CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG CHO CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG …

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

TRƯỜNG CĐ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

CẤP CƠ SỞ

CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG CHO CẢM BIẾN

ĐO LƯỜNG QUÁN TÍNH ỨNG DỤNG TRONG

ROBOT HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG

Mã số: T2017-07-06

Chủ nhiệm đề tài: ThS. Dương Ngọc Pháp

Đà Nẵng, 12/2017

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

TRƯỜNG CĐ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

CẤP CƠ SỞ

CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG

ĐO LƯỜNG QUÁN TÍNH ỨNG DỤNG TRONG

ROBOT HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG

Mã số: T2017-07-06

Xác nhận của cơ quan chủ trì đề tài Chủ nhiệm đề tài

Đà Nẵng, 12/2017

MỤC LỤC

i

MỤC LỤC

MỤC LỤC ....................................................................................................................... I

DANH MỤC HÌNH VẼ .................................................................................................. 1

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT .......................................................................................... 2

THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ....................................................................... 3

MỞ ĐẦU ......................................................................................................................... 5

I. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU THUỘC LĨNH VỰC ĐỀ TÀI

TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC .......................................................................................... 5

1. NGOÀI NƯỚC ......................................................................................................... 5

2. TRONG NƯỚC......................................................................................................... 5

II. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI ............................................................................ 5

III. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI ........................................................................................ 6

IV. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU .......................................................... 6

1. ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU ....................................................................................... 6

2. PHẠM VI NGHIÊN CỨU ........................................................................................... 6

V. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU ..................................................................................... 6

CHƯƠNG 1: CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG QUÁN TÍNH VÀ ỨNG DỤNG ..................... 7

1.1. GIỚI THIỆU CHƯƠNG ....................................................................................... 7

1.2. GIỚI THIỆU VỀ CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG QUÁN TÍNH .................................. 7

1.3. ỨNG DỤNG CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG QUÁN TÍNH ...................................... 11

1.3.1. Ứng dụng của cảm biến rung động trong giám sát và tiết kiệm điện năng

12

1.3.2. Ứng dụng của nhận biết chấn động, cử động … ....................................... 13

1.3.3. Ứng dụng của cảm biến nghiêng ............................................................... 14

1.3.4. Con quay hồi chuyển và các thiết bị đo dùng quán tính ........................... 15

1.3.5. Xu hướng xử lý tín hiệu mới ...................................................................... 16

1.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG ...................................................................................... 16

CHƯƠNG 2: CÁC KỸ THUẬT GIẢM NHIỄU .......................................................... 17

2.1. GIỚI THIỆU CHƯƠNG ..................................................................................... 17

2.2. YÊU CẦU CỦA HỆ THỐNG............................................................................. 17

2.3. CÁC KỸ THUẬT GIẢM NHIỄU ...................................................................... 18

2.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG ...................................................................................... 20

CHƯƠNG 3: THỰC HIỆN GIẢM NHIỄU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ .................... 21

3.1. GIỚI THIỆU CHƯƠNG ..................................................................................... 21

3.2. MÔ PHỎNG, SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ ............................................................... 21

3.3. MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ THỰC NGHIỆM .......................................................... 22

3.3.1. Sơ đồ khối mô hình robot 2 bánh tự cân bằng .......................................... 22

3.3.2. Lưu đồ thuật toán điều khiển ..................................................................... 24

3.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG ...................................................................................... 25

MỤC LỤC

ii

KẾT LUẬN ................................................................................................................... 26

KIẾN NGHỊ ................................................................................................................... 26

TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................. 27

DANH MỤC HÌNH VẼ

Trang 1

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1: Link kiện cảm biến gia tốc ba chiều công nghệ số iMEMS – ADXL345 của

hãng Analog Devices. Nguồn SensorMagazine.com. ..................................................... 7

Hình 1.2: Cảm biến con quay hồi chuyển ADXRS610 của hãng Analog Devices.

Nguồn SensorMagazine.com. .......................................................................................... 8

Hình 1.3: Năm chế độ cảm biến chuyển động. Nguồn EECatalog.com. ....................... 9

Hình 1.4: Thiết bị PocketCPR, một ví dụ về cảm biến gia tốc giúp xác định chuyển

động và vị trí. Nguồn: EECatalog.com. ........................................................................ 12

Hình 1.5: Ví dụ về ứng dụng của cảm biến rung động để phân biệt máy hoạt động

bình thường (phổ màu đen) với máy đã bị mòn (phổ màu đỏ). Nguồn: EECatalog.com.

....................................................................................................................................... 13

Hình 1.6: Cơ chế bảo vệ ổ đĩa cứng tự động của máy tính xách tay IBM ThinkPad® là

một ví dụ về ứng dụng của khả năng cảm biến chấn động. Nguồn: EECatalog.com. .. 14

Hình 1.7: Máy giám sát huyết áp Omron Wrist có sử dụng các kỹ thuật cảm biến cao

cấp , bao gồm cả cảm biến độ nghiêng, để đảm bảo độ chính xác của dữ liệu.

Nguồn: EECatalog.com. ................................................................................................ 15

Hình 1.8: Minh họa các điểm có thể đặt cảm biến quán tính giúp người chơi golf ghi

lại các chuyển động của mình khi thi đấu hay tập luyện, phục vụ việc phân tích và

hoàn thiện kỹ thuật đánh. Nguồn: MedCityNews.com. ................................................ 16

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Trang 2

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt

IMU Inertial Measurement Unit Khối đo lường quán tính

MPU Motion Processing Unit Khố xử lý chuyển động

DMP Digital Motion Processor Bộ xử lý chuyển động số

MEMS Microelectromechanical system Hệ thống vi cơ điện tử

LCD Liquid Crytal Display Bộ hiển thị tinh thể lỏng

PID Proportional, Integral, Derivative Tỷ lệ, tích phân, đạo hàm

PWM Pulse Width Modulation Điều chế độ rộng xung

ADC Anolog to Digital Converter Bộ chuyển đổi tương tự số

THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Trang 3

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

TRƯỜNG CĐ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Độc lập – Tự do – Hạnh phúc


1. Thông tin chung:

- Tên đề tài: CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG ĐO LƯỜNG QUÁN TÍNH

ỨNG DỤNG TRONG ROBOT HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG

- Mã số: T2017-07-06

- Chủ nhiệm: DƯƠNG NGỌC PHÁP

- Thành viên tham gia: không

- Cơ quan chủ trì: Trường Cao đẳng Công nghệ thông tin – Đại học Đà Nẵng

- Thời gian thực hiện: từ tháng 04/2017 đến tháng 12/2017

2. Mục tiêu:

- Nghiên cứu các phương pháp tính toán, ước lượng giá trị cảm biến gia tốc và

con quay hồi chuyển được đo đạc (có lỗi) nhằm cải thiện tín hiệu để đáp ứng

các thông số điều khiển đầu vào cho các mô hình tự động hóa.

3. Tính mới và sáng tạo:

- Tín hiệu cảm biến thu được từ cảm biến đo lường quan tính bị tác động mạnh

bởi nhiễu và có hiện tượng “trôi” dưới tác dụng của trọng lực trái đất gây khó

khăn cho việc xác định đúng góc nghiêng của vật thể.

- Trong đề tài, tác giả nghiên cứu điều chỉnh, đánh giá, so sánh các giảm nhiễu

cho cảm biến đo lường quán tính.

- Bên cạnh đó tác giả cũng tiến hành mô phỏng thực nghiệm trên mô hình robot

hai bánh tự cân bằng để đánh giá hiệu quả các kỹ thuật.

