Phát hiện trạng thái người tham gia giao thông dựa trên smartphone và xây dựng ứng dụng hỗ trợ (LV thạc sĩ)

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
---------------------------------------

NGUYỄN HOÀNG ĐIỆP

PHÁT HIỆN TRẠNG THÁI
NGƯỜI THAM GIA GIAO THÔNG
DỰA TRÊN SMARTPHONE
VÀ XÂY DỰNG ỨNG DỤNG HỖ TRỢ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
(Theo định hướng ứng dụng)

HÀ NỘI – 2016


HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
---------------------------------------

NGUYỄN HOÀNG ĐIỆP

PHÁT HIỆN TRẠNG THÁI
NGƯỜI THAM GIA GIAO THÔNG
DỰA TRÊN SMARTPHONE
VÀ XÂY DỰNG ỨNG DỤNG HỖ TRỢ
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số: 60.48.01.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
(Theo định hướng ứng dụng)

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. HOÀNG XUÂN DẬU

HÀ NỘI - 2016


NGUYỄN HOÀNG ĐIỆP

KHOA HỌC MÁY TÍNH

2015 – 2017

HÀ NỘI 2016


i

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan, luận văn này là công trình nghiên cứu khoa học thực thụ
của cá nhân, được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Hoàng Xuân Dậu.
Các số liệu, kết quả nghiên cứu và kết luận được trình bày trong luận văn là
trung thực và chưa được công bố ở bất kỳ hình thức nào.
Tôi xin chịu trách nhiệm về công trình nghiên cứu của mình.

HỌC VIÊN

Nguyễn Hoàng Điệp


ii

LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, tôi xin chân thành cảm ơn TS. Hoàng Xuân Dậu – Học viện
Công nghệ Bưu chính Viễn Thông, người đã trực tiếp hướng dẫn tôi thực hiện luận
văn này. Với sự hướng dẫn, cung cấp tài liệu, động viên của Thầy đã giúp tôi vượt
qua nhiều khó khăn về chuyên môn trong suốt quá trình thực hiện luận văn.
Tôi xin chân thành cảm ơn Ban Giám đốc, Ban chủ nhiệm Khoa Sau Đại học
và Khoa Công nghệ Thông tin, cùng các thầy, cô đã giảng dạy và quản lý đào tạo
trong suốt hai năm theo học tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông.
Tôi xin chân thành cảm ơn Hội đồng chấm đề cương đã góp ý cho đề cương
luận văn.
Cuối cùng, tôi xin cảm ơn gia đình, bạn bè, và các đồng nghiệp tại nơi đang
công tác đã động viên, tạo điều kiện cho tôi trong suốt thời gian học tập và nghiên
cứu.


iii

MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................................... 1
LỜI CẢM ƠN.....................................................................................................................ii
MỤC LỤC

.....................................................................................................................iii

DANH MỤC KÝ HIỆU, VIẾT TẮT ................................................................................ vi
DANH MỤC CÁC BẢNG ............................................................................................... vii
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ .........................................................................................viii
MỞ ĐẦU

...................................................................................................................... 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CẢM BIẾN TRÊN SMARTPHONE VÀ ỨNG DỤNG.
...................................................................................................................... 3

1.1.

Giới thiệu tổng quan về các loại cảm biến trên smartphone ....................3

1.1.1. Cảm biến chuyển động..........................................................................3
1.1.1.1. Cảm biến gia tốc .............................................................................4
1.1.1.2. Con quay hồi chuyển .......................................................................4
1.1.1.3. Cảm biến từ trường .........................................................................5
1.1.1.4. Cảm biến véc-tơ quay ......................................................................6
1.1.2. Cảm biến môi trường ............................................................................7
1.1.2.1. Cảm biến độ ẩm ..............................................................................8
1.1.2.2. Cảm biến ánh sáng ..........................................................................8
1.1.2.3. Cảm biến áp suất khí quyển ............................................................9
1.1.3. Cảm biến vị trí ......................................................................................9
1.1.3.1. Cảm biến định vị .............................................................................9
1.1.3.2. Cảm biến tiệm cận .........................................................................10
1.1.4. Một số loại cảm biến khác ..................................................................11
1.1.4.1. Cảm biến vân tay ...........................................................................11
1.1.4.2. Cảm biến mống mắt ......................................................................12
1.2.

