ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

VŨ VIỆT DŨNG

Nghiên cứu phát triển hệ thống định vị trong nhà dựa

trên cảm biến điện thoại thông minh

Ngành: Công nghệ thông tin

Chuyên ngành: Hệ thống thông tin

Mã số: 60480104

LUẬN VĂN THẠC SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS. TS. Nguyễn Hải Châu

Hà Nội – 07/2019

i

Mục lục

Lời cảm ơn ..................................................................................................... iii

Lời cam đoan .................................................................................................. iv

Danh mục hình vẽ ........................................................................................... v

Danh mục bảng biểu ...................................................................................... vi

Mở đầu ........................................................................................................... vii

Chương 1: Tổng quan .................................................................................... 1

1.1. Hệ thống định vị trong nhà ....................................................... 1

1.2. Ứng dụng và thách thức của hệ thống định vị trong nhà ....... 2

1.2.1. Ứng dụng của hệ thống định vị trong nhà ..................... 2

1.2.2. Thách thức của hệ thống định vị trong nhà .................. 3

Chương 2. Các kỹ thuật định vị trong nhà ................................................... 4

2.1. Các công nghệ không dây ............................................................. 4

2.1.1. Công nghệ Wi-Fi .............................................................. 4

2.1.2. Công nghệ LTE ................................................................ 5

2.1.3. Công nghệ Bluetooth ........................................................ 6

2.1.4. Công nghệ Băng siêu rộng UWB .................................... 6

2.2. Các công nghệ cảm biến ................................................................ 7

2.2.1. Cảm biến gia tốc ............................................................... 7

2.2.2. Con quay hồi chuyển ........................................................ 7

2.2.3. Cảm biến từ trường ......................................................... 8

2.3. Các phương pháp ước lượng vị trí ............................................... 8

2.3.1. Góc tín hiệu đến (AOA) ................................................... 8

2.3.2. Thời gian nhận tín hiệu (TOA) ....................................... 9

2.3.3. Chênh lệch thời gian nhận tín hiệu (TDOA) ............... 10

2.3.4. Chỉ báo cường độ tín hiệu (RSSI) ................................. 10

2.4. Các thuật toán định vị ................................................................. 11

2.4.1. Phép đạc tam giác ........................................................... 12

ii

2.4.2. Phép đo 3 cạnh ................................................................ 13

2.4.3. Thuật toán định vị sử dụng tiệm cận ........................... 14

2.4.4. Lấy dấu và lập bản đồ tín hiệu...................................... 14

2.4.5. Phương pháp dẫn đường dự đoán ................................ 16

2.5. Các thuật toán lọc và khớp dữ liệu ............................................ 16

2.5.1. Bộ lọc Kalman ................................................................ 16

2.5.2. Thuật toán người láng giềng gần nhất ......................... 17

Chương 3. Hệ thống định vị trong nhà dựa trên cảm biến từ trường ..... 19

3.1. Giới thiệu ...................................................................................... 19

3.2. Cơ sở ............................................................................................. 20

3.3. Xây dựng bản đồ từ trường ........................................................ 23

3.4. Thuật toán xác định vị trí ........................................................... 31

3.5. Tích hợp với bản đồ Google Map............................................... 32

3.6. Thiết kế và cài đặt hệ thống ........................................................ 33

3.6.1. Ứng dụng lập bản đồ từ trường .................................... 34

3.6.2. Ứng dụng định vị ............................................................ 36

3.6.3. Khả năng mở rộng ......................................................... 39

Chương 4. Thực nghiệm ............................................................................... 41

4.1. Môi trường thực nghiệm ............................................................. 41

4.2. Phương pháp thực hiện ............................................................... 43

4.2.1. Thực hiện lập bản đồ từ trường .............................................. 43

4.2.2. Thực hiện định vị ...................................................................... 43

4.3. Kết quả thực nghiệm ................................................................... 45

4.4. Đánh giá độ chính xác của hệ thống .......................................... 46

Chương 5. Kết luận ....................................................................................... 52

Tài liệu tham khảo ........................................................................................ 53

iii

Lời cảm ơn

Trước tiên tôi xin dành lời cảm ơn chân thành và sâu sắc đến thầy giáo,

PGS. TS. Nguyễn Hải Châu – người đã hướng dẫn, khuyến khích, chỉ bảo và

tạo cho tôi những điều kiện tốt nhất từ khi bắt đầu cho tới khi hoàn thành

công việc của mình.

Tôi xin dành lời cảm ơn chân thành tới các thầy cô giáo khoa Công

nghệ thông tin, trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN đã tận tình đào tạo,

cung cấp cho tôi những kiến thức vô cùng quý giá và đã tạo điều kiện tốt nhất

cho tôi trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu tại trường.

Đồng thời tôi xin cảm ơn tất cả những người thân yêu trong gia đình

tôi cùng toàn thể bạn bè những người đã luôn giúp đỡ, động viên tôi những

khi vấp phải những khó khăn, bế tắc và giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn này.

iv

Lời cam đoan

Tôi xin cam đoan rằng luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin “Nghiên

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

minh” là công trình nghiên cứu của riêng tôi, không sao chép lại của người

khác. Trong toàn bộ nội dung của luận văn, những điều đã được trình bày

hoặc là của chính cá nhân tôi hoặc là được tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu.

Tất cả các nguồn tài liệu tham khảo đều có xuất xứ rõ ràng và hợp pháp.

Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức kỷ luật theo

quy định cho lời cam đoan này.

Hà Nội, ngày 20 tháng 7 năm 2019

Vũ Việt Dũng

v

Danh mục hình vẽ

Hình 2.1. Sơ đồ mạng di động sử dụng LTE .................................................... 5

Hình 2.2. Định vị sử dụng góc tín hiệu đến ...................................................... 9

Hình 2.3. Định vị sử dụng thời gian nhận tín hiệu ......................................... 10

Hình 2.4. Định vị sử dụng chỉ báo cường độ tín hiệu..................................... 11

Hình 2.5. Phép đạc tam giác ........................................................................... 12

Hình 2.6. Phép đo 3 cạnh ................................................................................ 14

Hình 2.8. Thuật toán k người láng giềng gần nhất ......................................... 18

Hình 3.1. Tính cục bộ của cường độ từ trường ............................................... 21

Hình 3.2. Cường độ từ trường theo thời gian ................................................. 22

Hình 3.3. Ảnh hưởng của thiết bị điện tử lên cường độ từ trường ................. 23

Hình 3.4. Lập bản đồ từ trường ...................................................................... 24

Hình 3.5. Hệ quy chiếu của điện thoại (nguồn: Google [18]) ........................ 25

Hình 3.6. Phép biến đổi giá trị cường độ từ trường về hệ quy chiếu trái đất . 26

Hình 3.7. Cường độ từ trường trong khu vực thử nghiệm .............................. 28

Hình 3.8. Biểu đồ phân bố cường độ từ trường trong khu vực thử nghiệm ... 30

Hình 3.9. Lược đồ kiến trúc ứng dụng lập bản đồ từ trường .......................... 35

Hình 3.10. Giao diện ứng dụng lập bản đồ từ trường ..................................... 36

Hình 3.11. Lược đồ kiến trúc ứng dụng định vị ............................................. 37

Hình 3.12. Giao diện ứng dụng định vị .......................................................... 38

Hình 3.13. Hiển thị kết quả định vị lên bản đồ ............................................... 39

Hình 3.14. Đóng gói dữ liệu trong hệ thống ................................................... 40

Hình 4.1. Bề mặt khu vực thử nghiệm ............................................................ 41

Hình 4.2. Hình ảnh nền nhà khu vực thử nghiệm ........................................... 42

Hình 4.3. Vị trí khu vực thử nghiệm trên bản đồ ........................................... 42

Hình 4.4. Đường đi thử nghiệm ...................................................................... 44

Hình 4.5. Kết quả thử nghiệm định vị của hệ thống ....................................... 45

Hình 4.6. Phân bố giá trị sai số ....................................................................... 47

Hình 4.7. Thống kê sai số trên từng đoạn đường thử nghiệm ........................ 50

vi

Danh mục bảng biểu

Bảng 3.1. Thống kê cường độ từ trường trong khu vực thử nghiệm .............. 29

Bảng 3.2. Giả mã thuật toán định vị k người láng giềng gần nhất ................. 32

Bảng 4.1. Thống kê sai số đầu ra của hệ thống .............................................. 46

Bảng 4.2. Các phân vị của sai số đầu ra của hệ thống .................................... 51

vii

Mở đầu

Ngày nay, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, hệ thống định

vị toàn cầu GPS đã được ứng dụng trong rất nhiều phần mềm và thiết bị. Các thiết

bị không dây như điện thoại thông minh đã được cài đặt sẵn tính năng định vị toàn

cầu GPS như một phần không thể thiếu. Độ chính xác của GPS khi sử dụng ở môi

trường ngoài trời là rất cao, tuy nhiên, hệ thống định vị toàn cầu GPS không thể

cho một kết quả chính xác khi thiết bị ở trong môi trường trong nhà. Đặc biệt là

các môi trường trong các toà nhà lớn như cao ốc, viện bảo tàng, trung tâm thương

mại. Định vị trong nhà đã trở thành một trong những chủ đề nghiên cứu được quan

tâm nhiều trong những năm trở lại đây và đã có những hệ thống được thương mại

hoá.