4. Tóm tắt kết quả nghiên cứu:

- Trình bày tổng quan về cảm biến quán tính, ứng dụng trong các hệ thống

MEMS và các tham số mô hình.

- Bên cạnh đó, các kỹ thuật ước lượng giá trị cảm biến gia tốc và con quay hồi

chuyển bị “trôi” khi đo đạc cũng được nghiên cứu để thực hiện giảm nhiễu cho

tín hiệu cảm biến.

- Đề tài cũng trình bày việc mô phỏng thực nghiệm trên mô hình robot 2 bánh tự

cân bằng để đánh giá ứng dụng của các kỹ thuật.

5. Tên sản phẩm:

- Báo cáo tổng kết đề tài;


Trang 4

- Bài báo đăng trên kỷ yếu hội thảo cấp trường.

6. Hiệu quả, phương thức chuyển giao kết quả nghiên cứu và khả năng áp dụng:

- Về mặt giáo dục - đào tạo: phục vụ công tác giảng dạy, nghiên cứu.

- Về mặt khoa học: đóng góp đáng kể của đề tài là trình bày các kỹ thuật giảm

nhiễu cho cảm biến đo lường quán tính, qua đó so sánh đánh giá hiệu quả giảm nhiễu

nâng cao chất lượng tín hiệu của cảm biến.

- Về sản phẩm ứng dụng: ứng dụng thuật toán trong việc giảm nhiễu cho cảm

biến IMU, ứng dụng trong các hệ thống vi cơ điện tử MEMS.

7. Hình ảnh, sơ đồ minh họa chính:

Hình 0.1: So sánh các giá trị cảm biến gia tốc trục x xử lý bởi ba kỹ thuật khác nhau

sử dụng bộ lọc bù, bộ lọc Kalman và DMP so với tín hiệu gốc.

Đà Nẵng, ngày 15 tháng 12 năm 2017

Cơ quan chủ trì Chủ nhiệm đề tài

Dương Ngọc Pháp

MỞ ĐẦU

Trang 5

MỞ ĐẦU

I. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU THUỘC LĨNH VỰC ĐỀ TÀI

TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC

1. Ngoài nước

Với sự ra đời của các cảm biến quán tính, đặc biệt là các sản phẩm được chế tạo

từ công ty InvenSense Inc. với các hệ thống trên chip (SoC) đã cho phép tích hợp các

cảm biến gia tốc, con quay hồi chuyển và la bàn lên các thiết bị điện tử thông minh

nhằm hỗ trợ cho các ứng dụng đột phát và quan trọng. Các công trình nghiên cứu đã

đưa ra các phương pháp tính toán, thuật toán ước lượng từ các giá trị “thô” thu được

(do bị trôi dưới tác động của các yếu tố môi trường (nhiệt độ, điện từ trường,...) hoặc

bản thân tốc độ biến đổi của các bộ ADC) như sử dụng các bộ lọc số đơn giản

(Butterworth), bộ lọc Complementary, bộ lọc Kalman, đặc biệt là khối xử lí chuyển

động số (DMP) được tích hợp sẵn trong chip với nhiều kết quả riêng lẻ, tích cực.

2. Trong nước

Các nghiên cứu trong nước đặc biệt tập trung ứng dụng các thuật toán đã nghiên

cứu ở ngoài nước để xây dựng các hệ thống cân bằng điều khiển thông minh, phần lớn

sử dụng chủ yếu bộ lọc Kalman và bộ lọc Complementary để ước lượng thông số cho

các ứng dụng mô hình (xe cân bằng, máy bay 4 cánh,...) mà chưa đưa ra các đánh giá

tổng quan để so sánh các thuật toán ước lượng, và lựa chọn tối ưu các hệ số bộ lọc để

cho đáp ứng tốt nhất.

II. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

Đặc tính cân bằng ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong các mô hình điều

khiển tự động và thông minh: điện thoại thông minh, robot tự cân bằng, điều khiển

tương tác, thiết bị đeo tay,... Trong đó thành phần đóng vai trò quan trọng nhằm xác

định sự thay đổi hướng được gọi là đơn vị đo lường quán tính (IMU - Inertial

Measurement Unit) chứa cảm biến gia tốc, con quay hồi chuyển và/hoặc la bàn được

tính toán và lập trình để đưa ra các quyết định điều khiển tương ứng. Tuy nhiên do

nhược điểm thiết kế cơ khí của thiết bị cảm biến và hiện tượng “trôi” dưới tác dụng

của trọng lực trái đất mà giá trị cảm biến đo đạc có nhiều lỗi gây khó khăn cho việc

xác định đúng góc nghiêng của vật thể. Yêu cầu đặt ra là phải có phương pháp để thu

được các giá trị trị cảm biến tin cậy nhằm đưa ra các quyết định điều khiển chính xác.

Đề tài sẽ tập trung tối ưu, đánh giá, so sánh các phương pháp ước lượng giá trị cảm

biến quán tính, được ứng dụng trên robot 2 bánh tự cân bằng để đưa ra góc nhìn đầy

đủ về việc lựa chọn giải pháp phù hợp cho mô hình robot được xây dựng.

MỞ ĐẦU

Trang 6

III. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI

- Nghiên cứu các phương pháp tính toán, ước lượng giá trị cảm biến gia tốc và

con quay hồi chuyển được đo đạc (có lỗi) nhằm cải thiện tín hiệu để đáp ứng

các thông số điều khiển đầu vào cho các mô hình tự động hóa.

IV. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1. Đối tượng nghiên cứu

- Giá trị cảm biến quán tính đo đạc.

- Các bộ lọc số.

- Ngôn ngữ Matlab thực hiện mô phỏng.

2. Phạm vi nghiên cứu

- Ước lượng các giá trị cảm biến quán tính.

- Mô phỏng các kỹ thuật ước lượng.

- Ứng dụng trên mô hình robot 2 bánh tự cân bằng.

V. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

1. Đánh giá các phương pháp tính toán, ước lượng cảm biến gia tốc và con quay

hồi chuyển: phép tính toán dựa vào sai số, sử dụng bộ lọc Complementary, sử

dụng bộ lọc Kalman trên thiết bị phần cứng MPU6050.

2. Mô phỏng trên phần mềm Matlab để so sánh kết quả ước lượng.

3. Thực nghiệm đánh giá trên kit Arduino cho mô hình robot 2 bánh tự cân bằng.

Chương 1: CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG QUÁN TÍNH VÀ ỨNG DỤNG

Trang 7


1.1. GIỚI THIỆU CHƯƠNG

Chương 1 trình bày những đặc điểm liên quan đến cảm biến đo lường quán tính

và ứng dụng thực tế trong các hệ thống vi cơ điện tử cũng như các hệ thống đòi hỏi có

yếu tố đo đạc chuyển động. Bên cạnh đó cũng thấy được vai trò của cảm biến IMU

trong các hệ thống hiện đại và các ứng dụng điều khiển thông minh.

1.2. GIỚI THIỆU VỀ CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG QUÁN TÍNH

Sự xuất hiện của các cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển (thiết bị đo góc

hay gia tốc góc) dựa trên công nghệ MEMS (Microelectromechanical system), có giá

thành rẻ và đáng tin cậy tạo điều kiện cho việc tích hợp khả năng nhận biết chuyển

động vào ngày càng nhiều loại hình ứng dụng.

Mặc dù cảm biến MEMS đã được dùng cho việc phóng túi khí và trong các cảm

biến áp suất ở ô tô từ hai thập kỷ trước nhưng công chúng chỉ hiểu được tiềm năng của

những thiết bị này khi họ tiếp xúc với các máy chơi trò chơi Wii của Nintendo và điện

thoại iPhone của Apple.