Giới thiệu cảm biến gia tốc và cảm biến GPS ........................................12

1.2.1. Cảm biến gia tốc .................................................................................12
1.2.1.1. Cấu trúc của cảm biến gia tốc ......................................................13
1.2.1.2. Ứng dụng của cảm biến gia tốc ....................................................14

iv

1.2.2. Cảm biến định vị sử dụng GPS ...........................................................15
1.2.2.1. Hoạt động của hệ thống GPS ........................................................15
1.2.2.2. Ứng dụng của GPS........................................................................15
1.3.

Phát biểu bài toán....................................................................................16

1.4.

Kết chương .............................................................................................16

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN TRẠNG THÁI NGƯỜI THAM GIA
GIAO THÔNG DỰA TRÊN SMARTPHONE ................................................................ 18

2.1.

Xây dựng mô hình ..................................................................................18

2.1.1. Một số phương pháp đã được nghiên cứu...........................................18
2.1.1.1. Sử dụng cây quyết định và mô hình Markov ẩn ............................18
2.1.1.2. Phương pháp so sánh giá trị gia tốc và gia tốc trọng trường ......19
2.1.1.3. Sử dụng máy véc-tơ hỗ trợ và tối ưu đàn kiến ..............................20
2.1.2. Các đề xuất cải tiến của luận văn ........................................................21
2.1.3. Mô hình hóa phương pháp ..................................................................22
2.2.

Thu thập dữ liệu ......................................................................................23

2.2.1. Phương pháp thu thập dữ liệu .............................................................23
2.2.1.1. Thu thập dữ liệu cảm biến gia tốc.................................................23
2.2.1.2. Thu thập dữ liệu cảm biến vị trí dựa trên GPS .............................25
2.2.2. Cài đặt ứng dụng thu thập dữ liệu .......................................................26
2.3.

Các thuật toán xử lý dữ liệu ....................................................................27

2.3.1. Mô hình xử lý ......................................................................................27
2.3.1.1. Huấn luyện mô hình ......................................................................27
2.3.1.2. Phát hiện trạng thái ......................................................................28
2.3.2. Các thuật toán, lựa chọn tham số và tiền điều kiện ............................29
2.3.2.1. Fast Fourier Transform ................................................................29
2.3.2.2. Ant Colony Optimization ...............................................................31
2.3.2.3. Support Vector Machine ...............................................................34
2.4.

Áp dụng phát hiện trạng thái người tham gia giao thông .......................35

2.4.1. Tiền xử lý dữ liệu ................................................................................35
2.4.2. Huấn luyện mô hình ............................................................................37
2.4.2.1. Phân tích dữ liệu vận tốc ..............................................................37


v

2.4.2.2. Phân tích dữ liệu cảm biến gia tốc ...............................................38
2.4.2.3. Cài đặt thuật toán phân lớp ..........................................................39

2.4.3. Phát hiện trạng thái người tham gia giao thông ..................................41
2.5.

Kết chương .............................................................................................42

CHƯƠNG 3: CÀI ĐẶT, THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ .......................... 43

3.1.

Môi trường cài đặt ..................................................................................43

3.1.1. Phần cứng và phần mềm .....................................................................43
3.1.1.1. Phần cứng .....................................................................................43
3.1.1.2. Phần mềm ......................................................................................43
3.1.2. Thiết kế ứng dụng ...............................................................................43
3.1.2.1. Thiết kế chức năng ........................................................................44
3.1.2.2. Thiết kế kiến trúc ...........................................................................44
3.1.2.3. Thiết kế giao diện ..........................................................................45
3.2.

Các kịch bản thử nghiệm ........................................................................46

3.2.1. Kịch bản 1 ...........................................................................................46
3.2.2. Kịch bản 2 ...........................................................................................47
3.2.3. Kịch bản 3 ...........................................................................................48
3.2.4. Kịch bản 4 ...........................................................................................49
3.2.5. Kịch bản 5 ...........................................................................................50
3.2.6. Kịch bản 6 ...........................................................................................51
3.2.7. Kịch bản 7 ...........................................................................................52
3.3.