Việc định vị thiết bị trong môi trường trong nhà có thể mang lại lợi ích ở

nhiều trường hợp khác nhau như theo dõi vị trí của bệnh nhân trong bệnh viện hoặc

giúp người tiêu dùng tìm vị trí của cửa hàng trong trung tâm thương mại... Tuy

nhiên, chưa có một giải pháp hoàn hảo cũng như chưa có một chuẩn chung cho

việc định vị trong nhà. Nhiều giải pháp khác nhau đã được sử dụng trong các hệ

thống định vị trong nhà, mỗi hệ thống trong số chúng phù hợp với các môi trường

khác nhau với công nghệ và chi phí khác nhau, tuy nhiên, các hệ thống định vị

trong nhà hiện có có chung đặc điểm là thường yêu cầu chi phí rất cao để cài đặt cơ

sở hạ tầng và triển khai các thiết bị làm tham chiếu.

Nhằm mục đích nghiên cứu phát triển một hệ thống định vị trong nhà có thể

hoạt động mà không cần cài đặt thêm bất cứ thiết bị nào, luận văn này sẽ phân tích

và so sánh các giải pháp định vị trong nhà hiện có, và phát triển một hệ thống định

vị trong nhà dựa trên các dữ liệu từ cảm biến từ trường trên điện thoại thông minh.

1

Chương 1: Tổng quan

1.1. Hệ thống định vị trong nhà

Định vị là việc xác định vị trí của đối tượng trong một khu vực được toạ độ

hoá bởi một hệ quy chiếu cho trước. Một hệ thống định vị hoạt động trên một thiết

bị điện toán phải có chức năng xác định vị trí của thiết bị trong khu vực cho trước

với một độ chính xác nhất định.

Sự phổ biến của điện thoại di động đã giúp việc điện toán trở nên phổ biến

hơn, mạnh mẽ hơn và mềm dẻo hơn. Điện thoại di động là thiết bị di động phổ biến

và được sử dụng rộng rãi nhất trong thời đại thông tin ngày nay. Cùng với sự phát

triển của công nghệ, hệ thống định vị toàn cầu GPS đã được cài đặt sẵn trên hầu

hết các thiết bị điện thoại di động, khiến cho việc sử dụng điện thoại di động cho

việc định vị và điều hướng ngoài trời trở nên dễ dàng và phổ biến hơn bao giờ hết.

Tuy nhiên trong các tòa nhà lớn, hệ thống định vị toàn cầu GPS phải đối mặt với

những khó khăn như tín hiệu yếu, nhiễu lớn làm cho độ chính xác của kết quả giảm

đi đáng kể. Những khó khăn như vậy chủ yếu gặp phải trong môi trường trong nhà,

tầng hầm và môi trường ngầm của các tòa nhà lớn. Vì vậy, phát sinh nhu cầu tất

yếu xây dựng các hệ thống định vị trong nhà độc lập với hệ thống định vị toàn cầu

GPS.

Một hệ thống định vị trong nhà là một hệ thống có thể xác định vị trí của đối

tượng hoặc con người trong một toà nhà sử dụng các tín hiệu sóng radio, bức xạ từ

trường, hoặc các dữ liệu cảm biến từ các thiết bị di động. Trên thực tế, đã có rất

nhiều nghiên cứu để phát triển các hệ thống định vị trong nhà sử dụng các công

nghệ khác nhau với các mục tiêu khác nhau như giảm chi phí, tăng độ chính xác

của kết quả định vị. Nhờ vậy, nhiều nghiên cứu trong lĩnh vực này đã được triển

khai, các phát minh nhằm cải thiện các hệ thống định vị trong nhà và tăng tính ứng

dụng của chúng.

Những công trình này sử dụng các kỹ thuật và công nghệ có các điểm mạnh

và điểm yếu khác nhau. Đa số các công nghệ được sử dụng trong các hệ thống định

vị trong nhà phụ thuộc rất lớn vào yếu tố môi trường. Một số công nghệ như định

vị bằng sóng Wi-Fi yêu cầu chi phí lớn trong việc cài đặt các thiết bị làm tham

chiếu phục vụ cho việc định vị. Các hệ thống định vị có thể sử dụng các tín hiệu và

2

đặc trưng của tín hiệu để định vị, thông qua các phương pháp và thuật toán định vị.

Các phương pháp ước lượng vị trí phổ biến là Góc tín hiệu đến (AOA), Thời gian

nhận tín hiệu (TOA), Chênh lệch thời gian nhận tín hiệu (TDOA) và Chỉ báo

cường độ tín hiệu (RSSI), trong khi các thuật toán định vị là Triangulation,

Trilateration.

Các phần tiếp theo của luận văn sẽ trình bày về các công nghệ và kỹ thuật

định vị, và phát triển một hệ thống định vị trong nhà dựa trên tín hiệu bức xạ từ

trường từ cảm biến của điện thoại thông minh.

1.2. Ứng dụng và thách thức của hệ thống định vị trong nhà

1.2.1. Ứng dụng của hệ thống định vị trong nhà

Hệ thống định vị toàn cầu GPS hoạt động dựa trên các tính toán với tín hiệu

radio từ tập hợp các vệ tinh xung quanh trái đất. Có ba thành phần trong toàn bộ hệ

thống GPS: thành phần không gian chứa các vệ tinh, thành phần điều khiển là các

trạm giám sát trên mặt đất và thành phần người dùng là các máy thu và giải mã các

tín hiệu được phát bởi các vệ tinh. Điều kiện tiên quyết của việc định vị bằng hệ

thống GPS là máy thu có thể nhận được tín hiệu với tần số sóng là 1.57542G Hz

được gọi là Tín hiệu L1 hoặc 1.22760G Hz được gọi là Tín hiệu L2 từ các vệ tinh

quay quanh trái đất. Những tín hiệu GPS với tần số thấp như vậy khó có thể xâm

nhập vào các tòa nhà, đặc biệt là các toà nhà cao tầng. Vì vậy, hệ thống định vị

toàn cầu GPS không hoạt động chính xác trong nhà, đặc biệt là bên trong các tòa

nhà lớn và công trình ngầm.

Trong khi hệ thống định vị toàn cầu GPS hoạt động không hiệu quả ở các

môi trường trong nhà, nhu cầu về các hệ thống định vị trong nhà ngày một tăng

lên. Rất nhiều trường hợp trong thực tế yêu cầu một hệ thống định vị trong nhà

hoạt động ổn định với độ chính xác tương tự như GPS khi hoạt động ngoài trời, ví

dụ như:

- Định vị trong trung tâm thương mại: Người dùng đi đến trung tâm thương

mại, trong trung tâm thương mại có rất nhiều cửa hàng và một số cửa hàng

đang giảm giá. Tuy nhiên, người dùng không biết chính xác vị trí của cửa

hàng đang giảm giá và đường đi đến cửa hàng đó. Trong trường hợp này,

3

một hệ thống định vị trong nhà có thể giúp người dùng định hướng mua sản

phẩm cần thiết và trung tâm thương mại có thể nâng cao doanh thu.

- Định vị trẻ em: Các phụ huynh mang con mình đến một khu vui chơi trẻ em

tập thể lớn. Trong khi vui chơi, có thể những trẻ em đi lạc trong khu vui

chơi. Các bậc phụ huynh có thể sử dụng hệ thống định vị trong nhà để nhanh

chóng tìm ra vị trí của con mình.

- Định vị trong bãi đỗ xe: Người dùng đỗ xe trong bãi đỗ xe. Người dùng có

thể dùng các hệ thống định vị trong nhà để biết đường đi đến các vị trí còn

trống để đỗ xe, cũng như có thể sử dụng các hệ thống định vị trong nhà để

tìm vị trí đã đỗ xe trước đó.

Trên đây là một số ví dụ phổ biến trong thực tế về tính ứng dụng của các hệ

thống định vị trong nhà. Các ví dụ này cho thấy một nhu cầu lớn về hệ thống định

vị trong nhà trong tương lai, mở ra một lĩnh vực nghiên cứu nhiều hứa hẹn.