Sự hữu dụng của cảm biến quán tính chỉ dừng lại ở các sản phẩm trong đó cần

phát hiện được gia tốc và giảm tốc. Điều này chỉ đúng nếu nhìn ở khía cạnh kỹ thuật

nhưng lại bỏ qua tiềm năng ứng dụng ngày càng lớn của cảm biến gia tốc (Hình 1.1)

và con quay hồi chuyển (Hình 1.2) dùng MEMS trong nhiều lĩnh vực như thiết bị y tế,

công nghiệp, đồ điện tử trong tiêu dùng và ô tô.

Hình 1.1: Link kiện cảm biến gia tốc ba chiều công nghệ số iMEMS – ADXL345 của

hãng Analog Devices. Nguồn SensorMagazine.com.


Trang 8

Nếu ta xem xét các khả năng của từng loại cảm biến chuyển động – gia tốc (bao

gồm cả thông tin về chuyển động tịnh tiến như vị trí và hướng), rung động, chấn động,

độ nghiêng, và quay – thì tầm ứng dụng của chúng sẽ mở rộng ra thêm rất nhiều.

Ví dụ như một cảm biến gia tốc có thể dùng để thực hiện các kỹ thuật quản lý

điện năng bằng cách ra lệnh cho một thiết bị chuyển sang chế độ tiêu thụ năng lượng

thấp nhất khi thiết bị này được cho là ở trạng thái nghỉ do cảm biến không nhận thấy

có chuyển động hay rung động. Các bảng điều khiển với các nút điều khiển vật lý

phức tạp cũng đang dần được thay thế bởi các giao diện nhận biết được cử động và

được điều khiển bằng các cú chạm ngón tay. Trong các trường hợp sử dụng khác thì

cảm biến giúp cho hoạt động của hệ thống trở nên chính xác hơn, ví dụ như một chiếc

la bàn được hiệu chỉnh tùy theo độ nghiêng của nó khi người dùng cầm trên tay.

Bài viết này sẽ cung cấp các ví dụ về việc các cảm biến gia tốc và con quay hồi

chuyển cao cấp dùng MEMS hiện có trên thị trường sẽ thay đổi bộ mặt của rất nhiều

loại sản phẩm nhờ vào năm kiểu chuyển động chúng nhận biết được.

Hình 1.2: Cảm biến con quay hồi chuyển ADXRS610 của hãng Analog Devices.

Nguồn SensorMagazine.com.

Trong năm kiểu chuyển động – gia tốc, rung động, chấn động, nghiêng và quay –

thì ngoại trừ chuyển động quay, những chuyển động còn lại đều là kết quả của sự thay

đổi của gia tốc theo thời gian (Hình 1.3). Tuy nhiên, chúng ta không liên hệ những

chuyển động trên, bằng trực giác, với sự thay đổi của gia tốc hay giảm tốc. Xem xét

riêng từng chế độ cảm biến giúp chúng ta nhận ra các tiềm năng của chúng dễ dàng

hơn.


Trang 9

Hình 1.3: Năm chế độ cảm biến chuyển động. Nguồn EECatalog.com.

Gia tốc, bao gồm cả chuyển động tịnh tiến, đo sự biến đổi của vận tốc theo thời

gian. Vận tốc, được biểu diễn bởi đơn vị m/s, bao gồm thông tin cả về tốc độ và

hướng của chuyển động. Gia tốc được tính theo đơn vị m/s2. Khi gia tốc có giá trị âm,

như khi một chiếc ô tô đi chậm lại do lái xe đạp phanh, thì được gọi là giảm tốc.

Nếu xét gia tốc theo thời gian thì rung động có thể coi như là gia tốc và giảm tốc

thay nhau xảy ra theo chu kỳ tuần hoàn. Tương tự như vậy, chấn động là gia tốc xảy ra

tức thì nhưng khác với rung động, gia tốc trong chấn động là một quá trình không tuần

hoàn và thường chỉ xảy ra một lần.

Hãy xem xét trong một khoảng thời gian dài hơn. Khi một vật bị di chuyển làm

thay đổi độ nghiêng của nó thì sẽ có sự thay đổi tương ứng về mặt lực hấp dẫn.

Chuyển động này thường xảy ra chậm hơn so với rung và chấn động.

Do cả bốn dạng cảm biến chuyển động này đều liên quan tới gia tốc nên chúng

được đo bằng lực g, đơn vị của lực hấp dẫn tác dụng lên một vật trên Trái đất (1g =

9.8m/s2). Cảm biến MEMS phát hiện độ nghiêng bằng cách đo mức ảnh hưởng của

lực hấp dẫn lên từng trục chuyển động. Ví dụ với cảm biến gia tốc ba chiều sẽ cho ra

ba kết quả đo biểu thị gia tốc trên các trục chuyển động X, Y, và Z.


Trang 10

Phần lớn các cảm biến có mặt trên thị trường hiện nay đo gia tốc bằng cách sử

dụng các cặp tụ điện vi sai. Mức khác biệt về điện dung của các cặp tụ điện này tỉ lệ

thuận với gia tốc của cảm biến. Mức khác biệt này sau đó được chuyển đổi sang dạng

điện thế hoặc các tín hiệu nhị phân (đối với các cảm biến có đầu ra số), rồi thông tin

này được chuyển tới bộ vi xử lý để thực thi các hoạt động tiếp theo. Những tiến bộ

công nghệ gần đây cho phép sản xuất các cảm biến gia tốc MEMS nhỏ gọn trong dải

gia tốc thấp (low-g) lẫn gia tốc cao (high-g) với băng thông rộng hơn trước đây rất

nhiều, do đó càng gia tăng hơn nữa tiềm năng ứng dụng của chúng. Cảm biến trong dải

gia tốc thấp (gia tốc dưới 20 g) phù hợp để phát hiện các chuyển động do con người

tạo ra. Cảm biến trong dải gia tốc cao thì hữu dụng trong các ứng dụng liên quan tới

máy móc hay xe cộ – về bản chất là các chuyển động không thể tạo ra bởi con người.

Cho tới lúc này chúng ta mới chỉ bàn tới chuyển động tịnh tiến, loại chuyển động

này bao gồm gia tốc, rung động, chấn động, và nghiêng. Chuyển động quay được định

lượng bằng tốc độ góc. Điểm khác biệt của kiểu chuyển động này là nó có thể diễn ra

mà không hề có sự thay đổi về gia tốc. Để hiểu rõ vấn đề này hãy thử tưởng tượng một

cảm biến quán tính 3 chiều, trong đó chiều X và Y nằm song song với mặt đất còn trục

Z thì hướng tới tâm trái đất. Ở vị trí này, trọng lực đo được trên ba trục X, Y, và Z lần

lượt là 0, 0, và 1 g. Tiếp đó, quay cảm biến xung quanh trục Z (Hình 4). Trục X và Y

sẽ quay theo, và vẫn chỉ đo được 0 g trọng lực, trong khi trên trục Z vẫn là 1 g. Để

phát hiện được chuyển động quay như trên cần sử dụng cảm biến con quay hồi

chuyển. Do một số sản phẩm cần phải đo được chuyển động quay cùng với các dạng

chuyển động khác nên các cảm biến con quay hồi chuyển có thể được tích hợp với các

cảm biến gia tốc trong bộ IMU (Inertial Measurement Unit – bộ đo quán tính) đa

chiều.