Kết quả thử nghiệm ................................................................................53

3.3.1. Kết quả mô đun phát hiện trạng thái ...................................................53
3.3.2. Kết quả thực nghiệm ứng dụng hỗ trợ người dùng .............................55
3.4.

Nhận xét ..................................................................................................56

3.5.

Kết chương .............................................................................................57

KẾT LUẬN .................................................................................................................... 58
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................ 59


vi

DANH MỤC KÝ HIỆU, VIẾT TẮT

Viết tắt

Tiếng Anh

Tiếng Việt

ACO

Ant Colony Optimization

Thuật toán tối ưu đàn kiến

API

Application Programming Interface

Giao tiếp lập trình ứng dụng

CSV

Comma Separated Values

Một định dạng dữ liệu

DFT

Discrete Fourier Transform

Biến đổi Fourier rời rạc

FFT

Fast Fourier Transform

Biến đổi Fourier nhanh

GPS

Global Positioning System

Hệ thống định vị toàn cầu

IoT

Internet of Things

Kết nối Internet vạn vật

JDK

Java Development Kit

Bộ phát triển Java

MEMS

Micro-Electro-Mechanical Systems

Vi cơ khí điện tử

MVC

Model-View-Controller

Mô hình thiết kế phần mềm

OVO

One-versus-One

Mô hình SVM 1-1

SDK

Software Development Kit

Bộ phát triển phần mềm

SMS

Short Message Services

Dịch vụ nhắn tin

SVM

Support Vector Machines

Máy véc-tơ hỗ trợ


vii

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 2.1: Đặc trưng các trạng thái khác nhau của người đi xe đạp .........................20
Bảng 2.2: Số lượng phân đoạn sau khi tiến hành lọc ................................................20
Bảng 2.3: Ma trận nhầm lẫn cho các nút dữ liệu di chuyển ......................................21
Bảng 2.4: Ma trận nhầm lẫn cho các nút dữ liệu tĩnh ...............................................21
Bảng 2.5: Mã giả thuật toán Cooley – Tukey ...........................................................30

Bảng 2.6: Thống kê dữ liệu thu thập theo từng trạng thái ........................................36
Bảng 3.1: Ma trận nhầm lẫn cho các trạng thái dừng ...............................................55
Bảng 3.2: Ma trận nhầm lẫn cho các trạng thái di chuyển ........................................55


viii

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 1.1: Con quay hồi chuyển...................................................................................4
Hình 1.2: Vi cơ điện tử mã hiệu L3G4200DH............................................................5
Hình 1.3: Thiết bị từ kế dùng trong địa chất ...............................................................6
Hình 1.4: Cảm biến từ trường LIS3MDL ...................................................................6
Hình 1.5: Hệ tọa độ cảm biến véc-tơ quay trên Android ............................................7
Hình 1.6: Cảm biến độ ẩm của Xiaomi .......................................................................8
Hình 1.7: Cảm biến ánh sáng trên iPhone 5 ................................................................8
Hình 1.8: Cảm biến áp suất khí quyển ........................................................................9
Hình 1.9: Ứng dụng Google Maps trên iPhone ........................................................10
Hình 1.10: Vị trí cảm biến tiệm cận trên iPhone ......................................................11
Hình 1.11: Cảm biến vân tay Touch ID trên iPhone .................................................11
Hình 1.12: Cảm biến mống mắt trên Galaxy Note 7 ................................................12
Hình 1.13: Cấu trúc cảm biến gia tốc trên smartphone .............................................13
Hình 2.1: Lưu đồ phương pháp sử dụng cây quyết định với mô hình Markov ẩn....19
Hình 2.2: Biểu diễn véc-tơ gia tốc trong thử nghiệm với xe đạp ..............................19
Hình 2.3: Mô hình hóa phương pháp phát hiện trạng thái ........................................22
Hình 2.4: Các trục tương đối của véc-tơ gia tốc so với smartphone .........................24
Hình 2.5: Minh họa giá trị trích xuất cảm biến gia tốc .............................................24
Hình 2.6: Minh họa giá trị trích xuất cảm biến gia tốc .............................................26
Hình 2.7: Thuật toán trong giai đoạn Huấn luyện mô hình ......................................27
Hình 2.8: Thuật toán trong giai đoạn Phát hiện trạng thái ........................................28
Hình 2.9: Minh họa biến đổi Fourier rời rạc .............................................................29

