Cải tiến hệ thống định vị quán tính nhằm nâng cao độ chính xác ước lượng thông số bước đi trong chăm sóc sức khỏe TT

ĐẠI HỌC ĐÀ NĂNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

PHẠM DUY DƯỞNG

CẢI TIẾN HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH
NHẰM NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC ƯỚC LƯỢNG
THƠNG SỐ BƯỚC ĐI TRONG CHĂM SĨC SỨC KHỎE

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
Mã sớ:

9 52 02 16

TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

Đà Nẵng, 2021


Cơng trình được hồn thành tại
ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

Người hướng dẫn khoá học 1: PGS.TS Đoàn Quang Vinh
Người hướng dẫn khoá học 2: TS. Nguyễn Anh Duy

Phản biện 1:
Phản biện 2:

Luận án được bảo vệ tại Hội đồng chấm Luận án tốt nghiệp Tiến sĩ
Kỹ thuật họp tại Trường Đại học Bách Khoa vào ngày 17 tháng 7
năm 2021

Có thể tìm hiểu luận án tại:
- Trung tâm Học liệu và Truyền thông, Trường Đại học Bách Khoa
- Thư viện Quốc gia Việt Nam


MỞ ĐẦU
Lý do chọn đề tài
Thông số bước đi (TSBĐ) của con người phụ thuộc vào sự tác
động lẫn nhau phức tạp của các bộ phận chính của hệ thần kinh, cơ
xương và tim mạch. Nên khi có sự tổn thương ở các hệ cơ quan này
thì TSBĐ cũng thay đổi theo. Do vậy, việc đo TSBĐ rất quan trọng
hỗ trợ cho bác sĩ trong q trình chẩn đốn bệnh tật, đánh giá tình trạng
sức khoẻ và tiến trình phục hồi chức năng. Những TSBĐ được ứng
dụng nhiều trong y tế như tốc độ bước, độ dài bước chân, độ dài sải
chân, góc bước, thời gian bước, độ rộng bước… Hiện nay có một số
hệ thống đo TSBĐ thương mại nhưng giá thành rất cao và bị giới hạn
phạm vị làm việc nên rất khó áp dụng rộng rãi tại các cơ sở y tế trong
nước. Do vậy, đề tài xây dựng những hệ thống ước lượng TSBĐ có
giá thành rẻ, linh hoạt và không bị giới hạn phạm vi làm việc sử dụng
cảm biến quán tính (IMU).
Cảm biến IMU gồm một cảm biến gia tốc 3D và một cảm biến
vận tốc góc 3D. Cảm biến IMU được gắn lên các bộ phận của cơ thể
để ước lượng hướng, vận tốc và vị trí của chuyển động thơng qua thuật
tốn định vị qn tính (INA). Trong đó, hướng chuyển động trong hệ
toạ độ tham chiếu bên ngoài (WCS) được xác định bằng cách tích phân
tín hiệu vận tốc góc; gia tốc của chuyển động được xác định bằng
chuyển tín hiệu gia tốc đo được từ cảm biến gia tốc sang hệ toạ độ
WCS sử dụng thơng tin hướng sau đó loại bỏ gia tốc trọng trường; vận
tốc chuyển động được xác định bằng cách tích phân của gia tốc; vị trí

chuyển động được xác định bằng tích phân vận tốc chuyển động. Các
TSBĐ của người dùng có thể được trích xuất từ hướng, vận tốc và vị
trí theo thời gian của cảm biến IMU trong quá trình chuyển động. Một
hệ thống định vị sử dụng IMU gọi là hệ thống định vị quán tính (INS).

Trang 1


Nhược điểm của hệ thống INS là sai số bị tích luỹ do việc tích
phân các tín hiệu có thành phần nhiễu nên tác giả đề xuất nghiên cứu
cải tiến hệ thống INS nhằm nâng cao độ chính xác của việc ước lượng
chuyển động sử dụng cảm biến IMU để trích xuất TSBĐ của người
dùng.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu xây dựng một số hệ thống có thể tự động ước lượng
TSBĐ của người dùng nhằm phục vụ các bài kiểm tra TSBĐ.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu của luận án là hệ
thống ước lượng TSBĐ sử dụng cảm biến IMU.
Phạm vi nghiên cứu: Phạm vi nghiên cứu dừng lại ở việc xây
dựng phần cứng và thuật toán. Việc ước lượng chuyển động trong
chăm sóc sức khoẻ là vấn đề rất rộng, nên giới hạn phạm vi nghiên
cứu là ước lượng TSBĐ gồm tốc độ bước, độ dài bước/sải chân, thời
gian bước, tần số bước mà khơng đi sâu vào việc chẩn đốn, đánh giá
tình trạng sức khoẻ và phục hồi chức năng.
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu là kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết
và thực nghiệm, nghiên cứu từ tổng quan đến chi tiết, kế thừa các kết
quả nghiên cứu đã được công bố trên thế giới đặc biệt là các công bố
của tác giả luận án và cộng sự.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
Về khoa học: Luận án là cơng trình khoa học – cơng nghệ trong
việc xây dựng các hệ thống ước lượng các TSBĐ cho người dùng sử
dụng bộ lọc Kalman (KF) dựa trên hệ thống INS. Góp phần nâng cao
độ chính xác trong ước lượng chuyển động trong một số trường hợp
cụ thể, tạo kênh thơng tin chính xác, khách quan hỗ trợ cho bác sĩ trong

Trang 2


việc đánh giá tình trạng sức khoẻ cũng như tiến trình phục hồi chức
năng.
Về thực tiễn: Từ kết quả nghiên cứu, thực nghiệm xây dựng
thuật toán INA và bộ lọc KF dựa trên hệ thống INS giúp làm chủ công
nghệ định vị qn tính từ đó triển khai hệ thống INS rộng rãi vào thực
tế. Từ kết quả nghiên cứu của luận án có thể hướng đến chế tạo thiết
bị ước lượng các TSBĐ cho người dùng để sử dụng tại các cơ sở y tế
ở Việt Nam.
Những đóng góp mới của luận án
Đóng góp mới của luận án là đã đề xuất và triển khai được một
hệ thống mới để ước lượng tham số bước đi có sử dụng cảm biến IMU
đặt trên bàn chân và khung tập đi, nâng cao độ chính xác theo hướng
đáp ứng yêu cầu của các cơ sở y tế trong công tác chăm sóc sức khoẻ.
Bớ cục chung của luận án
Ngồi phần mở đầu, kết luận, danh mục tài liệu tham khảo và
mục lục thì luận án được bố cục thành 4 chương, trong đó phần đóng
góp của luận án được trình bày trong Chương 3 và Chương 4.
Chương 1: Nghiên cứu tổng quan việc ước lượng TSBĐ trong chăm
sóc sức khoẻ
Chương 2: Nghiên cứu triển khai thuật toán hệ thống INS

Chương 3: Nghiên cứu xây dựng hệ thống INS đặt trên bàn chân
Chương 4: Nghiên cứu xây dựng hệ thống INS đặt trên khung tập đi

