường thu thập được từ điện thoại.
3.2. Kết quả thực nghiệm
3.2.1. Kết quả đạt được từ cảm biến GNSS
Kết quả về đường đi thu được từ cảm biến GNSS được thể hiện như ở hình 5.
Trong đó, đường thể hiện bằng nét đứt là kết quả tương ứng với cảm biến GNSS còn
đường nét liền là kết quả thu được từ hệ thống tham khảo.