Hình 2.10: Minh họa thuật toán Cooley – Tukey cho 8 điểm...................................30
Hình 2.11: Minh họa giải thuật tối ưu đàn kiến ........................................................32
Hình 2.12: SVM phân cách các điểm trong không gian ...........................................34
Hình 2.13: Mô hình phân lớp trạng thái dựa trên SVM ............................................35
Hình 2.14: Phân bố dữ liệu vận tốc (khung thời gian 3 giây) ...................................37
Hình 2.15: Phân bố dữ liệu vận tốc (khung thời gian 5 giây) ...................................37
Hình 2.16: Phân bố gia tốc theo miền tần số (khung thời gian 3 giây).....................38
Hình 2.17: Phân bố gia tốc theo miền tần số (khung thời gian 5 giây).....................39
Hình 2.18: Lưu đồ giải thuật phân lớp kết hợp ACO và SVM .................................40
Hình 2.19: Tập đặc trưng tối ưu ................................................................................41
Hình 3.1: Thiết kế kiến trúc của ứng dụng hỗ trợ người dùng .................................44
Hình 3.2: Thiết kế giao diện kích hoạt ứng dụng và cài đặt .....................................45
Hình 3.3: Thiết kế giao diện huấn luyện và thu thập dữ liệu ....................................46
Hình 3.4: Đường đi kịch bản thử nghiệm 1 ..............................................................47
Hình 3.5: Đường đi kịch bản thử nghiệm 2 ..............................................................48
Hình 3.6: Đường đi kịch bản thử nghiệm 3 ..............................................................49


ix

Hình 3.7: Đường đi kịch bản thử nghiệm 4 ..............................................................50
Hình 3.8: Đường đi kịch bản thử nghiệm 5 ..............................................................51
Hình 3.9: Đường đi kịch bản thử nghiệm 6 ..............................................................52
Hình 3.10: Đường đi kịch bản thử nghiệm 7 ............................................................53


1

MỞ ĐẦU
Trong những năm gần đây điện thoại di động thông minh (smartphone) đã

được sử dụng phổ biến và trở thành phương tiện giao tiếp và giải trí của đông đảo
người dùng nhờ giá smartphone ngày càng rẻ, cung cấp nhiều tính năng phong phú
và dễ sử dụng. Ngoài các tính năng thông dụng như nghe, gọi, nhắn tin và các dịch
vụ dựa trên mạng Internet, nhiều smartphone còn tích hợp các bộ cảm biến như cảm
biến chuyển động, cảm biến môi trường, cảm biến vị trí, giúp cung cấp các tính
năng giám sát sức khỏe như đếm số bước đi, đo mức ca lo tiêu thụ, đo nhịp tim,…
Ở Việt Nam, người tham gia giao thông sử dụng nhiều loại phương tiện khác nhau
như đi bộ, xe đạp, xe máy, ô tô hay xe bus, mỗi loại phương tiện có đặc trưng riêng.
Việc phát hiện chính xác trạng thái của người tham gia giao thông một cách tự động
theo thời gian thực sẽ mở ra cơ hội xây dựng các ứng dụng hỗ trợ người dùng trong
quá trình tham gia giao thông, cũng như xây dựng các hệ thống giao thông thông
minh, hay làm cơ sở cung cấp nguồn dữ liệu cho các hệ thống theo dõi sức khỏe cá
nhân. Luận văn này tập trung nghiên cứu các phương pháp xác định trạng thái
người tham gia giao thông dựa trên smartphone, dựa vào đó xây dựng ứng dụng hỗ
trợ cho người dùng.
Năm 2014, nhóm tác giả H. Xia đề xuất giải pháp phát hiện trạng thái di
chuyển dựa vào cảm biến smartphone trong bài báo “Using Smart Phone Sensors to
Detect Transportation Modes” [1]. Trong đó nghiên cứu này đã kết hợp sử dụng dữ
liệu từ cảm biến chuyển động và cảm biến vị trí GPS để xác định một số loại
phương tiện di chuyển, bao gồm: xe đạp, mô tô, đi bộ hoặc đứng yên. Tuy nhiên
việc sử dụng thêm cảm biến vị trí GPS sẽ khiến smartphone tiêu thụ nhiều điện
năng hơn, dẫn đến tính thực tiễn chưa cao. Thêm vào đó, tại Việt Nam, với mật độ
giao thông dày đặc, giá trị GPS không phải lúc nào cũng cho kết quả chính xác.
Luận văn này sẽ tối ưu hóa việc sử dụng GPS theo các chế độ (không có
GPS, GPS chỉ dựa vào Wi-Fi – mạng di động, GPS sử dụng cảm biến), thêm vào
đó, tại thời điểm giá trị GPS không hợp lệ (như khi người dùng đi vào hầm, nơi
khuất,...), luận văn đề xuất kết hợp phương pháp nội suy để tính toán lại giá trị GPS
dựa vào dịch vụ cung cấp từ Google kết hợp với cảm biến chuyển động để xác định
người dùng đang dừng hay đang di chuyển, trạng thái dừng – di chuyển kèm