Trang 3


CHƯƠNG 1. NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN VIỆC ƯỚC
LƯỢNG TSBĐ TRONG CHĂM SĨC SỨC KHOẺ
1.1 Một sớ khái niệm về TSBĐ
Các TSBĐ cần thiết trong y tế được sắp xếp theo thứ tự từ quan
trọng đến ít quan trọng hơn như sau: vận tốc bước, độ dài bước/sải,
tần số bước, thời gian bước, đơ rộng bước, góc bước, thời gian đu đưa,
thời gian chạm đất, quãng đường đi,…
1.2 Tầm quan trọng của TSBĐ
TSBĐ rất quan trọng và hỗ trợ bác sĩ trong việc:
- Chẩn đoán sớm, theo dõi diễn biến của một số bệnh liên quan
đến TSBĐ như các bệnh thần kinh, cơ xương, tim mạch nhằm
đưa ra phát đồ điều trị tốt nhất.
- Đánh giá tình trạng sức khoẻ của người dùng và đưa ra các lời
khuyên về sự hỗ trợ, vấn đề nhập viện, nhu cầu phục hồi chức
năng, thời điểm xuất viện và tiến trình hồi phục.
- Theo dõi tiến trình hồi phục chức năng, đưa ra lộ trình luyện
tập nhằm rút ngắn thời gian điều trị và phục hồi chức năng
1.3 Tiềm năng ứng dụng cảm biến qn tính trong y tế
Ngày nay IMU có kính thước ngày càng nhỏ gọn, giá thành rẻ,
độ chính xác cao và ổn định, đặc biệt là có khả năng hoạt động độc lập
nên có tiềm năng nhất trong các ứng dụng trong y tế. Trong đó có hỗ
trợ hơ hấp nhân tạo; giám sát hoạt động; giám sát hồi đáp sinh học;
phát hiện bệnh nhân ngã; giám sát tư thế của giường bệnh hay của
bệnh nhân; giám sát độ nghiêng của đầu và cổ bệnh nhân cùng với hệ

thống ống thở, ống truyền dinh dưỡng để tránh tắc nghẽn; giám sát
huyết áp; sử dụng trong các thiết bị chụp hình, máy quét, dụng cụ phẫu
thuật, bộ phận cơ thể giả; phát hiện rung cho các bệnh nhân Parkinson;
giám sát hao mịn thiết bị; chẩn đốn từ xa, phục hồi chức năng…
1.4 Tổng quan tình hình nghiên cứu việc ứng dụng IMU trong
ước lượng TSBĐ
Thuật toán sử dụng IMU để ước lượng TSBĐ có thể chia thành
3 mơ hình: mơ hình trừu tượng, mơ hình dáng đi và tích phân trực tiếp.

Trang 4


Trong đó mơ hình tích phân trực tiếp sẽ tích phân gia tốc để thu được
vận tốc chuyển động. Mô hình này có ưu điểm là chính xác cao, dễ sử
dụng và không cần huấn luyện phức tạp. Đặc biệt, định vị cho người
đi bộ sử dụng INA là một hướng trong mơ hình này với ưu điểm là độ
chính xác cao hơn và cho thơng tin 3D để trích xuất được nhiều thông
tin cho phép mở rộng các ứng dụng của TSBĐ trong y tế. Tuy nhiên
vấn đề còn tồn tại của mơ hình dáng đi là cần xác định chính xác hướng
và hiệu chỉnh sai số trong quá trình tích phân.
Do vậy đề tài sử dụng mơ hình tích phân trực tiếp theo hướng
định vị cho người đi bộ và nghiên cứu nâng cao độ chính xác của việc
ước lượng TSBĐ là phù hợp với xu hướng của thế giới.
1.4.1 Mơ hình trừu tượng
1.4.2 Mơ hình dáng đi
1.4.3 Tích phân trực tiếp
1.4.4 Tổng quan tình hình nghiên cứu ước lượng TSBĐ sử dụng
IMU đặt trên bàn chân
Bàn chân là vị trí rất thích hợp để đặt cảm biến IMU do bước đi
có tính lặp đi lặp lại và luôn tồn tại thời điểm vận tốc bàn chân bằng

không mỗi khi chạm đất. Hiện nay cũng có nhiều cơng trình nghiên
cứu đã được cơng bố về vấn đề này. Tuy nhiên mỗi cơng trình đều có
ưu và nhược điểm riêng. Trong đó, hệ thống đơn giản về phần cứng
và thuật tốn thì sai số lớn trong khi hệ thống chính xác thì lại phức
tạp về phần cứng và thuật tốn, thậm chí cịn bị giới hạn bởi phạm vi
làm việc và cần cài đặt ban đầu phức tạp. Do vậy, đề tài đề xuất hệ
thống ở Chương 3 vừa đơn giản vừa đảm bảo được độ chính xác và
linh hoạt trong sử dụng, giá thành rẻ.
1.4.5 Tổng quan tình hình nghiên cứu ước lượng TSBĐ sử dụng
IMU đặt trên khung tập đi
Đã có một số đề xuất liên quan đến hệ thống INS đặt trên khung
tập đi sử dụng cho những người cần hỗ trợ đi lại. Tuy nhiên, đa số
dùng cho loại khung tập đi 4 bánh ít phổ biến và cho ít thơng tin bước
đi. Do vậy, luận án đề xuất hệ thống ở Chương 4 cho khung phổ biến
Trang 5


là loại 2 bánh hoặc không bánh cho phép truy xuất được nhiều thơng
tin bước đi chính xác và sử dụng linh hoạt, giá thành rẻ.
1.4.6 Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước
Nhìn chung các nghiên cứu trong nước về hệ thống INS và IMU
còn hạn chế, đặc biệt là trong các ứng dụng trong ước lượng TSBĐ
của người dùng. Các nghiên cứu trong nước về INS và IMU chủ yếu
tập trung trong việc kết hợp với hệ thống GPS trong bài toán định vị.
1.5 Kết luận chương
Trong chương này đã trình bày được tầm quan trọng của TSBĐ
và tiềm năng ứng dụng của cảm biến IMU trong y tế. Từ đó nghiên
cứu tổng quan tình hình nghiên cứu việc ứng dụng cảm biến IMU để
ước lượng TSBĐ và lựa chọn hướng nghiên cứu phù hợp với xu hướng
của thế giới đó là hướng định vị cho người đi bộ. Hướng này có nhược

điểm là sai số tích luỹ do tích phân các thành phần nhiễu nên luận án
đề xuất nâng cao độ chính xác trong 2 trường hợp cụ thể là INS đặt
trên bàn chân và đặt trên khung tập đi. Đây là phần đóng góp chính
của luận án được thể hiện trong Chương 3 và Chương 4.
Với ứng dụng INS đặt trên bàn chân, luận án đề xuất hệ thống
vừa đơn giản vừa đảm bảo được độ chính xác và linh hoạt trong sử
dụng. Với INS đặt trên khung tâp đi, luận án đề xuất INS đặt trên
khung tập đi cho loại phổ biến là 2 bánh hoặc không bánh truy xuất
được nhiều thông tin bước đi chính xác và sử dụng linh hoạt.