MPU-6050 là cảm biến của hãng InvenSense. MPU-6050 là một trong những

giải pháp cảm biến chuyển động đầu tiên trên thế giới có tới 6 (mở rộng tới 9) trục

cảm biến tích hợp trong 1 chip duy nhất.

MPU-6050 sử dụng công nghệ độc quyền MotionFusion của InvenSense có thể

chạy trên các thiết bị di động, tay điều khiển...

MPU-6050 tích hợp 6 trục cảm biến bao gồm:

+ Con quay hồi chuyển 3 trục (3-axis MEMS gyroscope)

+ Cảm biến gia tốc 3 chiều (3-axis MEMS accelerometer)

Ngoài ra, MPU-6050 còn có 1 đơn vị tăng tốc phần cứng chuyên xử lý tín hiệu

(Digital Motion Processor - DSP) do cảm biến thu thập và thực hiện các tính toán cần

thiết. Điều này giúp giảm bớt đáng kể phần xử lý tính toán của vi điều khiển, cải thiện


Trang 11

tốc độ xử lý và cho ra phản hồi nhanh hơn. Đây chính là 1 điểm khác biệt đáng kể của

MPU-6050 so với các cảm biến gia tốc và gyro khác.

MPU-6050 có thể kết hợp với cảm biến từ trường (bên ngoài) để tạo thành bộ

cảm biến 9 góc đầy đủ thông qua giao tiếp I2C.

Các cảm biến bên trong MPU-6050 sử dụng bộ chuyển đổi tương tự - số (ADC)

16-bit cho ra kết quả chi tiết về góc quay, tọa độ... Với 16-bit bạn sẽ có 2^16 = 65536

giá trị cho 1 cảm biến.

Tùy thuộc vào yêu cầu của bạn, cảm biến MPU-6050 có thể hoạt động ở chế độ

tốc độ xử lý cao hoặc chế độ đo góc quay chính xác (chậm hơn). MPU-6050 có khả

năng đo ở phạm vi:

+ Con quay hồi chuyển: ± 250 500 1000 2000 dps

+ Gia tốc: ± 2 ± 4 ± 8 ± 16g

Hơn nữa, MPU-6050 có sẵn bộ đệm dữ liệu 1024 byte cho phép vi điều khiển

phát lệnh cho cảm biến, và nhận về dữ liệu sau khi MPU-6050 tính toán xong.

Các thông số kĩ thuật khác của module MPU-6050

+ Nguồn: 3-5V, trên module MPU-6050 đã có sẵn LDO chuyển nguồn 5V -> 3V

+ Giao tiếp I2C ở mức 3V

+ Khoảng cách chân cắm: 2.54mm

+ Địa chỉ: 0x68, có thể cấp mức cao vào chân AD0 để chuyển địa chỉ thành 0x69

1.3. ỨNG DỤNG CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG QUÁN TÍNH

Trong phần trước của bài viết chúng ta đã bàn tới vai trò của gia tốc trong việc

xác định chuyển động và vị trí. Một cảm biến gia tốc MEMS có thể giúp nhận biết

việc một thiết bị được cầm lên hay đặt xuống. Khi phát hiện được những chuyển động

trên, cảm biến có thể phát một tín hiệu điều khiển để tự động bật hoặc tắt các chức

năng của thiết bị này. Ngoài ra, các tổ hợp chức năng khác nhau của thiết bị cũng có

thể được điều khiển để hoạt động ở chế độ bình thường hay chế độ tiêu thụ điện năng

thấp nhất. Tính năng bật/tắt dựa trên chuyển động rất có ích với người dùng vì nó loại

bỏ được các thao tác lặp đi lặp lại cho họ. Hơn nữa, tính năng này còn giúp cải thiện

việc quản lý điện năng, tăng thời gian sử dụng thiết bị giữa các lần xạc hay thay pin.

Những chiếc điều khiển từ xa thông minh sử dụng màn hình LCD là một trong những

ví dụ về ứng dụng tiềm năng của kỹ thuật này.

Một ứng dụng tiềm năng khác của cảm biến gia tốc là phát hiện chuyển động rồi

phát ra một tín hiệu điều khiển cho thiết bị điện đàm vô tuyến trong lĩnh vực quân sự

hay an ninh. Để đảm bảo tính bảo mật của việc liên lạc, nếu một máy điện đàm không

được đeo hay mang theo bởi người sử dụng trong một khoảng thời gian thì máy sẽ yêu

cầu người sử dụng xác thực lại danh tính trước khi cho phép tiếp tục sử dụng. Cần lưu


Trang 12

ý rằng, đối với những thiết bị di động hay thiết bị nhỏ gọn như trong hai ví dụ vừa kể

trên thì các cảm biến gia tốc phải tiêu thụ ít năng lượng, tối đa là vài micro ampe (μA),

để ứng dụng có tính thực tế.

Thiết bị y tế là một mảng ứng dụng khác cho cảm biến chuyển động. Máy trợ tim

(Automatic External Defibrillator – AED) là thiết bị dùng để tạo ra sốc điện giúp tim

của bệnh nhân đập trở lại. Khi ADE không có tác dụng thì cần tiến hành hô hấp nhân

tạo (CPR). Một nhân viên cứu hộ ít kinh nghiệm có thể nén ngực bệnh nhân không đủ

mạnh, khiến CPR không có hiệu quả. Nếu gắn một cảm biến gia tốc lên miếng nén

ngực của AED thì có thể đo được khoảng cách miếng nén này di chuyển, giúp cho

nhân viên cấp cứu biết được mức nén tối ưu.

Hình 1.4: Thiết bị PocketCPR, một ví dụ về cảm biến gia tốc giúp xác định chuyển

động và vị trí. Nguồn: EECatalog.com.

1.3.1. Ứng dụng của cảm biến rung động trong giám sát và tiết kiệm điện năng

Những thay đổi nhỏ trong rung động là biểu hiện của vòng bi bị mòn, các bộ

phận cơ khí không khít, và các vấn đề máy móc khác. Các cảm biến MEMS nhỏ gọn

với băng thông rộng có thể được sử dụng để giám sát rung động ở động cơ, quạt máy,

và các máy nén. Khả năng bảo trì nhờ thông tin dự báo như trên giúp cho các nhà máy

sản xuất tránh được hư hỏng trên các thiết bị đắt tiền cũng như là các hỏng hóc ở quy

mô lớn. Việc định lượng được các thay đổi về đặc tính rung động của thiết bị còn có

thể được dùng để đánh giá liệu thiết bị này đã được tinh chỉnh để hoạt động một cách

tối ưu chưa.


Trang 13

Hình 1.5: Ví dụ về ứng dụng của cảm biến rung động để phân biệt máy hoạt động

bình thường (phổ màu đen) với máy đã bị mòn (phổ màu đỏ). Nguồn: EECatalog.com.

1.3.2. Ứng dụng của nhận biết chấn động, cử động …

Cho tới nay, tính năng bảo vệ ổ cứng trong các loại máy tính xách tay là một

trong những ứng dụng phổ biến nhất của nhận biết chấn động. Một cảm biến gia tốc sẽ

giúp phát hiện những chấn động nhỏ gây ra do dây nguồn bị giật hay màn hình bị va

đập. Những chấn động nhỏ này thường là tiền đề của một chấn động khác, cụ thể ở

đây là việc máy tính đập xuống sàn. Chỉ trong vòng vài phần nghìn giây sau khi phát

hiện các hiện tượng này nhờ sử dụng cảm biến chuyển động, hệ thống sẽ ra chỉ thị để ổ

cứng cố định đầu đọc, giúp nó không đập vào đĩa nhớ khi máy tính bị rơi, nhờ vậy

giảm thiểu được các hư hỏng ở ổ đĩa.