2

phương tiện là gì, từ đó hỗ trợ việc xử lý các sự kiện trên smartphone của người
dùng.

Luận văn được chia làm 3 phần:
Chương 1 trình bày tổng quan về các loại cảm biến trên điện thoại thông
minh và ứng dụng, đi sâu vào cảm biến gia tốc và cảm biến GPS. Từ đó nêu
ra bài toán ứng dụng cảm biến gia tốc, cảm biến GPS, sử dụng thuật toán
phân tích để đưa ra mô hình phát hiện trạng thái người dùng theo loại
phương tiện giao thông khác nhau.
Chương 2 trình bày phương pháp phát hiện trạng thái người tham gia giao
thông dựa trên điện thoại thông minh. Luận văn đưa ra một số phương pháp
đã được xây dựng, đề xuất cải tiến có thể và mô hình hóa phương pháp, từ đó
lựa chọn các thuật toán cần thiết, tiến hành tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện mô
hình và ứng dụng phát hiện trạng thái người tham gia giao thông.
Chương 3 trình bày quá trình cài đặt, thử nghiệm và đánh giá kết quả của
phương pháp được lựa chọn. Luận văn mô tả môi trường thử nghiệm, đưa ra
các kịch bản, nêu ra kết quả và nhận xét.


3

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CẢM BIẾN TRÊN
SMARTPHONE VÀ ỨNG DỤNG
Trong chương này, luận văn trình bày tổng quan về các loại cảm biến trên điện thoại
thông minh và ứng dụng, đi sâu vào cảm biến gia tốc và cảm biến GPS. Phần cuối của
chương nêu ra bài toán ứng dụng cảm biến gia tốc, cảm biến GPS, sử dụng thuật toán
phân tích để đưa ra mô hình phát hiện trạng thái người dùng theo loại phương tiện giao

thông khác nhau.

1.1. Giới thiệu tổng quan về các loại cảm biến trên smartphone
Từ sự ra đời của chiếc iPhone đầu tiên vào năm 2007, tới nay, điện thoại
thông minh (smartphone) không còn là một thiết bị xa xỉ, đắt tiền, ít người sở hữu
mà đã trở thành một công cụ phổ biến mà hầu hết mọi người dân đều có thể sử
dụng. Smartphone không chỉ đóng vai trò là thiết bị liên lạc, mà còn thỏa mãn nhu
cầu của người dùng trong cả công việc lẫn cuộc sống thường ngày.
Trải dài từ các dòng thiết bị giá rẻ, tới trung cấp và tới các dòng điện thoại
cao cấp, các tính năng mới ngày càng được tích hợp nhiều hơn vào trong
smartphone. Đi cùng với xu hướng điện toán di động, các bộ vi xử lý ngày càng nhỏ
gọn trong khi hiệu năng ngày một tăng lên, cùng với đó là việc mở rộng dung lượng
bộ nhớ, tăng độ phân giải màn hình và nhất là bổ sung cũng như cải thiện các loại
cảm biến tích hợp trong smartphone.
Các cảm biến được sử dụng trên smartphone hiện nay phổ biến nhất là 3 loại:
cảm biến chuyển động, cảm biến môi trường và cảm biến vị trí. Ngoài ra còn có
một số loại cảm biến đặc biệt khác như cảm biến sinh trắc học hay cảm biến số
bước chân của người dùng. Các tiểu mục dưới đây sẽ lần lượt giới thiệu các dạng
cảm biến này.