Trang 6


CHƯƠNG 2. NGHIÊN CỨU TRIỂN KHAI THUẬT TOÁN HỆ
THỐNG ĐỊNH VỊ QN TÍNH
2.1 Cảm biến qn tính
2.1.1 Cảm biến
2.1.2 Cảm biến quán tính IMU
Cảm biến IMU bao gồm cảm biến gia tốc 3D và cảm biến vận
tốc góc 3D. Luận án sử dụng loại IMU không đế (Strapdown) như
MTi-100 (Chương 3) và MTi-1 (Chương 4) của hãng Xsens. Lúc này
hệ thống INS gọi là hệ thống SINS.
2.2 Triển khai hệ thớng định vị qn tính
2.2.1 Hệ thống định vị
2.2.2 Triển khai thuật toán hệ thống SINS
2.2.2.1 Các hệ trục toạ độ
Trong luận án này ứng dụng INS trong phạm vi rất hẹp nên chỉ
sử dụng 2 hệ trục toạ độ là hệ toạ độ vật thể (BCS) và hệ trục toạ độ
quốc tế (WCS) làm tham chiếu bên ngoài để xác định quỹ đạo chuyển
động của vật thể. Do IMU gắn với vật thể chuyển động nên BCS được

chọn trùng với hệ trục toạ độ vật lý của IMU. Hệ WCS chỉ được dùng
với vai trò là hệ toạ độ cục bộ với tâm trùng với tâm của BCS tại thời
điểm ban đầu, trục 𝑧𝑤 hướng lên theo phương thẳng đứng, trục 𝑥𝑤
nằm ngang và trong cùng mặt phẳng đứng với trục 𝑥𝑏 của BCS. Các
ký hiệu [𝑎]𝑏 hoặc [𝑎]𝑤 biễu diễn vectơ 𝑎 trong hệ BCS hoặc WCS.
2.2.2.2 Nguyên lý hoạt động của hệ thống SINS
Các tín hiệu vận tốc góc và gia tốc đo được của vật thể là trong
hệ BCS. Hướng của vật thể trong hệ WCS được xác định bằng cách
tích phân giá trị vận tốc góc đo được kết hợp với hướng ban đầu của
vật thể. Hướng vật thể được sử dụng để chuyển tín hiệu gia tốc đo
được trong hệ BCS sang hệ WCS và loại bỏ gia tốc trọng trường. Lúc
này, vận tốc được xác định bằng cách tích phân của gia tốc trong WCS
kết hợp với vận tốc ban đầu. Tương tự, vị trí vật thể được xác định
bằng cách tích phân của vận tốc kết hợp với vị trí ban đầu. Như vậy,
hai vấn đề quan tâm ở hệ SINS là việc chuyển hệ toạ độ và việc khai
triển các tích phân sẽ được trình bày ở các phần tiếp theo.

Trang 7


2.2.2.3 Chuyển hệ toạ độ dùng quaternion
Việc chuyển một vectơ 𝑎 từ hệ BCS sang hệ WCS là [𝑎]𝑤 =
𝐶𝑏𝑤 [𝑎]𝑏 và ngược lại là [𝑎]𝑏 = 𝐶𝑤𝑏 [𝑎]𝑤 . Trong đó, 𝐶𝑏𝑤 và 𝐶𝑤𝑏 là các
𝑏
ma trận chuyển và 𝐶𝑏𝑤 = 𝐶 𝑇 𝑤 ∈ 𝑅 3×3.
Ma trận chuyển có thể được xây dựng bằng phương pháp DCM,
Euler và quaternion. Trong đó, phương pháp quaternion có nhiều ưu
điểm ở việc lưu trữ ít thơng tin và khối lượng tính toán nhỏ hơn.
Một quaternion 𝑞 = 𝑞𝑤 + 𝑞𝑥 𝒊 + 𝑞𝑦 𝒋 + 𝑞𝑧 𝒌 được định nghĩa là
một số phức có ba thành phần ảo được sử dụng để biểu diễn phép quay

từ WCS sang BCS. Cụ thể, khi quay hệ WCS quanh một vectơ đơn vị
𝑢 = [𝑢𝑥 𝑢𝑦 𝑢𝑧 ] một góc 𝜃 thích hợp về trùng với hệ BCS thì
quaternion 𝑞 tương ứng được biểu diễn dưới dạng ma trận như sau
𝑞 = [𝑞𝑤

𝑞𝑥

𝑞𝑦

𝑞𝑧 ] = [cos 𝜃
2

𝜃
sin 𝑢𝑥
2

𝜃
sin 𝑢𝑦
2

𝑇

𝜃
sin 𝑢𝑧 ]
2

(2-6)

Lúc này ma trận chuyển 𝐶𝑤𝑏 được tính như sau
2 + 𝑞2 ) − 1

2(𝑞𝑤
𝑥

𝐶𝑤𝑏

= 𝐶(𝑞) = [2(𝑞𝑥 𝑞𝑦 − 𝑞𝑤 𝑞𝑧 )
2(𝑞𝑥 𝑞𝑧 + 𝑞𝑤 𝑞𝑦 )

2(𝑞𝑥 𝑞𝑦 + 𝑞𝑤 𝑞𝑧 )

2(𝑞𝑥 𝑞𝑧 − 𝑞𝑤 𝑞𝑦 )

2
2(𝑞𝑤

2(𝑞𝑦 𝑞𝑧 + 𝑞𝑤 𝑞𝑥 )]
2 + 𝑞2 ) − 1
2(𝑞𝑤
𝑧

+

𝑞𝑦2 )

−1

2(𝑞𝑦 𝑞𝑧 − 𝑞𝑤 𝑞𝑥 )

(2-11)

2.2.2.4 Khai triển tích phân để xác định hướng, vận tốc và vị trí
Việc triển khai tích phân để xác định hướng 𝑞 ∈ 𝑅 4, vận tốc
𝑣 ∈ 𝑅 và vị trí 𝑟 ∈ 𝑅 3 của vật thể trong WCS được thực hiện bằng
khai triển Taylor bậc 3 cho hướng, bậc 1 cho vận tốc và vị trí.
2.3 Triển khai bộ lọc KF kiểu MEKF cho hệ thống SINS
Khi triển khai tích phân, sai số sẽ bị tích luỹ do nhiễu trong cảm
biến và việc xấp xỉ dùng khai triển Taylor. Lúc này, các giá trị hướng,
vận tốc và vị trí từ việc khai triển tích phân này gọi là giá trị sơ bộ
𝑞̂, 𝑟̂ , 𝑣̂. Bộ lọc KF sẽ ước lượng sai số của chúng 𝑞̅ , 𝑟̅ , 𝑣̅ để bù lại cho
các giá trị sơ bộ. Thành phần nhiễu chậm thay đổi 𝑏𝑎 , 𝑏𝑔 cũng được
đưa vào bộ lọc để ước lượng. Việc này được thể hiện trong Hình 2.12.
Có nhiều bộ lọc được sử dụng trong mục đích này, tuy nhiên bộ
lọc kiểu MEKF có ưu điểm vừa tính tốn nhanh vừa đảm bảo độ chính
xác. MEKF ước lượng sai số 𝑞̅ , 𝑣̅ , 𝑟̅ thay vì ước lượng trực tiếp 𝑞, 𝑣, 𝑟
3