Các giao diện điều khiển dựa trên nhận dạng cử động cũng là một ứng dụng tiềm

năng khác nữa cho cảm biến quán tính. Các cử động đã được định nghĩa sẵn như

chạm, chạm đúp, hay rung lắc giúp người dùng kích hoạt các tính năng khác nhau hay

thay đổi chế độ hoạt động của thiết bị. Những giao diện dùng cử động như trên làm

tăng tính hữu dụng của thiết bị trong những trường hợp mà việc điều khiển bằng phím

hay nút không được thuận tiện. Các thiết kế không có phím và nút cũng khiến giá

thành toàn hệ thống giảm, đồng thời làm cho sản phẩm bền hơn. Một ví dụ điển hình là

trường hợp các máy ghi hình dưới nước sẽ bị nước thấm vào qua các cạnh của nút điều

khiển, nếu có.

Các thiết bị điện tử tiêu dùng có kích cỡ nhỏ chỉ là một trong nhiều lĩnh vực ứng

dụng mà việc nhận dạng cử động dùng cảm biến chuyển động tìm được chỗ đứng.

Ngoài ra, giao diện điều khiển dùng cử động còn có thể trở nên hữu dụng trong các

thiết bị y tế đeo trên người hay cấy ghép như các máy trợ thính và máy bơm thuốc.


Trang 14

Hình 1.6: Cơ chế bảo vệ ổ đĩa cứng tự động của máy tính xách tay IBM ThinkPad® là

một ví dụ về ứng dụng của khả năng cảm biến chấn động. Nguồn: EECatalog.com.

1.3.3. Ứng dụng của cảm biến nghiêng

Cảm ứng độ nghiêng cũng có tiềm năng ứng dụng trong các giao diện điều khiển

dùng cử chỉ. Ví dụ như việc vận hành chỉ với một tay được ưa thích hơn trên các thiết

bị thuộc lĩnh vực xây dựng hay kiểm tra công nghiệp. Tay không dùng để vận hành

thiết bị thì thường dùng để điều khiển thùng hay nền mà người vận hành đang đứng

hay là để giữ giây bảo hiểm. Người vận hành có thể chỉ cần quay máy dò hay thiết bị

để điều chỉnh các tùy chọn.

Một cảm biến gia tốc 3 chiều sẽ có thể phát hiện được sự “quay” dưới dạng

nghiêng. Cảm biến sẽ đo mức biến đổi có tốc độ chậm của góc nghiêng dưới tác dụng

của lực hấp dẫn. Dựa trên thông tin này, hệ thống sẽ tính toán được mức thay đổi của

vector của lực hấp dẫn và xác định xem chuyển động quay là thuận hay ngược chiều

kim đồng hồ. Cảm biến nghiêng còn có thể được kết hợp với tính năng nhận biết va

chạm nhẹ để giúp người vận hành điều khiển được nhiều chức năng hơn trong những

trường hợp thao tác một tay.

Ngoài ra, cảm biến nghiêng còn có thể được dùng để hiệu chỉnh thông tin về vị

trí của thiết bị định vị như la bàn điện tử trong hệ thống định vị toàn cầu (GPS) hay

điện thoại di động. Một vấn đề thường gặp trong các thiết bị này là sai số phương

hướng xuất hiện khi la bàn không được đặt thực sự song song với mặt đất. Ở các máy

cân công nghiệp, độ nghiêng so với mặt đất của bàn cân cũng cần được xác định để có

thể tính toán chính xác trọng lượng. Tương tự như vậy, các cảm biến áp suất sử dụng

trong xe hơi và các máy móc công nghiệp cũng chịu sự ảnh hưởng của trọng lực do

những cảm biến này có chứa các màng ngăn mà độ lệch của chúng phụ thuộc vào vị trí

lắp đặt của cảm biến. Trong tất cả các trường hợp kể trên thì cảm biến gia tốc MEMS


Trang 15

đều có thể được sử dụng để xác định góc nghiêng trước khi thực hiện việc hiệu chỉnh

sai số.

Hình 1.7: Máy giám sát huyết áp Omron Wrist có sử dụng các kỹ thuật cảm biến cao

cấp , bao gồm cả cảm biến độ nghiêng, để đảm bảo độ chính xác của dữ liệu.

Nguồn: EECatalog.com.

1.3.4. Con quay hồi chuyển và các thiết bị đo dùng quán tính

Các ứng dụng thực tế của công nghệ MEMS trở nên hữu ích hơn khi tính năng

phát hiện chuyển động quay được kết hợp với tính năng phát hiện các chuyển động do

quán tính khác. Trong thực tế thì việc kết hợp này cần tới cả cảm biến gia tốc và cảm

biến con quay hồi chuyển.

Một số thiết bị đo dùng quán tính (Inertial Measurement Unit – IMU) có kết hợp

cảm biến gia tốc đa chiều, cảm biến con quay hồi chuyển đa chiều, ngoài ra có thể

thêm cảm biến từ tính để tăng mức độ chính xác về hướng. IMU cũng có thể cung cấp

thông tin cảm biến với 6 bậc tự do, giúp đạt được độ chính xác rất cao đáp ứng được

yêu cầu của các ứng dụng ở thiết bị ghi hình y tế, dụng cụ phẫu thuật, bộ phận cơ thể

giả cao cấp, và dẫn đường tự động cho các phương tiện công nghiệp. Một ưu thế khác

của việc sử dụng IMU là các tính năng của thiết bị có thể được nhà sản xuất kiểm thử

và hiệu chỉnh trước khi xuất xưởng.

IMU còn hữu ích trong các trường hợp sử dụng khác. Ví dụ như nó có thể được

gắn trên một chiếc gậy chơi golf thông minh để giúp ghi lại và theo dõi toàn bộ chuyển

động của một cú đánh. Người chơi golf sẽ dựa vào thông tin này để cải thiện kỹ năng

chơi. Các cảm biến gia tốc trên gậy golf sẽ đo gia tốc và đường vung gậy. Còn cảm

biến con quay hồi chuyển thì đo mức độ xoáy tay của người chơi. Trong khi thi đấu và

tập luyện, gậy golf thông minh sẽ ghi lại những dữ liệu này để phục vụ cho việc phân

tích sau đó trên máy tính.


Trang 16

Hình 1.8: Minh họa các điểm có thể đặt cảm biến quán tính giúp người chơi golf ghi

lại các chuyển động của mình khi thi đấu hay tập luyện, phục vụ việc phân tích và

hoàn thiện kỹ thuật đánh. Nguồn: MedCityNews.com.

1.3.5. Xu hướng xử lý tín hiệu mới

Dù cho nhu cầu có là tính tiện dụng, giảm tiêu thụ điện năng, giảm thiểu các nút

điều khiển vật lý, điều chỉnh hoạt động tuỳ theo trọng lực và vị trí hay là các phương

thức vận hành thông minh hơn thì giải pháp MEMS quán tính luôn có thể mang lại

nhiều sự lựa chọn để khám phá với cả năm loại cảm biến chuyển động.

Là công ty luôn theo đuổi các giải pháp mới, Analog Devices cùng với giải pháp

Xử lý Tín hiệu Chuyển động iMEMS đang phát triển và cung cấp các bộ cảm biến gia

tốc và con quay hồi chuyển giúp triển khai xu hướng xử lý tín hiệu này. Rất nhiều ứng

dụng sẽ nảy sinh và phát triển nhờ vào những giải pháp tích hợp có kích cỡ nhỏ, độ

nhạy cao, tiêu thụ ít năng lượng, hoạt động ổn định, có tích hợp mạch giao tiếp và định

dạng tín hiệu (signal conditioning circuitry).