1.2.2. Thách thức của hệ thống định vị trong nhà

Khi xây dựng một hệ thống định vị, điều đầu tiên cần quan tâm là khả năng

xác định vị trí đối tượng của hệ thống. Hệ thống cần xác định vị trí của đối tượng

trong khoảng sai số cho phép, tuỳ trường hợp cụ thể. Một yếu tố quan trọng khác

trong đánh giá hiệu năng của hệ thống là độ trễ, hệ thống phải có khả năng định vị

đối tượng trong một khoảng thời gian cho phép thì kết quả định vị của hệ thống

mới có giá trị.

Mặt khác, chi phí triển khai hệ thống cũng là một yếu tố quan trọng cần cân

nhắc. Các hệ thống định vị trong nhà hiện có thường yêu cầu cài đặt các thiết bị đắt

tiền làm các mốc định vị, điều này góp phần làm tăng chi phí triển khai hệ thống và

khó có thể áp dụng rộng rãi. Ngược lại, các hệ thống không yêu cầu các thiết bị cài

đặt sẵn thường đưa ra các kết quả có độ chính xác không cao.

Bên cạnh đó, đối với một số môi trường đặc biệt như di tích lịch sử hoặc các

vị trí cơ quan quan trọng, việc lắp đặt các thiết bị phục vụ định vị là không khả thi.

Điều này làm tăng độ khó khi phát triển hệ thống định vị cho các môi trường này.

Như vậy, các thách thức chủ yếu khi phát triển hệ thống định vị trong nhà là

đảm bảo được độ chính xác của hệ thống trong khi giảm chi phí và các thiết bị sử

dụng khi triển khai. Mục tiêu của luận văn này là xây dựng một hệ thống định vị

4

trong nhà sử dụng cảm biến điện thoại thông minh để giải quyết bài toán định vị

trong nhà với ràng buộc chi phí thấp và không yêu cầu cơ sở hạ tầng riêng biệt.

Chương 2. Các kỹ thuật định vị trong nhà

Khi tín hiệu vệ tinh GPS không khả thi để định vị trong nhà, các hệ thống

định vị trong nhà cần lựa chọn các tín hiệu khác phục vụ cho việc định vị. Sự phổ

biến của các công nghệ không dây như Wi-Fi hay Bluetooth mở ra khả năng ứng

dụng các tín hiệu này cho việc định vị trong nhà. Bên cạnh đó, các thuật toán định

vị cũng là một phần không thể thiếu trong các hệ thống định vị trong nhà. Phần

tiếp theo của luận văn sẽ trình bày về các loại tín hiệu thường được sử dụng trong

các hệ thống định vị trong nhà cũng như các thuật toán định vị phổ biến.

2.1. Các công nghệ không dây

Các công nghệ không dây được sử dụng rất phổ biến trên toàn cầu nhằm

mục đích liên lạc và chia sẻ dữ liệu. Các hệ thống định vị trong nhà hiện có thường

dựa trên các công nghệ không dây được triển khai tại môi trường hoạt động. Tuy

các công nghệ này chủ yếu được thế kế nhằm mục đích liên lạc và truy cập dữ liệu,

không nhằm mục đích định vị, các nhà nghiên cứu vẫn có thể dựa trên các thuộc

tính thu nhận được từ tín hiệu vô tuyến để ước lượng vị trí của nguồn phát tín hiệu

từ đó ứng dụng vào các hệ thống định vị trong nhà.

2.1.1. Công nghệ Wi-Fi

Wi-Fi là công nghệ truyền dữ liệu không dây được sử dụng rất phổ biến trên

toàn cầu và cũng là một trong các công nghệ được sử dụng nhiều nhất ở mạng nội

bộ. Wi-Fi được triển khai trong một mạng nội bộ bằng cách cài đặt các điểm truy

cập (Access Point – AP) cho phép các thiết bị trong mạng truy cập không dây.

Điều này cho phép các thiết bị di chuyển trong vùng phủ sóng của các điểm truy

cập tuỳ ý. Wi-Fi là tên gọi chung của công nghệ bao gồm nhiều chuẩn phát tín hiệu

khác nhau được phát triển bởi tổ chức IEEE. Trong đó, chuẩn phổ biến nhất ngày

nay là IEEE 802.11 hoạt động với các băng tần 2.4GHz, 3.6GHz, 5GHz và 60GHz,

mỗi băng tần cho phép phạm vi hoạt động và tốc độ mạng khác nhau [1].

Với công nghệ Wi-Fi, dữ liệu có thể được truyền tải theo cả 2 chiều từ điểm

truy cập hoặc từ thiết bị truy cập. Việc truyền tải dữ liệu được thực hiện bằng cách

5

mã hoá dữ liệu vào sóng mang và giải mã dữ liệu ở thiết bị nhận. Việc truyền tải

dữ liệu dưới dạng tín hiệu sóng cho phép các nhà nghiên cứu ước lượng được vị trí

tương đối giữa thiết bị với điểm truy cập sử dụng các thông số như cường độ tín

hiệu, góc truyền tín hiệu, thời gian nhận tín hiệu, từ đó định vị được thiết bị trong

thực tế.

2.1.2. Công nghệ LTE

Công nghệ LTE (Long-Term Evolution) là công nghệ mới nhất đã và đang

được ứng dụng trong việc truyền tải dữ liệu không dây. Mạng sử dụng công nghệ

LTE được chia thành các vùng phủ sóng nhỏ hơn, với mỗi vùng có một trạm phát

có nhiệm vụ chuyển tiếp dữ liệu trong toàn bộ mạng, giữa các thiết bị trong cùng

một vùng phủ sóng hoặc giữa các thiết bị ở các vùng phủ sóng khác nhau. Công

nghệ LTE được thiết kế để có tốc độ nhanh hơn đáng kể so với các công nghệ 3G

trước đó sử dụng mạng GSM hoặc UMTS [2].

Công nghệ LTE hoạt động bằng cách cho phép các thiết bị giao tiếp với trạm

phát sóng gần nhất và truyền tải dữ liệu với các trạm hoặc thiết bị khác thông qua

trạm phát sóng gần nhất đã được kết nối.

Hình 2.1. Sơ đồ mạng di động sử dụng LTE

6

Bên cạnh công nghệ LTE, mạng di động thế hệ thứ 5 (5G) đang được phát

triển mạnh mẽ trong những năm gần đây. Bằng cách chia nhỏ vùng phủ sóng hiện

có của các mạng di động, công nghệ 5G được hứa hẹn mang lại tốc độ cao hơn

đáng kể so với LTE và tiết kiệm hơn 90% năng lượng sử dụng [3].

Tương tự như công nghệ Wi-Fi, việc truyền tải tín hiệu trong các mạng LTE

và 5G cũng có thể được sử dụng để ước lượng vị trí tương đối của thiết bị so với

các trạm phát sóng đã biết, từ đó sử dụng các thuật toán định vị để đưa ra vị trí của

thiết bị trong thực tế.

2.1.3. Công nghệ Bluetooth

Bluetooth là công nghệ truyền dữ liệu trong phạm vi nhỏ rất phổ biến với

các thiết bị di động. Bluetooth được thiết kế để hoạt động trong một phạm vi nhỏ

với tần số 2.4GHz và do đó, tiêu thụ rất ít năng lượng [4]. Đặc điểm này khiến cho

Bluetooth trở thành công nghệ rất phù hợp cho việc giao tiếp giữa các thiết bị

không dây nhỏ và mở ra phương pháp định vị trong môi trường trong nhà bằng

cách lắp đặt một số thiết bị bluetooth hoạt động như đèn hiệu chỉ báo vị trí cho

thiết bị.

Công nghệ bluetooth năng lượng thấp (Bluetooth Low Energy – BLE) là

công nghệ được phát triển từ bluetooth nhằm mục đích tiết kiệm năng lượng hơn

nữa để hoạt động với các thiết bị có thời gian hoạt động lâu dài như các thiết bị đeo

tay, hoặc đèn hiệu (beacon). Công nghệ này đã được công nhận là một phiên bản

của bluetooth và được gọi là bluetooth phiên bản 4.0.

Các đèn hiệu là các thiết bị sử dụng công nghệ bluetooth năng lượng thấp

phát sóng đến các thiết bị sử dụng bluetooth ở xung quanh. Nhờ mức tiêu thụ năng

lượng thấp, các thiết bị đèn hiệu này có thời gian hoạt động lâu dài và ít cần thay

thế nguồn điện. Các thiết bị này được thiết kế chủ yếu phục vụ mục đích định vị

trong nhà [5].

2.1.4. Công nghệ Băng siêu rộng UWB

Công nghệ băng siêu rộng (Ultra Wide Band – UWB) là công nghệ truyền

tải dữ liệu trong khoảng cách ngắn sử dụng băng thông rộng. Công nghệ này sử

dụng mức năng lượng thấp trong các ứng dụng yêu cầu tốc độ cao ở phạm vi ngắn

7

và do đặc tính công suất, công nghệ băng siêu rộng cũng có thể được sử dụng ở các

phạm vi từ trung bình đến dài với tốc độ thấp [6].