Trang 8


là để có được mơ hình tuyến tính. MEKF khơng có tín hiệu điều khiển
đầu vào, các tín hiệu của cảm biến và các giá trị sơ bộ 𝑞̂, 𝑟̂ , 𝑣̂ được sử
dụng để xây dựng các tham số của bộ lọc. Lúc này, MEKF có tham số
thay đổi theo thời gian. Các tín hiệu đo từ các cảm biến khác trong hệ
thống được sử dụng để xây dựng các phương trình cập nhật (PTCN)
cho bộ lọc. Bộ lọc được triển khai về dạng rời rạc cổ điển để thực thi
gồm 2 q trình: dự đốn theo mơ hình và cập nhật giá trị đo.
𝑏𝑎
CB
gia tốc

𝑦𝑎

𝑣̂ = 𝑣

Chuyển
sang
WCS

-

+

-

[𝑎]𝑤

𝑞̂ = 𝑞

𝑣̂
𝑞̂0

𝑏𝑔
𝑦𝑔

+

-

𝑟̂ = 𝑟

[𝑎]𝑤

INA

IMU
CB vận
tốc góc

+

𝑣̂0

[𝑔]𝑤

𝜔

𝑟̂0

𝑣̂

𝑞̂

𝜔

𝑞̂ 𝑣̂ 𝑟̂

Các tham số

𝑟̂
𝑞̂

𝑏𝑔

𝑏𝑎

BỘ LỌC
KALMAN

𝑞̅

𝑣̅

HIỆU
CHỈNH
1
𝑞 = 𝑞̂ ⊗ [ ]
𝑞̅

𝑞

𝑣 = 𝑣̂ + 𝑣̅

𝑣

𝑟 = 𝑟̂ + 𝑟̅

𝑟

𝑟̅

Các phép đo

Hình 2.12 Thuật tốn INS sử dụng MEKF
2.4 Kết luận chương
Trong chương này trình bày hệ thống INS sử dụng bộ lọc KF
kiểu MEKF. Trong đó INA sử dụng các khâu tích phân (dùng khai
triển Taylor) và chuyển trục toạ độ để ước lượng sơ bộ hướng, vận tốc
và vị trí. MEKF vừa tính tốn nhanh vừa đảm bảo độ chính xác để ước
lương sai số của giá trị sơ bộ từ đó bù lại cho hướng, vận tốc và vị trí.
Mơ hình trong MEKF là tuyến tính, khơng có tín hiệu điều khiển đầu
vào, các tín hiệu từ cảm biến cũng như các giá trị ước lượng sơ bộ
được sử dụng để xây dựng tham số của bộ lọc, các giá trị từ cảm biến
phụ trợ được sử dụng để xây dựng các PTCN cho bộ lọc. Hệ thống
INS sử dụng bộ lọc MEKF sẽ được cải tiến để áp dụng vào từng hệ
thống cụ thể được thể hiện trong Chương 3 và Chương 4, đây là phần
đóng góp chính của luận án.

Trang 9


CHƯƠNG 3. NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐỊNH
VỊ QUÁN TÍNH ĐẶT TRÊN BÀN CHÂN
3.1 Giới thiệu chương
3.2 Đề xuất hệ thống INS đặt trên bàn chân
Hệ thống đề xuất bao gồm 01 IMU và 01 cảm biến khoảng cách
(CBKC) được gắn cố định trên một chiếc giày. Cảm biến khoảng cách
có vị trí 𝑟𝐷 và hướng 𝑛𝐷 trong hệ BCS và hướng xuống mặt đất.
3.3 Xây dựng mơ hình bộ lọc MEKF cho hệ thớng
Mơ hình của MEKF ở Chương 2 có sự thay đổi bằng việc đưa
sai số vị trí 𝑟̅𝐷 và hướng 𝑛̅𝐷 của CBKC vào bộ lọc để ước lượng, đồng

thời các thành phần nhiễu chậm thay đổi 𝑏𝑎 , 𝑏𝑔 trong Hình 2.12 được
loại khỏi bộ lọc để giảm khối lượng tính tốn. Như vậy biến trạng thái
của bộ lọc như sau 𝑥 = [𝑞̅ 𝑟̅ 𝑣̅ 𝑟̅𝐷 𝑛̅𝐷 ]𝑇 ∈ 𝑅15. Vị trí và hướng
của CBKC sẽ được cập nhật 𝑟𝐷 = 𝑟̂𝐷 + 𝑟̅𝐷 , 𝑛𝐷 = 𝑛̂𝐷 + 𝑛̅𝐷 . Trong đó
giá trị sơ bộ 𝑟̂𝐷 và 𝑛̂𝐷 được đo bằng thước.
3.4 Xây dựng các PTCN cho bộ lọc KF
3.4.1 Cập nhật vận tốc ZUPT
Trong q trình bàn chân bước đi, ln tồn tại các khoảng thời
gian vận tốc bằng không (ZVI) sau mỗi bước đi. Lúc này vận tốc và
độ cao của bàn chân cũng được xem là bằng không (𝑣 = 03×1và 𝑟𝑧 =
0). Khai triển các phương trình này ta xây dựng được các PTCN cho
bộ lọc MEKF.
3.4.2 Xây dựng PTCN sử dụng CBKC
Do mặt đất bằng phẳng và gốc hệ WCS nằm trên mặt đất nên
độ cao của bàn chân được tính từ giá trị đo của CBKC 𝑑𝐷 như sau
[0 0 1]𝑟 = −[0 0 1]𝐶 𝑇 (𝑞)[𝑟𝐷 + 𝑛𝐷 𝑑𝐷 ]𝑏 . Khai triển phương
trình này ta xây dựng được một PTCN độ cao của bàn chân cho bộ lọc
MEKF.
Hơn nữa, từ điều kiện vectơ hướng ta có ‖𝑛𝐷 ‖ = 1. Khai triển
điều kiện này ta cũng xây dựng được một PTCN cho bộ lọc MEKF.