1.1.1. Cảm biến chuyển động
Cảm biến chuyển động trên smartphone là tên gọi chung của nhóm các cảm
biến có mục đích thu thập dữ liệu về chuyển động của thiết bị. Các chuyển động
này bao gồm hướng và tốc độ di chuyển của thiết bị theo các phương khác nhau
trong không gian. Một số cảm biến chuyển động tiêu biểu đó là cảm biến gia tốc
(accelerometer sensor), con quay hồi chuyển (gyroscope sensor), cảm biến véc-tơ
quay (rotational vector sensor), cảm biến từ trường (magnetic sensor),…


4

1.1.1.1.

Cảm biến gia tốc

Cảm biến gia tốc là loại cảm biến thu thập và định lượng giá trị gia tốc riêng
của thiết bị trong không gian ba chiều so với phương rơi tự do. Cảm biến gia tốc
liên tục cập nhật các giá trị của gia tốc riêng theo trục X, Y, Z và gửi về cho
smartphone. Từ đó, các ứng dụng trên smartphone có thể thu thập dữ liệu này và
thực hiện các hành vi tương ứng. Luận văn sẽ đề cập chi tiết hơn về cảm biến gia
tốc cùng ứng dụng trong mục 1.2.1.

1.1.1.2.

Con quay hồi chuyển

Con quay hồi chuyển trên smartphone là loại cảm biến thu thập góc quay của
thiết bị theo các phương X, Y, Z trong không gian. Trong lĩnh vực vật lý, con quay
hồi chuyển là một thiết bị dùng để đo đạc hoặc duy trì phương hướng dựa trên
nguyên lý bảo toàn mô men động lượng. Con quay cơ học được cấu tạo là một bánh
xe hay đĩa quay với các trục quay tự do theo mọi hướng. Phương hướng này thay
đổi nhiều hay ít tùy thuộc vào mô men xoắn bên ngoài hơn là liên quan đến con
quay có vận tốc cao mà không cần mô men động lượng lớn. Vì mô men xoắn được
tối thiểu hóa bởi việc gắn kết thiết bị trong các khớp của con quay, hướng của nó
duy trì gần như cố định bất kể so với bất kỳ chuyển động nào của vật thể mà nó tựa
lên. Hình 1.1 mô tả một con quay hồi chuyển cơ bản trong cơ học và vật lý.

Hình 1.1: Con quay hồi chuyển

Trong smartphone và các thiết bị di động khác, con quay hồi chuyển được

dùng kết hợp với cảm biến gia tốc nhằm hỗ trợ các trò chơi hay ứng dụng cần sử
dụng đến thuộc tính vị trí và góc quay của thiết bị, điển hình là các trò chơi đua xe
hay trò chơi tương tác. Tuy cảm biến gia tốc cũng có thể ứng dụng để phát hiện độ
nghiêng của thiết bị theo các hướng nhưng riêng với phương thẳng đứng thì cảm
biến gia tốc lại không phát hiện được, chính vì vậy con quay hồi chuyển được bổ


5

sung để tăng độ chính xác cho việc phát hiện phương của thiết bị. Do không thể tích
hợp con quay cơ học vào thiết bị di động nên với smartphone, con quay hồi chuyển
được dùng là dạng vi cơ điện tử. Các vi cơ này được gọi là MEMS, chịu trách
nhiệm mô phỏng chính xác hoạt động của các thiết bị cơ học trong một con chip
duy nhất [11]. Hình 1.2 mô tả vi cơ điện tử mang mã hiệu L3G4200DH.