UWB sử dụng các sóng ngắn với tần số lớn để truyền tải dữ liệu. Việc sử

dụng tần số lớn có nghĩa là UWB ít bị ảnh hưởng bởi các phản xạ khi đi qua vật

cản hơn so với các công nghệ sử dụng băng thông nhỏ hơn.

2.2. Các công nghệ cảm biến

Cùng với sự phổ biến của các thiết bị điện thoại thông minh, khả năng tính

toán của các thiết bị này ngày càng mạnh mẽ với các chức năng mở rộng so với

chức năng chính là giao tiếp và truyền tải dữ liệu. Điện thoại thông minh ngày

càng trở nên thông minh hơn xét trong khía cạnh hiểu biết về môi trường xung

quanh. Đa số các điện thoại thông minh ngày nay có khả năng nhận biết và lưu trữ

các trạng thái trong môi trường hiện tại dưới dạng các giá trị cảm biến về vị trí và

chuyển động. Đối với các hệ thống định vị, có một số cảm biến của điện thoại

thông minh cung cấp những dữ liệu giá trị giúp cho việc định vị như các cảm biến

gia tốc, con quay hồi chuyển và cảm biến từ trường.

2.2.1. Cảm biến gia tốc

Cảm biến gia tốc là một trong các cảm biến thường được tích hợp sẵn trong

các điện thoại thông minh. Cảm biến gia tốc có vai trò xác định gia tốc của thiết bị

khi chuyển động. Một chuyển động không đều của thiết bị là kết quả của việc có

một lực tác động lên thiết bị và làm cho thiết bị nhận một gia tốc chuyển động theo

hướng của lực đó. Cảm biến gia tốc đưa ra kết quả đo lường gia tốc của thiết bị lần

lượt theo 3 cạnh của thiết bị.

2.2.2. Con quay hồi chuyển

Tương tự như cảm biến gia tốc, con quay hồi chuyển cũng là một trong

những cảm biến được tích hợp sẵn trong hầu hết các điện thoại thông minh ngày

nay. Con quay hồi chuyển được sử dụng để xác định hướng của thiết bị. Con quay

hồi chuyển hoạt động dựa trên các nguyên tắc của động lượng góc, có nghĩa là con

quay hồi chuyển tác động một lực ngược chiều với ngoại lực đang tác dụng lên

thiết bị. Lực tác dụng của con quay hồi chuyển có thể đo được và từ đó xác định

được hướng của thiết bị.

8

2.2.3. Cảm biến từ trường

Bên cạnh cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển, cảm biến từ trường cũng

là một trong các cảm biến thông dụng được tích hợp sẵn trên các thiết bị điện thoại

thông minh. Các ứng dụng la bàn trên điện thoại thông minh là ứng dụng dễ thấy

nhất của việc sử dụng cảm biến từ trường. Trong ứng dụng la bàn, cảm biến từ

trường được sử dụng để đọc giá trị từ trường trái đất và xác định hướng bắc trên la

bàn và trong thực tế.

Từ trường trái đất đo rất dễ bị ảnh hưởng bởi các vật thể có từ tính trong môi

trường xung quanh như các thiết bị điện, điện tử... Cảm biến từ trường trong điện

thoại thông minh thường sẽ đo toàn bộ cường độ bức xạ từ trường bao gồm cả bức

xạ phát ra từ các thiết bị này theo nguyên lý chồng chất từ trường. Điều này mở ra

một phương hướng khác cho các nghiên cứu về định vị. Vì bức xạ từ trường phát

ra từ các thiết bị điện, điện tử là tương đối ổn định theo thời gian nên bức xạ từ

trường đo được từ chồng chất từ trường trái đất với từ trường từ các vật thể cũng

ổn định theo thời gian và có thể được sử dụng như một đặc trưng để xác định vị trí

của thiết bị.

2.3. Các phương pháp ước lượng vị trí

Các tín hiệu đo lường được tại vị từ thiết bị có thể được sử dụng để xác định

vị trí của thiết bị đó. Để đạt được mục tiêu này, chúng ta cần có các phương pháp

ước lượng vị trí. Ví dụ như ước lượng khoảng cách giữa nguồn phát và thiết bị

nhận tín hiệu hoặc góc đến của tín hiệu. Các dữ kiện cho việc ước lượng vị trí

thường là các 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 = 𝐿sin𝛼 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 =∑ 𝑊𝑘𝑃𝑘𝑘1

∑ 𝑊𝑘𝑘1

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

Cư

ờn

g đ

ộ t

ừ t

rườ

ng

(µT)

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

Cư

ờn

g đ

ộ t

ừ t

rườ

ng

(µT)

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

Cư

ờn

g đ

ộ t

ừ t

rườ

ng

(µT)

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 chiều với các chiều lần lượt có phương song song với hướng bắc – nam,

hướng đông – tây và hướng trọng lực. Tại bất kì vị trí nào trên trái đất, luôn tồn tại

một hệ quy chiếu như vậy và hình chiếu của véc tơ cường độ từ trường lên các trục

của hệ quy chiếu này là không đổi.

Giả sử tại thời điểm t thiết bị điện thoại nhận tác dụng của 1 véc tơ cường độ

từ trường M và các giá trị mà cảm biến từ trường đo được là 𝑚𝑥, 𝑚𝑦 , 𝑚𝑧 lần lượt là

hình chiếu của véc tơ M lên 3 cạnh của điện thoại. Xét hệ quy chiếu trái đất có 3

trục 𝑋′, 𝑌′, 𝑍′ như hình vẽ dưới đây, trong đó trục 𝑋′ có hướng song song với mặt

đất từ tây sang đông, trục 𝑌′ hướng song song mặt đất và hướng từ nam đến bắc,

trục 𝑍′ vuông góc với mặt đất và hướng lên trên, ngược chiều với hướng trọng lực.

26

Hình 3.6. Phép biến đổi giá trị cường độ từ trường về hệ quy chiếu trái đất

Gọi θ là góc tạo bởi trục 𝑍 và 𝑍′. Chúng ta có thể tính các cường độ từ

trường không phụ thuộc góc xoay của điện thoại theo các phép chuyển đổi sau:

𝑚𝑧′ = 𝑚𝑧 cos𝜃 + 𝑚𝑥𝑦 sin 𝜃

𝑚𝑥𝑦𝑧′ = √𝑚𝑥

2 +𝑚𝑦2 +𝑚𝑧

2

𝑚𝑥𝑦′ = √𝑚𝑥𝑦𝑧

′ 2 −𝑚𝑧′ 2

Trong đó 𝑚𝑥𝑦 = √𝑚𝑥2 +𝑚𝑦

2 và góc θ có thể dễ dàng tính được bằng việc

sử dụng cảm biến con quay hồi chuyển từ thiết bị điện thoại thông minh.

27

Dễ dàng thấy rằng giá trị 𝑚𝑧′ là hình chiếu của véc tơ cường độ từ trường lên

trục Z’, 𝑚𝑥𝑦′ là hình chiếu của véc tơ cường độ từ trường lên mặt phẳng 𝑋′𝑌′ và

𝑚𝑥𝑦𝑧′ là độ lớn của véc tơ cường độ từ trường tác dụng lên thiết bị điện thoại thông

minh. Mặt khác, do 3 trục 𝑋′, 𝑌′, 𝑍′ có phương và chiếu xác định không đổi theo

thời gian và không phụ thuộc góc xoay của điện thoại nên các giá trị cường độ từ

trường tính bởi 3 phương trình trên là không phụ thuộc góc xoay của điện thoại,

chỉ phụ thuộc độ lớn véc tơ cường độ từ trường M tại vị trí của điện thoại.

Kết hợp các giá trị 𝑚𝑧′ , 𝑚𝑥𝑦𝑧

′ , 𝑚𝑥𝑦′ với toạ độ 𝑥, 𝑦 của điện thoại, ta lập được

một bản đồ từ trường của khu vực là tập hợp các bộ giá trị thể hiện vị trí và đặc

trưng cường độ từ trường tại từng vị trí như sau:

{𝐷 = {𝐷𝑖}

𝐷𝑖 = (𝑥𝑖 , 𝑦𝑖 , 𝑚𝑧𝑖′ , 𝑚𝑥𝑦𝑧𝑖

′ , 𝑚𝑥𝑦𝑖′ )

Trên khu vực thử nghiệm có diện tích 5m x 14m, cường độ từ trường được

thể hiện trong các biểu đồ nhiệt trong hình 3.7. Sự phân bố giá trị của cường độ từ

trường được thể hiện trong bảng 3.1 và các biểu đồ histogram trong hình 3.8.