Trang 10


3.5 Thực thi KF cho hệ thớng
Quy trình thực thi KF cho hệ thống đã được miêu tả một cách
chi tiết trong Hình 3.2.
Bắt đầu
Đ: Đúng

S: Sai

𝐾ℎở𝑖 𝑡ạ𝑜
𝑥0− = 015×1
𝑃0− = 015×15

S

S

ZVI=1

𝑑𝐷 > 0

Đ

Đ

𝑇í𝑛ℎ
𝐻𝑘 , 𝑅𝑘 (3-11)

Tính 𝐾𝑘 (2-33)
Cập nhật 𝑥𝑘 (2-34)
Cập nhật 𝑃𝑘 (2-35)

𝑇í𝑛ℎ
𝐻𝑘 (3-25)
𝑅𝑘 (3-26)

Tính 𝐴𝑘 (3-7)

Tính 𝑄𝑘 (2 − 29)
−
Dự đốn 𝑥𝑘+1
(2-30)
−
Dự đốn 𝑃𝑘+1
(2-31)

Kết thúc

Hình 3.2 Thuật toán thực thi KF cho hệ thống INS trên bàn chân
3.6 Trích xuất TSBĐ từ quỹ đạo bàn chân
Thuật tốn hệ thống INS sử dụng bộ lọc MEKF đã ước lượng
được vị trí chuyển động của bàn chân 𝑟 theo thời gian. Các TSBĐ của
người dùng như độ dài bước chân/sải chân, thời gian bước, tốc độ
bước,… được xác định được dựa vào các khoảng thời gian bàn chân
chạm đất ZVI. Do IMU chỉ đặt trên một bàn chân nên chu kỳ sải chân
là khoảng thời gian tính từ thời điểm giữa của khoảng thời gian ZVI
thứ 𝑖 đến thời điểm giữa của khoảng thời gian ZVI tiếp theo 𝑖 + 1.
3.7 Thí nghiệm kiểm chứng hệ thớng và phân tích kết quả
Hệ thống thí nghiệm để minh chứng cho độ chính xác của thuật
tốn được xây dựng như Hình 3.3. Trong đó, một IMU (MTi-100 của
hãng Xsens, Hà Lan) và 2 CBKC loại VL6180 được gắn trên chiếc
giày như trong Hình 3.3. Việc sử dụng 2 CBKC này dùng để đánh giá
ảnh hưởng của vị trí đặt cảm biến và số lượng CBKC. Trên hệ thống

Trang 11


này còn gắn các hạt phản quang cố định với cảm biến IMU để hệ thống

giám sát chuyển động chuẩn dùng camera (Optitrack Six Flex 13) ghi
lại quỹ đạo chuyển động của bàn chân làm tham chiếu.

Hạt phản quang

Cảm biến
khoảng cách 2

Cảm biến
khoảng cách 1

Cảm biến
qn tính

3.7.1

Hình 3.3 Hệ thống INS đăt trên bàn chân cho thí nghiệm
Thí nghiệm với hệ thống OptiTrack

Hình 3.10 Ước lượng vị trí bàn chân sử dụng thuật tốn đề xuất
Thí nghiệm được thực hiện với một người dùng đi 4 lần, mỗi
lần thực hiện 3 sải chân trên sàn nhà phẳng dưới sự giám sát của hệ
thống OptiTrack. Mục đích của thí nghiệm này nhằm đánh giá chi tiết

Trang 12


quỹ đạo 3D trong từng bước chân và đánh giá vai trò của bộ lọc KF
và từng cập nhật theo thời gian. Hình 3.10 thể hiện kết quả ước lượng
vị trí và sai số vị trí theo 3 trục trong thí nghiệm này. Trong đó, hình

bên trái thể hiện vị trí bàn chân theo các trục (đường nét liền màu xanh
thể hiện vị trí ước lượng và đường nét đứt màu đỏ thể hiện vị trí thực
ghi lại bằng hệ thống OptiTrack) trong khi hình bên phải thể hiện sai
số của vị trí ước lượng so với vị trí thực. Như có thể thấy, khi sử dụng
hệ thống INS đề xuất thì quỹ đạo ước lượng bám theo quỹ đạo thực tế
rất tốt trên cả 3 trục như trong Hình 3.10.
Về mặt định lượng, luận án trích xuất các tiêu chí đánh giá sai
số gồm sai số tối đa theo các trục, sai số trung bình trên các trục, sai
số vị trí, sai số khoảng cách tương đối trong các trường hợp: chỉ sử
dụng INA, sử dụng KF dùng cập nhật ZUPT, sử dụng cập nhật ZUPT
kết hợp độ cao tại các khoảng ZVI và hệ thống đề xuất sử dụng CBKC.
Khi không sử dụng KF, chỉ sau 3 sải chân đi sai số tương đối về
khoảng cách ước lượng lên đến 1216%. Khi sử dụng cập nhật vận tốc
ZUPT tại các khoảng ZVI sai số tương đối về khoảng cách giảm từ
1216% xuống 0,51% so với việc ước lượng sơ bộ không dùng KF. Khi
sử dụng cập nhật độ cao tại các khoảng ZVI thì sai số tối đa trên
phương đứng giảm từ khoảng 5 𝑐𝑚 xuống khoảng 4 𝑐𝑚 và sai số
trung bình trên phương đứng giảm từ 1,48 𝑐𝑚 xuống còn 1,01 𝑐𝑚 so
với trường hợp chỉ sử dụng cập nhật vận tốc ZUPT. Mặc dù sai số của
việc ước lượng vị trí bàn chân theo phương đứng được loại bỏ sau mỗi
bước đi nhưng sai số độ cao trong q trình bước đi vẫn khơng được
cập nhật. Lúc này CBKC được sử dụng để cập nhật độ cao bàn chân.
Việc sử dụng thông tin từ CBKC giúp giảm đáng kể sai số ước lượng
trên phương đứng với sai số tối đa giảm từ 3,96 𝑐𝑚 xuống 2,15 𝑐𝑚 và
sai số trung bình giảm từ 1,01 𝑐𝑚 xuống 0,56 𝑐𝑚. Sai số vị trí ước
lượng là 2,2 𝑐𝑚 trên tổng số 3 sải chân đi tương ứng với sai số khoảng
3,5 𝑚𝑚 trong 1 bước đi. Đây là sai số rất nhỏ trong ứng dụng ước
lượng độ dài bước đi. Các TSBĐ của một người làm 4 lần thí nghiệm

Trang 13

đi 3 bước được ước lượng như trong Bảng 3.3. Ngồi ra, các thơng số
của một bước đi có thể được tính ra trực tiếp từ thơng số sải chân.
Dựa trên các kết quả thí nghiệm đã chứng minh rằng vị trí đặt
cảm biến khơng ảnh hưởng nhiều đến kết quả ước lượng. Việc sử dụng
2 CBKC cho kết quả tốt hơn không nhiều so với trường hợp sử dụng
1 CBKC nhưng lại tăng số biến trạng thái cần ước lượng nên khơng
thích hợp với xử lý thời gian thực.
Bảng 3.3 TSBĐ ước lượng trong thí nghiệm đi 3 bước
Thơng sớ sải chân

Lần 1

Lần 2

Lần 3

Lần 4

Trung bình

Thời gian chuyển động (s)