1.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG

Chương này tập trung giới thiệu về các ứng dụng của cảm biến đo lường quán

tính trong các ứng dụng thực tế, từ đó đưa ra các định hướng xử lí cho các tín hiệu đo

lường bị nhiễu dưới tác động của môi trường.

https://chuyenmuccongnghe.files.wordpress.com/2013/05/k-vest-588x218.jpg

Chương 2: GIẢM NHIỄU CHO TÍN HIỆU CẢM BIẾN IMU

Trang 17



Chương này sẽ trình bày các nhóm kỹ thuật xử lí cho tín hiệu cảm biến quán tính

nhằm mục tiêu tạo ra tín hiệu trong sạch theo yêu cầu của hệ thống. Mỗi kỹ thuật giảm

nhiễu có các đặc tính đặc trưng với ưu điểm và nhược điểm và phụ thuộc vào ngữ cảnh

của hệ thống sẽ được đề xuất lựa chọn theo yêu cầu.

2.2. YÊU CẦU CỦA HỆ THỐNG

Do liên quan đến đặc điểm vật lý của cảm biến là các mạch điện tử và các thông

số môi trường phức tạp nên giá trị cảm biến thu được trong quá trình đo đạc của IMU

bị ảnh hưởng nghiêm trọng bởi nhiễu.

Hình 2.1: Nhiễu tác động lên cảm biến đo lường quán tính IMU (Trục gia tốc góc)

Theo đó, việc giảm nhiễu là yêu cầu bắt buộc trong các hệ thống MEMS nhằm

ước lượng tín hiệu cảm biến đảm bảo có giá trị tín hiệu đo được phản ánh chính xác

hướng và góc nghiêng của thiết bị. Kết quả giảm nhiễu sẽ làm cơ sở như là khối tiền

xử lí để hệ thống thực hiện các tiến trình tiếp theo, đảm bảo đầu vào “trong sạch” để

hệ thống thực hiện tốt các bước xử lí tiếp theo.


Trang 18

Hình 2.2: Mối quan hệ giữa cảm biến IMU và các nguồn gây nhiễu

Việc so sánh, đánh giá các kỹ thuật ước lượng, giảm nhiễu cho tín hiệu cảm biến

được thực hiện thông qua giản đồ tín hiệu đo đạc, đồng thời ứng dụng cụ thể trên mô

hình robot hai bánh tự cân bằng để đánh giá kết quả thực tế.

2.3. CÁC KỸ THUẬT GIẢM NHIỄU

Các kỹ thuật ước lượng nhiễu cho cảm biến gia tốc và vận tốc góc trong thiết bị

IMU chia thành các nhóm chính theo các miền tín hiệu bao gồm miền thời gian, miền

tần số và rời rạc như ở hình 2.3, trong đó các hướng chính đã nghiên cứu và thu được

các kết quả giảm nhiễu như: ước lượng dựa vào vận tốc góc (chỉ sử dụng Gyroscope);

sử dụng bộ lọc thông thấp; phương pháp tính toán truy hồi; sử dụng băng con (phân

tích wavelet); thuật toán tối ưu hóa (Majorization Minimization) và sử dụng bộ xử lý

chuyển động số (Digital Motion Processor - DMP).

Theo các nhóm kỹ thuật giảm nhiễu chính cho tín hiệu cảm biến gia tốc và vận

tốc góc, bài báo tập trung so sánh các kỹ thuật giảm nhiễu bao gồm: bộ lọc thông thấp,

bộ lọc Kalman, sử dụng các phép biến đổi wavelet, thuật toán tối ưu hóa và bộ xử lí

chuyển động số.


Trang 19

Hình 2.3: Các hướng trích xuất đặc tính cho dữ liệu cảm biến gia tốc

Việc sử dụng bộ lọc số thông thấp [2] được ứng dụng đầu tiên để giảm nhiễu cho

tín hiệu cảm biến trong các hệ thống MEMS do đặc tính đơn giản của bộ lọc với

phương trình làm mượt tín hiệu bậc một ở công thức (1). Tuy nhiên do tính đơn giản

của bộ lọc nên thường gây khó khăn cho việc xác định biên của tín hiệu và nhiễu.

yi = αxi + (1 − α)yi−1 với α ≜∆t

RC + ∆t (1)

Trong đó:

xi: giá trị cảm biến đo được

yi−1: giá trị ước lượng trước đó

yi: giá trị ước lượng hiện tại

α: hệ số tỷ lệ, có giá trị ≲ 1, được lựa chọn dựa trên điều chỉnh thực tế nên còn

mang tính chủ quan. Trong bài báo giá trị α được chọn bằng 0,96.

Thay vào đó, bộ lọc Kalman được ứng dụng để ước lượng dữ liệu cảm biến gia

tốc dưới tác động của nhiễu [3]. Mô hình thực hiện bộ lọc Kalman gồm có hai phương

trình như ở công thức (2):

Xk+1 = ΦXk + G. [uk + wk], và zk+1 = H. Xk+1 + vk+1 (2)

Trong đó:

Xk: vector trạng thái tại thời điểm k

uk: vector điều khiển (tín hiệu đầu vào) tại thời điểm k

zk: đầu ra hệ thống (tín hiệu đo được) tại thời điểm k

wk: nhiễu tiến trình tại thời điểm k

vk: nhiễu đo đạc tại thời điểm k

Φ, G, H: các ma trận hiệp phương

Xk+1: vector trạng thái ước lượng tại thời điểm k+1


Trang 20

Trong vector nhiễu tiến trình và nhiễu đo lường, giá trị khởi tạo được chọn bao

gồm Qk = 10−3 và Rk = 3 × 10−2 theo hệ thống thực tế. Tuy nhiên nhược điểm của

bộ lọc Kalman là khó xác định chính xác thông số nhiễu trong môi trường thực theo

đặc tính thống kê của nhiễu, do đó bộ lọc Kalman mở rộng được sử dụng để thích nghi

với sự thay đổi của môi trường. Tuy kết quả giảm nhiễu khá tốt nhưng vẫn còn hạn chế

lớn liên quan đến độ phức tạp của bộ lọc và thời gian xử lý nên khó áp dụng vào các

ứng dụng yêu cầu thời gian đáp ứng nhanh.

Bên cạnh đó, việc mã hóa băng con nhằm tách nhiễu ra khỏi tín hiệu cảm biến

cũng được thực hiện sử dụng các phép biến đổi trong miền wavelet. Kỹ thuật này dựa

vào việc lựa chọn sóng con tương ứng để tính toán hàm tương quan với tín hiệu bị

nhiễu, qua đó ước lượng tín hiệu thực. Tuy nhiên việc lựa chọn sóng con cũng như

mức ngưỡng để khử nhiễu cũng sẽ gây méo tín hiệu cảm biến nếu thành phần bị loại

bỏ có cả tín hiệu cảm biến cần giữ lại. Phương pháp tiếp cận điều chỉnh căn cứ vào

việc gắn kết trực tiếp từng phần (PDC) như được đề xuất ở [4] đã thay đổi các mức

khử nhiễu khác nhau đối với từng khoảng tín hiệu, qua đó giảm sự méo ở tín hiệu cảm

biến.