(a) Cường độ từ trường 𝑚𝑧′ theo vị trí

28

(b) Cường độ từ trường 𝑚𝑥𝑦𝑧′ theo vị trí

(c) Cường độ từ trường 𝑚𝑥𝑦′ theo vị trí

Hình 3.7. Cường độ từ trường trong khu vực thử nghiệm

29

𝑚𝑧′ 𝑚𝑥𝑦𝑧

′ 𝑚𝑥𝑦′

Trung bình -21.050244 46.088332 40.828293

Độ lệch chuẩn 4.138448 5.178835 4.891191

Giá trị nhỏ nhất -29.911398 33.353515 28.070988

Giá trị lớn nhất -12.682722 62.418163 58.071743

Bảng 3.1. Thống kê cường độ từ trường trong khu vực thử nghiệm

(a) Phân bố giá trị của cường độ từ trường 𝑚𝑧′

30

(b) Phân bố giá trị của cường độ từ trường 𝑚𝑥𝑦𝑧

′

(c) Phân bố giá trị của cường độ từ trường 𝑚𝑥𝑦

′

Hình 3.8. Biểu đồ phân bố cường độ từ trường trong khu vực thử nghiệm

Biểu đồ nhiệt và biểu đồ phân bố cường độ từ trường tại các vị trí trong khu

vực thử nghiệm thể hiện rõ tính cục bộ của từ trường trong nhà. Tại các vị trí khác

nhau trong khu vực thử nghiệm, đo được các giá trị cường độ từ trường khác nhau.

Đây là cơ sở để sử dụng cường độ từ trường trong nhà như một tín hiệu để định vị.

Các phần tiếp theo của luận văn sẽ trình bày về thuật toán định vị sử dụng cường

độ từ trường làm tín hiệu định vị.

31

3.4. Thuật toán xác định vị trí

Sau khi xây dựng được bản đồ từ trường của khu vực và đo được các giá trị

từ trường đặc trưng 𝑣(𝑚𝑧′ , 𝑚𝑥𝑦𝑧

′ , 𝑚𝑥𝑦′ ) tại vị trí 𝑃(𝑋, 𝑌), việc xác định vị trí được

quy về bài toán xác định toạ độ 𝑋, 𝑌 với ánh xạ f:

𝑓: (𝑚𝑧′ , 𝑚𝑥𝑦𝑧

′ ,𝑚𝑥𝑦′ ) → (𝑋, 𝑌)

Việc cài đặt ánh xạ f tuỳ thuộc vào thuật toán định vị được sử dụng. Đối với

bài toán định vị trong nhà đã có bản đồ từ trường, thuật toán k người láng giềng

gần nhất là thuật toán rất dễ cài đặt và có tốc độ cao. Thuật toán k người láng giềng

gần nhất như sau:

Bước 1: Tính khoảng cách giữa véc tơ các giá trị cường độ từ trường quan

sát được 𝑣(𝑚𝑧′ , 𝑚𝑥𝑦𝑧

′ , 𝑚𝑥𝑦′ ) tại vị trí P với các véc tơ cường độ từ trường

𝑟𝑖 tại vị trí Ri trong bản đồ khu vực

𝐷𝑖 = |𝑟𝑖 − 𝑣|

Bước 2: Chọn ra k vị trí có khoảng cách gần nhất với P

{𝐾 = {𝑅𝑖 , 𝑖 = 1…𝑘 }

𝑅𝑖 ≤ 𝑅𝑗 | ∀𝑅𝑖 ∈ 𝐾, 𝑅𝑗 ∉ 𝐾

Bước 3: Tính trọng số cho các vị trí Pi dựa trên khoảng cách đến P theo

công thức:

𝑊𝑘 =1

𝐷𝑘

Bước 4: Tính toạ độ của P dựa trên toạ độ của k vị trí gần nhất và trọng số:

{

𝑋 =

∑ 𝑊𝑘𝑋𝑘𝑘1

∑ 𝑊𝑘𝑘1

𝑌 =∑ 𝑊𝑘𝑌𝑘𝑘1

∑ 𝑊𝑘𝑘1

Đầu vào: Tập các điểm tham chiếu R và véc tơ đặc trưng tại mỗi điểm 𝑟𝑖, véc tơ

32

đặc trưng 𝑣 tại điểm cần định vị P

Đầu ra: Toạ độ ước tính của Xp, Yp của điểm cần định vị P

Thuật toán:

for 𝑟𝑖 trong R:

Di = |𝑟𝑖 − 𝑣|

Sắp xếp mảng D = {Di, i = 1...n}

Chọn ra k phần tử có khoảng cách Di nhỏ nhất

for i = 1...k:

Wi = 1

𝐷𝑘

Xp = ∑ 𝑊𝑘𝑋𝑘𝑘1

∑ 𝑊𝑘𝑘1

, Yp = ∑ 𝑊𝑘𝑌𝑘𝑘1

∑ 𝑊𝑘𝑘1

return (Xp, Yp)

Bảng 3.2. Giả mã thuật toán định vị k người láng giềng gần nhất

3.5. Tích hợp với bản đồ Google Map

Ứng dụng bản đồ Google Map hoạt động dựa trên hệ thống định vị toàn cầu

GPS, mọi vị trí trên bản đồ Google Map đều được gắn vào một cặp kinh độ vĩ độ

nhất định. Để có thể hiển thị vị trí của thiết bị trên bản đồ Google Map, chúng ta

cần quy đổi từ toạ độ của thiết bị trong hệ quy chiếu trong nhà sang hệ quy chiếu

trái đất sử dụng kinh độ và vĩ độ. Việc quy đổi này được thể hiện qua ánh xạ tuyến

tính:

𝑓: (𝑥, 𝑦) → (𝑙, 𝑙′)

Trong đó 𝑙, 𝑙′ lần lượt là vĩ độ và kinh độ trong hệ quy chiếu trái đất.

Do ánh xạ f là tuyến tính, ta có các phương trình sau:

{𝑙 = 𝑚𝑥 + 𝑛𝑦 + 𝑝

𝑙′ = 𝑎𝑥 + 𝑏𝑦 + 𝑐

33

Với 𝑚, 𝑛, 𝑝, 𝑎, 𝑏, 𝑐 là các hằng số. Để xây dựng ánh xạ f chúng ta cần tìm giá

trị của các hằng số này. Dễ thấy rằng đây là hệ phương trình bậc nhất 3 ẩn do đó

chúng ta cần có tối thiểu 3 điểm tham chiếu giữa bản đồ trong nhà và bản đồ

Google Map. Sau khi tìm được giá trị của các hằng số 𝑚,𝑛, 𝑝, 𝑎, 𝑏, 𝑐, chúng ta có

thể tính được kinh độ và vĩ độ của bất cứ điểm nào trong bản đồ trong nhà bằng

cách sử dụng hệ phương trình trên. Thật vậy, giả sử chúng ta đã có 3 điểm tham

chiếu 𝐴(𝑥1, 𝑦1), 𝐵(𝑥2, 𝑦2), 𝐶(𝑥3, 𝑦3) đến 3 điểm tương ứng là 𝐴′(𝑙1, 𝑙1′ ),

𝐵′(𝑙2, 𝑙2′ ), 𝐶′(𝑙3, 𝑙3

′ ), khi đó, các toạ độ thoả mãn các hệ phương trình sau:

{

𝑙1 = 𝑚𝑥1 + 𝑛𝑦1 + 𝑝𝑙2 = 𝑚𝑥2 + 𝑛𝑦2 + 𝑝𝑙3 = 𝑚𝑥3 + 𝑛𝑦3 + 𝑝

{

𝑙1′ = 𝑎𝑥1 + 𝑏𝑦1 + 𝑐

𝑙2′ = 𝑎𝑥2 + 𝑏𝑦2 + 𝑐

𝑙3′ = 𝑎𝑥3 + 𝑏𝑦3 + 𝑐

Bài toán quy đổi toạ độ trong nhà sang toạ độ kinh độ, vĩ độ được quy về bài

toán giải 2 hệ phương trình bậc nhất 3 ẩn để tìm các hằng số 𝑚,𝑛, 𝑝, 𝑎, 𝑏, 𝑐. Với tối

thiểu 3 điểm tham chiếu, 2 hệ phương trình này là giải được và có nghiệm, chúng

ta có thể dễ dàng tính được giá trị của các hằng số 𝑚, 𝑛, 𝑝, 𝑎, 𝑏, 𝑐. Sử dụng giá trị

của các hằng số này để xây dựng ánh xạ f quy đổi toạ độ trong nhà sang kinh độ và

vĩ độ của trái đất.