0,8833

0,87

0,8667

0,9033

0,8808

Thời gian đứng yên (s)

0,37

0,28

0,4

0,34

0,3475

3.7.2

Chu kỳ (s)

1,2533

1,15

1,2667

1,2433

1,2283

Độ dài (m)

0,929

0,9942

0,8659

0,9424

0,9329

Độ cao (m)

0,0453

0,0759

0,0481

0,0743

0,0609

Tốc độ (m/s)

0,7412

0,8645

0,6836

0,7579

0,7618

Tần số (sải/s)

0,6834

0,7194

0,6818

0,6834

0,692

Thí nghiệm đi dọc hành lang 30 m
Thí nghiệm được thực hiện với 5 người dùng đi 30 𝑚 dọc hành

lang, mỗi người thực hiện 3 lần đi với sai lệch về khoảng cách ước
lượng trung bình là 0,43 𝑚 trên tổng số 30 𝑚 di chuyển. Nếu tính
theo tỉ lệ phần trăm thì sai lệch là rất nhỏ (1,4%) trong ứng dụng ước
lượng TSBĐ của người dùng. Nếu tính sai lệch đều cho từng bước
chân là khoảng chưa đến 1 𝑐𝑚. Đây là sai số rất nhỏ trên độ dài bước
chân trung bình trong thí nghiệm là 71 𝑐𝑚.
3.8 Đánh giá hiệu quả hệ thớng đề xuất
Hệ thống đề xuất có phần cứng và thuật toán đơn giản, sai số
nhỏ và sử dụng linh hoạt. Hệ thống đã khắc phục được những hạn chế

của các cơng trình nghiên cứu liên quan.

Trang 14


3.9 Kết luận chương
Trong chương này, đã đề xuất một hệ thống INS đặt bàn chân
để ước lượng TSBĐ cho người dùng sử dụng CBKC. CBKC luôn
hướng xuống mặt đất trong q trình bước đi nhằm cập nhật thơng tin
độ cao bàn chân để nâng cao độ chính xác của việc ước lượng TSBĐ.
Đóng góp mới của luận án trong chương này là đã đề xuất và
triển khai được một hệ thống mới để ước lượng tham số bước đi có sử
dụng cảm biến IMU đặt trên bàn chân đảm bảo các tiêu chí đặt ra sai
số nhỏ, phần cứng và thuật toán đơn giản và sử dụng linh hoạt như đã
đề cập ở trên. Trong đó, các đóng góp mới cụ thể như sau:
-

Đề xuất hệ thống phần cứng hệ thống INS gồm cảm biến IMU
kết hợp với cảm biến khoảng cách luôn hướng xuống mặt đất
nhằm nâng cao độ chính xác trong ước lượng quỹ đạo của bàn
chân, đăc biệt là độ cao bàn chân trong quá trình bước đi.

-

Đề xuất xây dựng mơ hình bộ lọc cho bộ lọc Kalman cho hệ thống
INS có đưa thêm 2 biến trạng thái (𝑟̅𝐷 và 𝑛̅𝐷 ) của cảm biến
khoảng cách vào ước lượng nhằm ước lượng chính xác vị trí 𝑟𝐷
và hướng 𝑛𝐷 của cảm biến khoảng cách để ứng dụng vào xây
dựng các phương trình cập nhật cho hệ thống INS sử dụng thông
tin từ cảm biến khoảng cách.

-

Đề xuất xây dựng các phương trình cập nhật bộ lọc Kalman cho
hệ thống INS sử dụng các thông tin từ cảm biến khoảng cách
nhằm nâng cao độ chính xác cho độ cao bàn chân trong quá trình
chuyển động.

Trang 15


CHƯƠNG 4. NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐỊNH
VỊ QUÁN TÍNH ĐẶT TRÊN KHUNG TẬP ĐI
4.1 Giới thiệu chương
Trong chương này đề xuất hệ thống INS đặt trên khung tập đi
loại khơng bánh hoặc có hai bánh trước nhằm ước lượng TSBĐ cho
người cần hỗ trợ đi lại. Trong đó, một IMU được gắn trên khung tập
đi và 2 encoder được dùng để giám sát chuyển động của 2 bánh trước.
4.2 Đề xuất hệ thống INS đặt trên khung tập đi
4.2.1 Giới thiệu về hệ thống
Hệ thống đề xuất bao gồm một IMU được gắn vào một khung
tập đi và và 02 encoder được gắn vào 2 bánh. Hệ thống sử dụng hệ
trục tọa độ WCS, BCS và ICS như trong Hình 4.2. Trong đó hệ ICS
đóng vai trị là hệ BCS như đã trình bày ở Chương 2 và Chương 3. Hệ
BCS trong chương này gắn liền với khung tập đi như Hình 4.2.

Hình 4.2 Các hệ trục tọa độ sử dụng
Kết nối phần cứng và đồng bộ dữ liệu
Thuật toán ước lượng mối quan hệ giữa hệ ICS và BCS
Đặt vectơ 𝑇𝑏𝐼 ∈ 𝑅 3 và ma trận 𝐶𝑏𝐼 ∈ 𝑅 3×3 là vectơ tịnh tuyến và

ma trận quay chuyển một vectơ biểu diễn trong hệ BCS sang ICS. Lúc
này, 𝑇𝑏𝐼 là vị trí của IMU trong hệ BCS và có thể đo được bằng thước.
Trục 𝑧𝑏 tại thời điểm ban đầu trùng với phương gia tốc trọng trường
đo được bởi IMU. Trục 𝑥𝑏 trùng với hướng di chuyển của khung trong
4.2.2
4.2.3

Trang 16


thí nghiệm đẩy thẳng tới trước khoảng 1 𝑚 . Lúc này 𝐶𝑏𝐼 =
[[𝑥𝑏 ]𝐼 [𝑧𝑏 ]𝐼 × [𝑥𝑏 ]𝐼 [𝑧𝑏 ]𝐼 ] .
4.3 Thuật toán phát hiện và phân loại chuyển động
4.3.1 Định nghĩa chuyển động của khung tập đi
Chuyển động của khung tập đi có bánh trước được chia thành 5
loại bao gồm: Đẩy đi liên tục, đẩy đi từng bước, nhấc 2 chân sau, nhấc
hoàn toàn, và chuyển động đổi hướng.
4.3.2 Thuật toán phát hiện chuyển động của khung tập đi
Khi số xung encoder thu được trong thời gian lấy mẫu lớn hơn
một ngưỡng nhất định trong thời gian đủ lớn (khoảng 0,3 s) thì khoảng
thời gian đó được xem là chuyển động. Khi góc quay quanh phương
𝑦𝑏 hoặc phương 𝑧𝑏 đủ lớn hơn một ngưỡng nhất định trong khoảng
thời gian đủ lớn (khoảng 0,3 giây) thì khoảng thời gian đó cũng được
xem là chuyển động.
4.3.3 Thuật tốn phân loại chuyển động của khung tập đi
Bắt đầu