Một phương pháp giảm nhiễu khác cũng được thực hiện dựa vào thuật toán tối

ưu (LTV) [5] cũng được trình bày thể hiện ưu điểm cải thiện hiệu quả giảm nhiễu xấp

xỉ 4-10% so với các thuật toán bộ lọc thông thấp bằng việc đánh giá thông qua tiêu chí

tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) và mật độ phổ công suất (PSD).

Ngoài ra, trong bản thân IMU còn hỗ trợ một bộ xử lý chuyển động số (DMP)

bao gồm các khối xử lý số tín hiệu sử dụng các phép biến đổi ADC và làm mượt tín

hiệu theo tài liệu kỹ thuật của nhà sản xuất [6]. Khối chức năng DMP được kích hoạt

và cho phép thu được ở đầu ra giá trị cảm biến gia tốc và vận tốc góc theo nguyên tắc

FIFO được tính toán theo bộ chia xác định.


Tín hiệu cảm biến thu được từ khối đo lường quán tính IMU bị tác động nhiều

bởi nhiễu, vì vậy yêu cầu đưa ra các giải pháp giảm nhiễu là rất quan trọng và cần

thiết. Các hướng xử lí khác nhau liên quan đến các đặc tính xử lí tín hiệu đưa ra các

giải pháp khác nhau, mở ra nhiều hướng nghiên cứu ứng với từng hướng cũng như kết

hợp sử dụng các bộ lọc. Chương tiếp theo sẽ trình bày một số kết quả mô phỏng và

đánh giá cho hệ thống này.

Chương 3: KẾT QUẢ GIẢM NHIỄU VÀ SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ

Trang 21



Trên cơ sở các kỹ thuật giảm nhiễu đã so sánh, đánh giá, trong đề tài sử dụng

ngôn ngữ lập trình C để thực hiện các thuật toán giảm nhiễu trên nền tảng phần cứng

arduino, qua đó cũng tiến hành đánh giá trên mô hình phần cứng thực nghiệm.

3.2. MÔ PHỎNG, SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ

Để thực hiện kết quả so sánh đánh giá, bài báo sử dụng cảm biến IMU 6 trục

(chứa trong IC MPU6050) bao gồm hai tham số đo lường là gia tốc kế 3 trục và vận

tốc góc 3 trục. Mạch Arduino Nano được sử dụng để thu nhận giá trị cảm biến và thực

hiện các thuật toán ước lượng giảm nhiễu. Kết quả đo đạc và ước lượng giảm nhiễu

tham số cảm biến gia tốc được chỉ ra ở hình 3.1 và hình 3.2. Kết quả mô phỏng cho

thấy rằng các thuật toán đều cho kết quả cải thiện đáng kể so với tín hiệu thô thu được

từ IMU đo đạc.

Hình 3.1: So sánh tốc độ hội tụ của ba kỹ thuật khác nhau sử dụng bộ lọc bù, bộ lọc

Kalman và DMP.

Trong ba kỹ thuật thì bộ lọc bù có tốc độ đáp ứng nhanh nhất ứng với sự thay đổi

của tín hiệu đo đạc tuy nhiên vẫn còn bị ảnh hưởng nhiều bởi nhiễu do tính đơn giản

của cấu trúc. Còn lại, bộ lọc Kalman mặc dù có cấu trúc phức tạp và tốn thời gian xử

lý nhưng tốc độ hội tụ cũng cao hơn đáng kể và ổn định hơn so với kỹ thuật giảm

nhiễu sử dụng bộ xử lí chuyển động số tích hợp sẵn bên trong IMU. Thông qua kết quả

so sánh dễ nhận thấy rằng bộ lọc Kalman cho kết quả giảm nhiễu tốt hơn nhiều so với

hai kỹ thuật còn lại.


Trang 22

Hình 3.2: So sánh các giá trị cảm biến gia tốc trục x xử lý bởi ba kỹ thuật khác nhau

sử dụng bộ lọc bù, bộ lọc Kalman và DMP so với tín hiệu gốc.

3.3. MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ THỰC NGHIỆM

3.3.1. Sơ đồ khối mô hình robot 2 bánh tự cân bằng

Kết quả giảm nhiễu tín hiệu cảm biến trên IMU được áp dụng cho mô hình robot

hai bánh tự cân bằng như sơ đồ khối ở hình 3.3 và mô hình thực tế ở hình 3.4, bên

cạnh sử dụng giải thuật điều khiển động cơ (PID) đáp ứng với giá trị góc đo đạc cũng

cho thấy khả năng giảm nhiễu của các kỹ thuật nói trên.

Hình 3.3: Sơ đồ khối mô hình robot hai bánh tự cân bằng.


Trang 23

Hình 3.4: Mô hình robot hai bánh tự cân bằng so sánh thực nghiệm các kỹ thuật giảm

nhiễu có kết hợp với giải thuật PID để điều khiển động cơ.

Nguyên lý điều khiển cân bằng: khi robot đứng thẳng tại vị trí cân bằng lực hút

trái đất sẽ tác động làm cho robot ngã về phía trước hoặc phía sau. Nếu bị ngã về phía

trước, thông qua cảm biến IMU robot sẽ xác định được góc nghiêng và điều khiển

hai bánh xe di chuyển về phía trước theo hướng mà robot bị ngã cho đến khi góc

nghiêng của robot bằng với góc mà tại đó robot đứng thẳng thì robot sẽ dừng lại. Để

có thể điều khiển robot cân bằng dao động quanh vị trí ban đầu thì giá trị sai lệch về

vị trí hiện tại so với vị trí ban đầu được tính toán dựa vào encoder nếu sự sai lệch này

lớn hơn giá trị cho phép thì hai bánh xe được điều khiển để di chuyển robot quay trở

về vị trí ban đầu.

Để có thể điều khiển robot giữ cân bằng thì thông tin về góc nghiêng của robot

đóng vai trò quan trong nhất. Giá trị góc nghiêng được cung cấp bởi cảm biến IMU

tích hợp gồm có cảm biến gia tốc và cảm biến con quay hồi chuyển. Hai cảm biến này

là dạng cảm biến vi cơ điện tử nên rất nhạy với rung động. Giá trị góc thu trực tiếp từ

cảm biến có dao động rất lớn và phải được xử lý lọc nhiễu trước khi đưa vào giải thuật

cân bằng.

Bên cạnh kỹ thuật giảm nhiễu cho cảm biến MPU thì giải thuật PID được sử

dụng để tìm ra thông số điều khiển động cơ phù hợp đảm bảo robot 2 bánh thực hiện

cân bằng. PID là viết tắt của cụm từ (Proportional Integral Derivative) là giải thuật

được dùng nhiều trong các ứng dụng điều khiển tự động với yêu cầu chính xác,


Trang 24

nhanh và ổn định. Bộ điều khiển PID bao gồm 3 thông số riêng biệt và được gọi là

điều khiển ba khâu: tỷ lệ, tích phân và đạo hàm, viết tắt là P, I và D.

Hàm truyền của bộ điều khiển PID như sau:

𝐶(𝑠) = 𝐾𝑃 +𝐾𝐼

𝑆+ 𝐾𝐷𝑆 =

𝐾𝐷𝑆2+𝐾𝑃𝑆+𝐾𝐼

𝑆 (3)

Trong đó:

𝐾𝑃 : Độ lợi khâu tỷ lệ

𝐾𝐼 : Độ lợi khâu tích phân

𝐾𝐷 : Độ lợi khâu vi phân

Đặc tính của bộ điều khiển PID:

Thành phần tỉ lệ (𝐾𝑃) có tác dụng làm tăng tốc độ đáp ứng của hệ và

làm giảm, chứ không triệt tiêu sai số xác lập của hệ (steady-state error).