Sau khi quy đổi toạ độ trong nhà sang kinh độ, vĩ độ của trái đất, kết quả

định vị có thể được hiển thị lên bản đồ Google Map. Như vậy, chúng ta có thể tích

hợp hệ thống định vị trong nhà với bản đồ Google Map (hoặc bất kỳ bản đồ nào sử

dụng hệ toạ độ kinh độ và vĩ độ) bằng cách tham chiếu tối thiểu 3 điểm giữa bản

đồ trong nhà và bản đồ Google Map.

3.6. Thiết kế và cài đặt hệ thống

Hệ thống được chia làm 2 thành phần chính là ứng dụng lập bản đồ từ

trường và ứng dụng định vị. Trong đó, ứng dụng lập bản đồ từ trường có chức

năng thu thập dữ liệu từ trường tại vị trí đo và tổng hợp thành bản đồ từ trường khu

vực, ứng dụng định vị có chức năng nhận dữ liệu cảm biến từ trường, sử dụng

thuật toán định vị để xác định vị trí và hiển thị vị trí của thiết bị lên bản đồ.

34

3.6.1. Ứng dụng lập bản đồ từ trường

Ứng dụng lập bản đồ từ trường giúp đơn giản hoá việc lập thu thập dữ liệu

cảm biến từ trường và tham chiếu đến một hệ quy chiếu cho trước. Tiến trình thu

thập dữ liệu được thực hiện qua 3 bước:

Bước 1: Di chuyển đến vị trí cần đo cường độ từ trường và nhập toạ độ vị trí

thông qua giao diện của ứng dụng. Việc nhập toạ độ vị trí cần đo được thực

hiện thông qua tương tác với 4 nút bấm trên giao diện ứng dụng tương ứng

với 4 hướng tiến, lùi, trái, phải thể hiện các bước di chuyển của người sử

dụng.

Bước 2: Thu thập dữ liệu từ trường tại vị trí hiện tại bằng cách bấm nút Start

trên giao diện ứng dụng. Ứng dụng sẽ thu thập giá trị từ cảm biến từ trường

của điện thoại trong vòng 5 giây và lưu lại vào tệp.

Bước 3: Sau khi thu thập đủ dữ liệu ở tất cả các vị trí cần thiết. Lập bản đồ

từ trường bằng cách quy đổi các giá trị về hệ quy chiếu bất biến trong phần

3.2 và ghi lại dữ liệu vào tệp để sử dụng trong định vị.

Lược đồ kiến trúc của ứng dụng lập bản đồ từ trường được trình bày trong

hình 3.9. Trong đó bao gồm 2 tầng chính là tầng dữ liệu và tầng logic.

Tầng dữ liệu của ứng dụng nhận dữ liệu từ 3 nguồn:

- Toạ độ vị trí mà người dùng nhập vào

- Dữ liệu cảm biến từ trường mà cảm biến của điện thoại đo được

- Hướng và góc nghiêng của điện thoại từ cảm biến gia tốc và con quay hồi

chuyển

Tầng logic của ứng dụng nhận dữ liệu từ tầng dữ liệu và thực hiện các tác

vụ:

- Quy đổi dữ liệu cảm biến từ trường về hệ quy chiếu trái đất

- Ghi lại các dữ liệu từ trường và toạ độ để thành lập bản đồ từ trường

Đầu ra cuối cùng của ứng dụng lập bản đồ là 1 tệp chứa các dữ liệu về toạ

độ và cường độ từ trường. Tệp này được dùng làm bản đồ từ trường trong ứng

dụng định vị.

35

Hình 3.9. Lược đồ kiến trúc ứng dụng lập bản đồ từ trường

Các thành phần chính trong ứng dụng:

- Data Adapter là thành phần có chức năng tổng hợp dữ liệu từ các nguồn.

Các dữ liệu về toạ độ được người dùng nhập vào và dữ liệu cảm biến của

điện thoại được tổng hợp và làm đầu vào cho chức năng hiệu chỉnh dữ

liệu.

- Data Refiner là thành phần có chức năng hiệu chỉnh dữ liệu thô từ cảm

biến cùng với các dữ liệu về toạ độ. Đối với các dữ liệu cảm biến từ

trường, thành phần data refiner có chức năng quy đổi các giá trị cảm biến

từ trường về hệ quy chiếu bất biến được trình bày trong mục 3.2, sau đó

kết hợp với dữ liệu toạ độ để đưa ra đầu ra cuối cùng của ứng dụng là tệp

bản đồ từ trường của khu vực được lập bản đồ.

36

Hình 3.10. Giao diện ứng dụng lập bản đồ từ trường

3.6.2. Ứng dụng định vị

Sau khi đã xây dựng được bản đồ từ trường, ứng dụng định vị có chức năng

xác định vị trí của điện thoại thông minh trong khu vực và hiển thị lên bản đồ. Việc

xác định vị trí của ứng dụng được thực hiện thông qua 3 bước:

Bước 1: Ứng dụng thu thập dữ liệu cảm biến từ trường và hướng, góc xoay

của điện thoại tại thời điểm tiến hành định vị. Dữ liệu cảm biến từ trường

được quy đổi về hệ quy chiếu trái đất theo các công thức được đề cập trong

mục 3.2 để làm đầu vào cho thuật toán định vị.

37

Bước 2: Ứng dụng đọc tệp bản đồ được tạo sẵn và thực thi thuật toán định vị

để đưa ra kết quả định vị. Kết quả của thuật toán định vị là cặp giá trị toạ độ

của thiết bị điện thoại trong khu vực được lập bản đồ.

Bước 3: Lưu lại kết quả định vị dưới dạng toạ độ và hiển thị kết quả lên bản

đồ Google Map đã được tích hợp

Lược đồ kiến trúc của ứng dụng định vị được thể hiện trong hình 4.3. Trong

đó bao gồm 2 tầng chính là tầng dữ liệu và tầng logic.

Tầng dữ liệu của ứng dụng truy cập dữ liệu cảm biến của điện thoại và nhận

các dữ liệu về cường độ từ trường từ cảm biến từ trường, hướng và góc nghiêng

của điện thoại từ cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển và chuyển các dữ liệu

này đến tầng logic.

Sau khi có được dữ liệu từ tầng dữ liệu, tầng logic của ứng dụng thực hiện

quy đổi dữ liệu từ trường sang hệ quy chiếu trái đất và thực thi thuật toán định vị

để ước lượng vị trí của điện thoại. Đầu ra cuối cùng của ứng dụng định vị là bộ giá

trị (x, y) thể hiện vị trí của điện thoại trong khu vực.

Hình 3.11. Lược đồ kiến trúc ứng dụng định vị

Các thành phần chính trong ứng dụng:

- Data Adapter là thành phần có chức năng ghi nhận và tổng hợp các dữ

liệu từ cảm biến của điện thoại. Các dữ liệu được ghi nhận trong ứng

38

dụng định vị bao gồm dữ liệu cảm biến từ trường và dữ liệu về góc

nghiêng của điện thoại từ các cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển.

- Data Refiner là thành phần có chức năng hiệu chỉnh dữ liệu thô từ cảm

biến cùng. Trong ứng dụng định vị, thành phần hiệu chỉnh dữ liệu thực

hiện quy đổi các giá trị cảm biến từ trường về hệ quy chiếu trái đất.

- Location strategy là thành phần chính thực hiện việc định vị. Bằng cách

sử dụng đầu vào là tập bản đồ có sẵn và dữ liệu cảm biến từ trường đã

được hiệu chỉnh, ứng dụng ước lượng vị trí của điện thoại bằng cách thực

hiện thuật toán k người láng giềng gần nhất với đầu vào tệp bản đồ và

véc tơ cường độ từ trường tại vị trí cần định vị. Bên cạnh việc sử dụng

thuật toán k người láng giềng gần nhất, ứng dụng cũng có thể được phát

triển để cài đặt các thuật toán định vị khác.

Hình 3.12. Giao diện ứng dụng định vị

39

Hình 3.13. Hiển thị kết quả định vị lên bản đồ

3.6.3. Khả năng mở rộng

Hệ thống được thiết kế để có khả năng mở rộng dễ dàng, không chỉ cường

độ từ trường mà các tín hiệu khác cũng có thể được sử dụng cho định vị như cường

độ tín hiệu Wi-Fi hay các loại sóng vô tuyến khác thông qua tính đóng gói dữ liệu.

Hình 3.14 thể hiện tính đóng gói của dữ liệu trong hệ thống. Mọi dữ liệu cảm biến

thu được đều được lưu trữ trong hệ thống độc lập với thành phần xử lý logic, điều

này giúp cho hệ thống có tính mềm dẻo và có thể đáp ứng việc sử dụng các dữ liệu

cảm biến khác trong tương lai, không ràng buộc với dữ liệu cảm biến từ trường.