Tìm các khoảng chuyển động:
- Sử dụng encoder
- Quay quanh trục y dùng IMU

- Quay quanh trục z dùng IMU

Đ

Chuyển động sử
dụng encoder

S

Đ

T chuyển động
> T bước (Tb)

Đẩy đi liên
tục

S

Đẩy đi từng
bước

S

Chuyển động quay
quanh y

Chuyển động quanh y

Đ

Đ: Đúng
S: Sai

S

Chuyển động quay
quanh z
S

Đ

Nhấc 2
chân sau

Nhấc hồn
tồn

Chuyển động quay
quanh z
Đ

Đ

Quay đổi
hướng

S

Khơng

chuyển động

Kết thúc

Hình 4.4 Thuật tốn phân loại chuyển động
4.4 Ước lượng quỹ đạo chuyển động của khung tập đi
Việc ước lượng chuyển động của khung tập đi sử dụng IMU
được thực hiện bằng thuật toán INS sử dụng bộ lọc KF kiểu MEKF

Trang 17


như đã được trình bày ở Chương 2 với các biến trạng thái đưa vào KF
𝑥 = [𝑞̅ 𝑏𝑔 𝑟̅ 𝑣̅ 𝑏𝑎 ]𝑇 . Tại các khoảng thời gian ZVI, cập nhật
ZUPT được sử dụng để cập nhật vận tốc và độ cao cho bộ lọc KF. Các
cập nhật khác được thể hiện ở các mục tiếp theo.
4.4.1 Xây dựng PTCN quaternion dựa vào phương đứng
Trong trường hợp khung tập đi được đẩy đi trên mặt đất, trục
𝑧𝑏 của khung tập đi luôn hướng lên trên trùng với trục 𝑧𝑤 được xác
định bởi gia tốc 𝑦𝑎 đo được từ IMU tại thời điểm trước khi chuyển
động. Khai triển điều này ta có được PTCN cho bộ lọc KF.
4.4.2 Xây dựng PTCN quaternion dùng góc quay quanh trục
đứng
Trong q trình khung tập đi được đẩy đi trên mặt đất, góc quay
quanh trục đứng của khung tập đi được tính dựa vào các encoder và
được sử dụng để dẫn ra PTCN cho bộ lọc KF.
4.4.3 Xây dựng PTCN vị trí sử dụng thơng tin từ encoder
Trong q trình đẩy khung tập đi trên mặt đất, các thông tin từ
2 encoder gắn với 2 bánh cho phép tính được vị trí của khung tập đi.
Lúc này thơng tin vị trí được dùng để cập nhật vị trí trong KF.

4.4.4 Kết hợp quỹ đạo ước lượng bởi IMU và quỹ đạo ước lượng
bởi encoder
Cách thứ hai của việc xác định chuyển động của khung tập đi,
là xác định quỹ đạo chuyển động của khung tập đi sử dụng encoder
khi khung tập đi được đẩy đi trên mặt đất và kết hợp với quỹ đạo
chuyển động của khung tập đi mỗi khi được nhấc lên ước lượng bởi
IMU.
4.5 Trích xuất TSBĐ
Một hệ trục toạ độ BCS mới (BCSN) được định nghĩa có gốc
nằm ở trung điểm đoạn nối giữa hai đế chân sau khung tập đi trong
khi hướng các trục trùng với các trục của hệ BCS. Lúc này, sau mỗi
bước đi thì gốc hệ BCSN được xem là trùng với gót chân của người
dùng. Như vậy việc xác định TSBĐ của người dùng dựa trên vị trí của
hệ BCSN theo thời gian. TSBĐ của 1 người đi 20 lần dọc theo hành

Trang 18


lan 20 m với 4 loại chuyển động khác nhau được thể hiện trong Bảng
4.3.
Ngồi các TSBĐ đơn giản, cịn có thể truy xuất được quỹ đạo
chuyển động và tư thế của khung tập đi trong quá trình sử dụng. Điều
này khá hữu ích cho các bác sĩ hoặc chuyên gia đánh giá khả năng đi
lại và tình trạng sức khỏe của người dùng.
Bảng 4.3 Kết quả TSBĐ một người dùng khung tập đi đi thẳng 20 m
Loại
chuyển
động

Lần thí

nghiệm

1
2
3
4
5
1
2
Đẩy đi
3
liên tục
4
5
1
2
Nhấc 2
3
chân
sau
4
5
1
2
Nhấc
3
hồn
tồn
4
5

Sai sớ trung bình
Đẩy đi
từng
bước

Khoảng
cách
(m)
19,95
19,94
19,89
19,9
19,99
19,78
19,85
19,81
19,63
19,85
20,42
19,84
20,03
20,26
19,66
20,32
20,26
20,04
20,23
20,62
1%

Sớ
bước
(bước)
42
41
46
48
48
32
35
34
33
33
38
38
39
39
39
35
35
34
33
34

Thời
gian
(s)
146,54
148,9
146,84

152,76
168,38
22,76
27,17
26,06
26,54
25,19
136,12
130,6
138,94
138,57
132,1
136,78
135,58
138,31
135,1
140,76

Độ dài
bước
(mm)
476,71
489,08
435,41
417,77
418,16
620,72
575,15
589,86
587,94

614,45
539,05
523,94
514,93
521,12
506,13
582,06
581,12
591,25
615,19
608,57

Chu kỳ
bước (s)
3,49
3,63
3,19
3,18
3,51
0,71
0,78
0,77
0,8
0,76
3,58
3,44
3,56
3,55
3,39
3,91

3,87
4,07
4,09
4,14

Tớc độ
bước
(mm/s)
136,92
135,01
136,7
131,09
119,28
933,58
776,97
797,96
798,23
837,86
150,63
152,67
144,68
146,7
149,71
150,19
151,33
146,12
151,16
147,67

4.6 Thí nghiệm đánh giá hoạt động của thuật tốn

4.6.1 Hệ thống thí nghiệm
4.6.2 Mơ tả các thí nghiệm
4.6.3 Đánh giá thuật toán kết hợp chuyển động do IMU và
encoder ước lượng
Thí nghiệm thứ nhất được tiến hành với 05 người dùng có khả
năng đi lại bình thường sử dụng khung tập đi dọc một hành lang dài
20 𝑚. Trong mỗi lượt đi, người dùng sử dụng tuần tự các chuyển động:

Trang 19


5 𝑚 đẩy đi liên tục, 5 𝑚 đẩy đi từng bước, 5 𝑚 nhấc 2 chân sau và
5 𝑚 nhấc hoàn toàn khung tập đi. Kết quả việc phát hiện và phân loại
bước đi thể hiện trong Hình 4.12. Sai số trung bình của việc ước lượng
khoảng cách là 0,8% trên tổng quãng đường 20 𝑚 di chuyển tương
ứng với mỗi bước đi có sai số khoảng 0,42 𝑐𝑚. Đây là sai số rất nhỏ
cho phép được trong ứng dụng đo TSBĐ người dùng.