Thành phần tích phân (𝐾𝐼) có tác dụng triệt tiêu sai số xác lập nhưng có

thể làm giảm tốc độ đáp ứng của hệ thống.

Thành phần vi phân (𝐾𝐷) làm tăng độ ổn định hệ thống, giảm độ vọt lố và

cải thiện tốc độ đáp ứng của hệ thống.

3.3.2. Lưu đồ thuật toán điều khiển

Để thực hiện điều khiển cho mô hình robot, lưu đồ thuật toán chính của chương

trình được trình bày như ở sơ đồ khối hình 3.5. Cảm biến MPU6050 thực hiện truyền

thông với Arduino Nano thông qua giao tiếp I2C sử dụng 2 đường truyền tín hiệu đảm

bảo tiết kiệm số đường dây kết nối với những giao tiếp không cần truyền tốc độ cao.

Bên cạnh đó nhằm đảm bảo giá trị ban đầu theo đúng tính chất vật lí của thiết bị

dưới tác động của lực hấp dẫn, một chương trình con thực hiện cân chỉnh giá trị theo

thông số của nhà sản xuất.

Tiếp tục trong mỗi bước tính toán góc lệch của robot, việc sử dụng phương pháp

trung bình kết hợp các giá trị quá khứ cũng góp phần giảm sai số hỗ trợ cho các bộ lọc.


Trang 25

Hình 3.5: Lưu đồ thuật toán chương trình chính ứng dụng điều khiển cho robot hai

bánh tự cân bằng


Chương 3 đã trình bày việc so sánh các kỹ thuật thực hiện giảm nhiễu cho tín

hiệu cảm biến của khối đo lường quán tính ứng dụng trên robot hai bánh tự cân bằng

với mô hình và lưu đồ thuật toán điều khiển chung cho hệ thống. Việc lựa chọn kỹ

thuật sẽ phụ thuộc vào từng ứng dụng cụ thể với những yêu cầu về tốc độ hội tụ, tính

ổn định và đáp ứng thời gian thực. Thông qua một số kết quả đánh giá sẽ làm cơ sở để

tiếp tục mở rộng so sánh với các kỹ thuật khác, đồng thời đưa ra lựa chọn kỹ thuật phù

hợp với hệ thống, ứng dụng thực tế.

Không

Có

Kiểm tra giá

trị cập nhật?

Bắt đầu

- Khởi tạo kết nối I2C cho MUP6050

- Hiệu chỉnh thông số IMU

- Khởi tạo giá trị cho các bộ lọc

Tính góc trung bình

- Cập nhật hệ số PID

- Tính toán giá trị PWM

- Điều khiển động cơ

Không

Có

Góc <40o

hoặc >40o?

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Trang 26

KẾT LUẬN

Đề tài đã trình bày các hướng và kỹ thuật tiến hành giảm nhiễu cho cảm biến đo

lường quán tính dưới tác động của môi trường và đặc tính vật lý của thiết bị.

Đề tài cũng đã trình bày kết quả các kỹ thuật để tiến hành so sánh, đánh giá các

giải pháp tiến hành giảm nhiễu cho tín hiệu cảm biến thu được nhằm đảm bảo tín hiệu

cho các khối tiếp theo của cả hệ thống.

Bên cạnh đó đề tài cũng đã giới thiệu mô hình thực hiện sử dụng robot hai bánh

tự cân bằng là ứng dụng cụ thể để mô phỏng thực nghiệm kết quả giảm nhiễu của tín

hiệu cảm biến. Tuy nhiên gặp khó khăn và yêu cầu thời gian cho việc lựa chọn các

tham số của mô hình PID cũng gây khó khăn cho hiệu quả đáp ứng của hệ thống.

KIẾN NGHỊ

Từ kết quả đạt được, tác giả kiến nghị các hướng nghiên cứu tiếp theo như sau:

- Mở rộng mô phỏng, đánh giá thêm các kỹ thuật khác để đưa ra giải pháp lựa

chọn tốt hơn, tổng quát hơn cho hệ thống.

- Tiếp tục điều chỉnh các tham số của mô hình PID bên cạnh các kỹ thuật giảm

nhiễu để đưa ra kết quả đánh giá chính xác hơn trên mô hình thực nghiệm.

- Nghiên cứu các kỹ thuật giảm nhiễu khác để mở rộng phạm vi lựa chọn.

- Ứng dụng cảm biến IMU trong nhiều thiết bị, hệ thống để hỗ trợ cho các nhu

cầu thực tế.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Trang 27


Tiếng Việt:

[1]. Nguyễn Doãn Phước, “Lý thuyết điều khiển tuyến tính”, Nhà xuất bản Khoa

học và Kỹ thuật, 2009.

Tiếng Anh:

[2]. Badri, Abdellatef E., Jyoti K. Sinha, and Alhussein Albarbar. “A typical filter

design to improve the measured signals from MEMS

accelerometer.” Measurement 43.10 (2010): 1425-1430.

[3]. Kownacki, Cezary. “Optimization approach to adapt Kalman filters for the

real-time application of accelerometer and gyroscope signals'

filtering.” Digital Signal Processing 21.1 (2011): 131-140.

[4]. Edu, Ioana-Raluca, et al. “Inertial Sensor Signals Denoising with Wavelet

Transform.” INCAS Bulletin 7.1 (2015): 57.

[5]. Abbasi-Kesbi, R., and A. Nikfarjam. “Denoising MEMS accelerometer

sensors based on L2-norm total variation algorithm.” Electronics Letters 53.5

(2017): 322-324.

[6]. InvenSense Inc. “Embedded Motion Driver v5.1.1: APIs Specification.” (Dec

14th, 2012).

[7]. Pan, Tse-Yu, Chih-Hsuan Kuo, and Min-Chun Hu. "A noise reduction method

for IMU and its application on handwriting trajectory

reconstruction." Multimedia & Expo Workshops (ICMEW), 2016 IEEE

International Conference on. IEEE, 2016.

[8]. Pastell, Matti, et al. "A wireless accelerometer system with wavelet analysis

for assessing lameness in cattle." Biosystems engineering 104.4 (2009): 545-

551.

[9]. Chan, Tony F., and Selim Esedoglu. "Aspects of total variation regularized L

1 function approximation." SIAM Journal on Applied Mathematics 65.5

(2005): 1817-1837.

[10]. Van De Guchta, Tim, et al. "Development of an open-source, low-cost and

adaptable 3D accelerometer for monitoring animal motion." International

conference of Agricultural Engineering 2014 (AgEng 2014). European

Society of Agricultural Engineers (EurAgEng), 2014.

[11]. Zhang, Z., et al. "Multi-model adaptation for thigh movement estimation using

accelerometers." IET signal processing 5.8 (2011): 709-716.


Trang 28

[12]. Hasan, A. M., et al. "Wavelet-based pre-filtering for low cost inertial

sensors." Journal of Applied Sciences 10 (2010): 2217-2230.

Trang Web:

[13]. http://blog.tkjelectronics.dk/2012/03/the-balancing-robot/ truy cập lần cuối

20/12/2017.

[14]. http://www.geekmomprojects.com/mpu-6050-dmp-data-from-i2cdevlib/ truy

cập lần cuối 18/12/2017.

http://blog.tkjelectronics.dk/2012/03/the-balancing-robot/

http://www.geekmomprojects.com/mpu-6050-dmp-data-from-i2cdevlib/

CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG CHO CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG …

Documents

Transcript of CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG CHO CẢM BIẾN ĐO LƯỜNG …