40

Hình 3.14. Đóng gói dữ liệu trong hệ thống

Bên cạnh đó, hệ thống cũng được thiết kế để đáp ứng các thuật toán định vị

khác nhau trong tương lai. Bằng cách cài đặt thuật toán định vị mới với giao diện

trừu tượng sẵn có, chúng ta có thể dễ dàng thay đổi thuật toán định vị của hệ thống.

Việc cài đặt thuật toán định vị mới có thể thực hiện dễ dàng bằng cách kế thừa các

lớp trừu tượng AbstractIndoorLocationStrategy.

41

Chương 4. Thực nghiệm

4.1. Môi trường thực nghiệm

Hệ thống được thử nghiệm trong 1 khu vực 5m x 14m trong Trung tâm

thương mại Royal City để kiểm tra khả năng định vị của hệ thống. Thử nghiệm

diễn ra vào ngày 20/7/2019. Việc thu thập dữ liệu từ trường để xây dựng bản đồ từ

trường được thực hiện trên điện thoại XiaoMi A1. Bề mặt khu vực thử nghiệm

được thể hiện trong hình 4.1. Hình ảnh và vị trí của khu vực thử nghiệm trên bản

đồ được thể hiện trong hình 4.2 và 4.3.

Hình 4.1. Bề mặt khu vực thử nghiệm

42

Hình 4.2. Hình ảnh nền nhà khu vực thử nghiệm

Hình 4.3. Vị trí khu vực thử nghiệm trên bản đồ

43

Toàn bộ bề mặt khu vực thử nghiệm được chia thành một lưới các giao điểm

cách nhau 1m như hình vẽ. Toàn bộ thử nghiệm được tiến hành trong khu vực thử

nghiệm, trong quá trình thực hiện, thiết bị điện thoại không được mang ra khỏi khu

vực thử nghiệm.

4.2. Phương pháp thực hiện

4.2.1. Thực hiện lập bản đồ từ trường

Khu vực thử nghiệm có kích thước 5m x 14m được chia thành một lưới các

ô vuông 1m x 1m như hình 4.1. Trên toàn bộ khu vực có 90 giao điểm được tạo

bởi lưới và có toạ độ từ (0, 0) đến (5, 14). Người thực hiện lập bản đồ từ trường

tiến hành di chuyển trên lưới và đo cường độ từ trường tại tất cả 90 giao điểm

trong khu vực đã được đánh dấu. Giá trị cường độ từ trường tại mỗi vị trí được đo

trong khoảng thời gian 5 giây và ghi lại vào bộ nhớ. Vị trí của các giao điểm cần

đo được xác định bằng phương pháp đếm gạch, mỗi viên gạch lát trong khu vực có

kích thước 0.5𝑚 × 0.5𝑚. Khi thực hiện đo cường độ từ trường tại mỗi vị trí,

người thực hiện đứng thẳng, cầm điện thoại song song với mặt đất và cách mặt đất

khoảng 1m.

4.2.2. Thực hiện định vị

Sau khi xây dựng được bản đồ từ trường của khu vực, ứng dụng được thử

nghiệm khả năng định vị khi di chuyển trong khu vực. Để thực hiện kiểm tra khả

năng định vị của hệ thống, người sử dụng di chuyển trong khu vực thử nghiệm

theo một đường đi được xác định trước như trong hình 4.4. Quãng đường di

chuyển trong thử nghiệm được chia thành 70 vị trí thử nghiệm định vị với khoảng

cách mỗi vị trí là 0.2m. Mỗi vị trí thử nghiệm được đánh dấu 1 điểm trên hình.

44

Hình 4.4. Đường đi thử nghiệm

Đường đi thử nghiệm bao gồm 5 đoạn và 4 lần chuyển hướng, bắt đầu từ

điểm 𝐴(1, 1) và kết thúc ở điểm 𝐹(4.4, 7.2). Lộ trình đường đi thử nghiệm như

sau:

- Xuất phát ở 𝐴(1, 1) và đi thẳng đến 𝐵(1, 9.2)

- Từ vị trí 𝐵(1, 9.2) chuyển hướng và đi thẳng đến 𝐶(1.8, 10)

- Từ vị trí 𝐶(1.8, 10) chuyển hướng và đi thẳng đến 𝐷(3.8, 10)

- Từ vị trí 𝐷(3.8, 10) chuyển hướng và đi thẳng đến 𝐸(4.4, 9.4)

- Từ vị trí 𝐸(4.4, 9.4) chuyển hướng và đi thẳng đến 𝐹(4.4, 7.2). Kết thúc

lộ trình.

Thực hiện di chuyển từng bước trên đường đi thử nghiệm và tiến hành định

vị tại tất cả 70 vị trí thử nghiệm. Trong quá trình định vị, giữ điện thoại ở độ cao

khoảng 1m so với mặt đất. Mỗi kết quả định vị đều được ứng dụng ghi lại vào tệp

kết quả dưới dạng cặp giá trị toạ độ.

A(1, 1)

B(1, 9.2)

C(1.8, 10)

D(3.8, 10)

E(4.4, 9.4)F(4.4, 7.2)

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

5

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

X

Y

Đường đi thử nghiệm

45

4.3. Kết quả thực nghiệm

Tiến hành lập bản đồ và thử nghiệm khả năng định vị của hệ thống như đã

trình bày trong mục 4.2. Thuật toán định vị được sử dụng trong ứng dụng là thuật

toán k người láng giềng gần nhất với k = 5. Thử nghiệm được lặp lại 5 lần và kết

quả định vị được thể hiện trong hình 4.5. Trong đó, đường màu xanh là đường đi

thực tế của người thực hiện trong khu vực và các điểm màu cam là kết quả định vị

của ứng dụng được ghi lại. Vị trí thực tế và kết quả định vị được thể hiện trên cùng

một hình vẽ cho chúng ta cái nhìn tổng quát nhất về độ chính xác của kết quả định

vị. Các điểm màu cam biểu diễn kết quả định vị càng gần với đường màu xanh

biểu diễn vị trí thực tế của điện thoại chứng tỏ kết quả định vị càng chính xác,

ngược lại, các điểm màu cam càng xa đường màu xanh thì kết quả định vị càng

thiếu chính xác.

Hình 4.5. Kết quả thử nghiệm định vị của hệ thống

0

1

2

3

4

5

6

0 2 4 6 8 10 12 14

X

Y

Kết quả định vị

Vị trí thực tế Kết quả định vị

46

4.4. Đánh giá độ chính xác của hệ thống

Độ chính xác của hệ thống được đánh giá thông qua sai số của kết quả định

vị. Sử dụng đầu ra của các thử nghiệm là các bộ giá trị toạ độ thực tế tại mỗi vị trí

thử nghiệm và toạ độ kết quả định vị của hệ thống, chúng ta tính được sai số D của

mỗi lần định vị được tính bằng khoảng cách từ vị trí thực tế 𝑃(𝑥, 𝑦) tại mỗi vị trí

thử nghiệm vị trí là kết quả định vị của hệ thống 𝑃′(𝑥′, 𝑦′), khoảng cách này được

tính theo công thức:

𝐷 = |𝑃′ − 𝑃| = √(𝑥′ − 𝑥)2 + (𝑦′ − 𝑦)2

Tiến hành tính sai số với tất cả lần thử nghiệm và mỗi lần thử nghiệm 70

phép định vị, chúng ta có được thống kê tổng quát về sai số và phân bố giá trị của

sai số trong cả 5 lần thử nghiệm hệ thống trong bảng 4.1 và hình 4.6.

Tổng số phép thử 350

Sai số trung bình (m) 0.522

Độ lệch chuẩn (m) 0.415

Sai số nhỏ nhất (m) 0.043

Sai số lớn nhất (m) 2.364

Bảng 4.1. Thống kê sai số đầu ra của hệ thống

47

Hình 4.6. Phân bố giá trị sai số

Từ hình 4.6 về phân bố giá trị sai số, chúng ta thấy rằng trong đa số các

trường hợp, sai số đầu ra của hệ thống nằm trong khoảng từ 0.1 đến 0.7. Tỉ lệ sai

số lớn hơn 0.7 là tương đối thấp trong toàn bộ 5 lần thử nghiệm.