Hình 4.12 Kết quả việc phát hiện và phân loại chuyển động
4.6.4 Đánh giá thuật toán sử dụng thơng tin encoder để cập nhật
cho KF
Thí nghiệm thứ hai được thực hiện với 05 người dùng, mỗi
người thực hiện 20 lượt (5 lượt đi cho mỗi loại chuyển động) đi dọc
TSBĐ 20 𝑚. Sai số trung bình trong 4 trường hợp trên là 1,47% tương
ứng với sai số là 0,77 𝑐𝑚 cho bước đi trung bình 0,53 𝑚. Đây là sai
số nhỏ trong ứng dụng ước lượng TSBĐ.
4.6.5 Phân tích đánh giá sự ảnh hưởng của các PTCN sử dụng
thơng tin từ encoder
Các PTCN đóng vai trị quan trọng trong trường hợp đẩy đi liên
tục (sai số giảm từ 9,337 𝑚 xuống 0,327 𝑚). Tuy nhiên các PTCN này

có tác dụng khơng lớn trong trường hợp đẩy đi từng bước (sai số giảm

Trang 20


từ 0,445 𝑚 xuống 0,059 𝑚). Trong đó, PTCN vị trí sử dụng thơng tin
từ encoder cho kết quả tốt nhất.
Trong trường hợp nhấc khung tập đi lên thì các PTCN này
khơng có tác dụng. Lúc này, các cập nhật ZUPT và độ cao trong
khoảng ZVI đã cập nhật để nâng cao độ chính xác.
4.6.6 Đánh giá độ chính xác sử dụng hệ thống Optitrack

Hình 4.13 Quỹ đạo chuyển động với hệ thống Optitrack
Độ chính xác của hệ thống đề xuất còn được kiểm chứng bằng
hệ thống giám sát chuyển động dùng Optitrack qua thí nghiệm thứ ba.
Trong đó, sử dụng hai hạt phản quang được gắn trên 2 bàn chân người
dùng và một hạt phản quang được bố trí ngay tại tâm của hệ BCS để
hệ thống camera giám sát được quỹ đạo di chuyển của bàn chân theo
thời gian. Kết quả được thể hiện trong Hình 4.13. Trong đó, ở hình
bên trái, đường nét liền màu xanh là vị trí ước lượng trong khi đường
nét đứt màu đỏ là vị trí thực ghi lại bởi hệ thống OptiTrack. Ở hình
bên phải là sai số của việc ước lượng so với vị trí thực. Theo đó, khi
sử dụng KF thì sai số vị trí ước lượng cuối cùng khoảng dưới 1 𝑐𝑚.

Trang 21


Sai số trung bình là 7,3 𝑚𝑚 trong 1 bước đi. Đây là sai số hoàn toàn
chấp nhận được trong ứng dụng ước lượng TSBĐ phục vụ đánh giá
tình trạng sức khỏe. Hình 4.15 minh chứng hoạt động của thuật toán

phát hiện thời điểm bước chân trong chuyển động đẩy đi liên tục.

Hình 4.15 Phát hiện thời điểm bước chân sử dụng OptiTrack
4.6.7 Đánh giá vai trò của KF trong INS
Để đánh giá vai trò của KF trong INS, kết quả thí nghiệm đi 2
𝑚 với hệ thống OptiTrack ở trên được trích xuất trong trường hợp
khơng sử dụng KF. Sai số ước lượng vị trí cuối cùng lên đến hơn 60
𝑚. Đây là sai số quá lớn so với khoảng cách di chuyển là 2 𝑚. Do vậy
INS phải sử dụng với các bộ lọc, trong trường hợp này là KF.
4.6.8 Đánh giá độ chính xác trong chuyển động có đổi hướng
Các giá trị sai số trung bình lần lượt là 0,638 𝑚 trong tổng số
40 𝑚 có quay góc 180 0 (tương ứng với sai số 1,6%) và 0,712 𝑚 trong
tổng số 48 𝑚 có quay 7 góc 900 (tương ứng với sai số 1,4%). Các sai
số này cũng tương ứng với các sai số ở các thí nghiệm khác đã trình
bày.
4.6.9 Thực nghiệm với bệnh nhân
Thực nghiệm được thực hiện tại Khoa Vật lý Trị liệu – Phục hồi
chức năng của Bệnh viện Quân y 17 tại Đà Nẵng từ ngày 25/12/2020

Trang 22


đến 2/1/2021. Thực nghiệm thực hiện với 10 bệnh nhân đi lại khó khăn,
do bị các bệnh như đứt dây chằng, xuất huyết não và vỡ mâm chày
trái, và đang điều trị phục hồi chức năng đi.
Các thông tin về TSBĐ được trích xuất gồm số bước, độ dài
một bước, thời gian bước, tốc độ bước, tần số bước và loại chuyển
động khi sử dụng khung tập đi.
Sai số về khoảng cách là 1,38%. Đây là sai số nhỏ trong ứng
dụng đo TSBĐ. Như vậy, hệ thống đề xuất sử dụng để thu thập dữ liệu

và trích xuất được TSBĐ của các bệnh nhân đang phục hồi chức năng
đi lại tại bệnh viện. Bác sĩ cũng đã dựa vào TSBĐ này để chẩn đốn,
đánh giá tình trạng sức khoẻ, theo dõi phục hồi chức năng.
4.7 Đánh giá hiệu quả hệ thớng đề xuất
Hệ thống đề xuất có sai số nhỏ và sử dụng cho loại khung tập
đinh không bánh hoặc hai bánh trước. Hệ thống đã khắc phục được
những hạn chế của các cơng trình nghiên cứu liên quan.
4.8 Kết luận chương
Đóng góp mới của luận án trong chương này là đã đề xuất và
triển khai được một hệ thống mới để ước lượng tham số bước đi có sử
dụng cảm biến IMU đặt trên khung tập đi đảm bảo các tiêu chí đặt ra
là sai số nhỏ, sử dụng linh hoạt, dùng cho loại khung tập đi 2 bánh
hoặc khơng bánh. Trong đó, các đóng góp mới cụ thể như sau:
- Đề xuất hệ thống phần cứng gồm cảm biến IMU đặt trên khung
tập đi kết hợp với 2 encoder gắn với 2 bánh.
- Đề xuất phương pháp hiệu chỉnh mối quan hệ giữa cảm biến IMU
và khung tập đi.
- Đề xuất thuật toán phát hiện và phân loại chuyển động của khung
tập đi.
- Đề xuất xây dựng các phương trình cập nhật cho hệ thống INS sử
dụng thơng tin từ các encoder nhằm nâng cao độ chính xác trong
các khoảng khung tập đi được đẩy đi trên mặt đất khi mà hệ thống
INS cơ bản không thể ước lượng chính xác.
- Đề xuất thuật tốn phát hiện thời điểm bước chân trên mặt đất
trong trường hợp khung tập đi được đẩy đi liên tục trên mặt đất.

Trang 23