Từ hình 4.5 biểu diễn kết quả định vị của hệ thống, chúng ta có thể nhận xét

rằng hệ thống có độ chính xác không đều trên mỗi đoạn đường khác nhau, dễ dàng

thấy rằng ở các đoạn BC và DE, hệ thống đưa ra kết quả định vị thiếu chính xác

nhất so với các đoạn đường còn lại trong toàn bộ lộ trình thử nghiệm. Thực hiện

thống kê sai số của kết quả định vị trên từng đoạn đường, ta có các thống kê và

biểu đồ phân bố giá trị sai số như dưới đây:

12%

34%35%

7%

1% 2% 3% 3%1% 1% 1% 1%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

0

20

40

60

80

100

120

140

Tỉ lệ

Tần

su

ất

Sai số (m)

Phân bố sai số của kết quả định vị

Tần suất Tỉ lệ (%)

48

(a) Phân bố sai số trên đoạn AB

(b) Phân bố sai số trên đoạn BC

16%

42%

36%

6%

0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Tỉ lệ

Tần

su

ất

Sai số (m)

Phân bố sai số trên đoạn AB

Tần suất Tỉ lệ (%)

0%

5% 5% 5%

10%

15%

10%

30%

10% 10%

0% 0%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

0

1

2

3

4

5

6

7

Tỉ lệ

Tần

su

ất

Sai số (m)

Phân bố sai số trên đoạn BC

Tần suất Tỉ lệ (%)

49

(c) Phân bố sai số trên đoạn CD

(d) Phân bố sai số trên đoạn DE

8%

22%

48%

14%

2%4%

0% 0%2%

0% 0% 0%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

0

5

10

15

20

25

30

Tỉ lệ

Tần

su

ất

Sai số (m)

Phân bố sai số trên đoạn CD

Tần suất Tỉ lệ (%)

0% 0% 0% 0%

7% 7%

40%

20%

7%

0%

13%

7%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

0

1

2

3

4

5

6

7

Tỉ lệ

Tần

su

ất

Sai số (m)

Phân bố sai số trên đoạn DE

Tần suất Tỉ lệ (%)

50

(e) Phân bố sai số trên đoạn EF

Hình 4.7. Thống kê sai số trên từng đoạn đường thử nghiệm

Từ các thống kê sai số trên từng đoạn đường thử nghiệm, chúng ta nhận thấy

rằng trên các đoạn AB, CD và EF, trong phần lớn thử nghiệm có sai số nhỏ hơn

1m. Ngược lại, khi chuyển hướng từ đoạn AB để di chuyển trên đoạn BC, có 30%

thử nghiệm có sai số nằm trong khoảng 1.4m đến 1.6m. Tương tự, trên đoạn DE,

có 40% số trường hợp có sai số nằm trong khoảng 1.2m đến 1.4m. Từ các thống kê

này, chúng ta có thể thấy rằng sai số đầu ra của hệ thống tăng đáng kể khi điện

thoại chuyển hướng trong khi di chuyển và có xu hướng ổn định khi điện thoại di

chuyển theo đường thẳng.

Do sai số đầu ra của hệ thống không được phân bố đều, sử dụng các phân vị

là một cách hiệu quả để đánh giá độ chính xác của hệ thống. Các phân vị thể hiện

sự phân bố và phân tán của tập dữ liệu. Các phân vị là các giá trị chia tập dữ liệu

thành các phần có số lượng quan sát nhất định, trong đó, tứ phân vị chia tập dữ liệu

thành 4 phần bằng nhau và bách phân vị 90 chia tập dữ liệu thành 2 phần lần lượt

là 90% và 10% tập dữ liệu ban đầu. Các giá trị phân vị của sai số lần lượt được thể

7%

33%

40%

5%

0%2% 2% 2% 2%

4%2% 2%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

0

5

10

15

20

25

Tỉ lệ

Tần

su

ất

Sai số (m)

Phân bố sai số trên đoạn EF

Tần suất Tỉ lệ (%)

51

hiện trong bảng 4.2, trong trường hợp này, chúng ta sử dụng tứ phân vị và bách

phần vị 90.

Tứ phân vị thứ nhất (25%) 0.288

Tứ phân vị thứ hai (50%) 0.418

Tứ phân vị thứ ba (75%) 0.546

Bách phân vị 90 (90%) 1.157

Bảng 4.2. Các phân vị của sai số đầu ra của hệ thống

Các giá trị phân vị thể hiện rằng trong 25% các trường hợp thử nghiệm, sai

số đầu ra của hệ thống là nhỏ hơn 0.288m và trong 90% các trường hợp thử

nghiệm, giá trị sai số nhỏ hơn 1.157m.

52

Chương 5. Kết luận

Trong ngữ cảnh phát triển phần mềm thương mại, các hệ thống định vị trong

nhà có độ tin cậy cao, chi phí phát triển và triển khai thấp vẫn là mục tiêu được

nhiều nghiên cứu hướng đến. Mục tiêu chính của luận văn này là nghiên cứu và

phát triển một hệ thống định vị trong nhà dựa trên cảm biến điện thoại thông minh,

nhằm mục đích cắt giảm chi phí phát triển và triển khai trong thực tế.

Trong quá trình nghiên cứu các hệ thống định vị trong nhà và công trình

trước đó, tôi nhận thấy rằng các công nghệ như Wi-Fi và Bluetooth được sử dụng

rất rộng rãi trong các hệ thống định vị trong nhà. Thông qua việc nghiên cứu và so

sánh các ưu nhược điểm của các hệ thống và công nghệ định vị trong nhà trước đó,

tôi đề xuất xây dựng hệ thống định vị trong nhà dựa trên cường độ tín hiệu từ

trường và cảm biến từ trường ở điện thoại thông minh nhằm mục tiêu cắt giảm chi

phí, không cần đầu tư cơ sở hạ tầng thiết bị và dễ sử dụng.

Hệ thống định vị trong nhà sử dụng cảm biến từ trường trên điện thoại thông

minh đã được phát triển và thử nghiệm cho kết quả tốt. Độ chính xác của hệ thống

trong các thử nghiệm là sai số định vị nhỏ hơn 1.157m trong 90% các trường hợp.

Hệ thống được thiết kế để có tính mềm dẻo và có thể áp dụng các tín hiệu khác

thay vì phụ thuộc vào cường độ bức xạ từ trường. Việc tích hợp hệ thống với bản

đồ Google Map cũng làm tăng tính dễ sử dụng của hệ thống trong việc định vị.

Trong tương lai, hệ thống định vị trong nhà sử dụng cảm biến từ trường trên

điện thoại thông minh có thể được ứng dụng trong thực tế, tuy nhiên vẫn còn một

số hạn chế của hệ thống cần được khắc phục. Hệ thống được phát triển dựa trên

tính ổn định của cường độ từ trường trong khu vực, do đó, mỗi khi khu vực có sự

thay đổi đáng kể, cần phải tiến hành xây dựng lại bản đồ từ trường khu vực. Bên

cạnh đó, có thể tăng độ chính xác của hệ thống và giảm lượng tiêu thụ tài nguyên

tính toán bằng cách khoanh vùng tìm kiếm khi thực hiện thuật toán định vị. Có thể

kết hợp thêm các tín hiệu khác trong khu vực như bản đồ cường độ Wi-Fi và mã

SID của mạng Wi-Fi để tăng độ chính xác. Những hướng nghiên cứu tiếp theo

cũng có thể sử dụng các thuật toán định vị khác như bộ lọc Kalman hoặc bộ lọc hạt

để tăng độ tin cậy của kết quả định vị.

53

Tài liệu tham khảo

[1] Wi-Fi Alliance, http://wi-fi.org

[2] 3G PPP, http://3gppp.org

[3] 5G PPP, http://5g-ppp.eu

[4] Bluetooth, http://www.bluetooth.com

[5] Bluetooth Beacons, http://www.bluetoothbeacons.com

[6] T. Tsang và M. El-Gamal (2005), Ultra-wideband (UWB) communications

systems: an overview

[7] J. York (2008), Acoustic Source Localization

[8] R. Dobbins, S. Garcia, B. Shaw (2011), Software Defined Radio Localization

Using 802.11-style Communications

[9] P. Barsocchi, S. Lenzi, S. Chessa, G. Giunta (2009), A Novel Approach to

Indoor RSSI Localization by Automatic Calibration of the Wireless

Propagation Model

[10] Oguejiofor O. S, Aniedu A. N, Ejiofor H. C, Okolibe A. U (2013),

Trilateration Based localization Algorithm for Wireless Sensor Network

[11] R. E. Kalman (1960), A new approach to linear filtering and prediction

problems

[12] R. Want, A.Hopper, V. Flaco, J. Gibbsons (1992), The Active Badge Location

System

[13] Ward, Jones và A. Hopper (1997), A New Location Technique for the Active

Office

[14] S. Suksakulchai, S. Thongchai, D.M. Wilkes, K. Kawamura (2000), Mobile

robot localization using an electronic compass for corridor environment

[15] J. Haverinen, A. Kemppainen (2009), A global self-localization technique

utilizing local anomalies of the ambient magnetic field

[16] D. Navarro. G. Benet (2009), Magnetic map building for mobile robot

localization purpose

[17] S. Yuanchao, B. Cheng, S. Goubin, Z. Chunshui, L. Liqun, Z. Feng. (2015),

Magicol: Indoor Localization Using Pervasive Magnetic Field and

Oppotunistic WiFi Sensing

[18] Google (2015), Motion and position sensors