Hình 1.2: Vi cơ điện tử mã hiệu L3G4200DH

Giá trị đo được của con quay hồi chuyển được tính bằng đơn vị rad/s, bao
gồm: giá trị Pitch (tốc độ quay quanh trục X), giá trị Roll (tốc độ quay quanh trục
Y), giá trị Yaw (tốc độ quay quanh trục Z). Khi thiết bị đứng yên (không quay), ba
giá trị này đều bằng 0 rad/s. Con quay hồi chuyển được tích hợp vào điện thoại di
động sớm nhất ở iPhone 4, sau đó lần lượt các thiết bị Android cũng được tích hợp
con quay này sau khi Google ra mắt Nexus S chạy Android 2.3.

1.1.1.3.

Cảm biến từ trường

Như tên gọi của nó, cảm biến từ trường là dạng cảm biến dùng để đo hướng
và độ mạnh của từ trường tại một điểm trong không gian. Với smartphone, cảm biến

từ trường sẽ đo giá trị của từ trường Trái Đất tại vị trí của thiết bị theo 3 phương X,
Y, Z trong không gian với đơn vị là micro-Tesla (uT). Hình 1.3 là một thiết bị từ kế
tiêu biểu dùng trong địa chất.


6

Hình 1.3: Thiết bị từ kế dùng trong địa chất

Với smartphone, tương tự như cảm biến con quay hồi chuyển, cảm biến từ
trường được tích hợp dưới dạng một con chip. Hình 1.4 là chip LIS3MDL được sản
xuất bởi STMicroelectronics.

Hình 1.4: Cảm biến từ trường LIS3MDL

Các ứng dụng trên smartphone thường không sử dụng trực tiếp các giá trị đo
được bởi cảm biến từ trường. Thay vào đó, cảm biến từ trường thường được kết hợp
với các cảm biến khác như cảm biến gia tốc hay con quay hồi chuyển nhằm cung
cấp các giá trị đo được với độ chính xác cao hơn. Phương pháp kết hợp các cảm
biến vật lý khác nhau nhằm tăng độ chính xác của phép đo được ứng dụng trong các
phần mềm điều khiển gọi chung là Sensor Fusion [10], mà loại cảm biến véc-tơ
quay được giới thiệu ở tiểu mục tiếp theo là một ví dụ tiêu biểu.

1.1.1.4.

Cảm biến véc-tơ quay

Trên smartphone, thông thường các cảm biến sẽ hoạt động cùng nhau và bổ
sung giá trị cho nhau để tăng cường độ chính xác. Để thuận tiện cho việc phát triển

7

ứng dụng, các hệ điều hành di động thường đưa ra các cảm biến tượng trưng. Khác
với các cảm biến vật lý được tích hợp thẳng vào smartphone và cung cấp giá trị trực
tiếp, các cảm biến tượng trưng sẽ là sự kết hợp giữa hai hoặc nhiều hơn các cảm
biến vật lý ở tầng vật lý, tính toán và tối ưu lại giá trị trước khi trả về cho người
dùng. Phương pháp này được gọi là Sensor Fusion. Một cảm biến tượng trưng tiêu
biểu là cảm biến véc-tơ quay. Cảm biến này kết hợp giá trị giữa 3 loại cảm biến vật
lý đã được nêu ở các tiểu mục trước là cảm biến gia tốc, con quay hồi chuyển và
cảm biến từ trường. Cảm biến véc-tơ quay thu thập giá trị góc quay của thiết bị
trong không gian ba chiều so với các phương: Bắc – Đông – Thẳng Đứng (hướng
lên) và có đơn vị là radian. Hình 1.5 mô tả không gian mà cảm biến véc-tơ quay thu
thập giá trị trên hệ điều hành Android.

Hình 1.5: Hệ tọa độ cảm biến véc-tơ quay trên Android

Trong đó: giá trị X bằng tích của hai véc-tơ Y và Z. Véc-tơ X nằm theo
phương tiếp tuyến với mặt đất tại vị trí của thiết bị và chỉ về hướng Đông. Giá trị Y
tiếp tuyến với mặt đất tại vị trí của thiết bị và chỉ về phương Bắc của Trái Đất. Giá
trị Z chỉ lên bầu trời và vuông góc với mặt phẳng Trái Đất.

1.1.2. Cảm biến môi trường
Cảm biến môi trường trên smartphone cho phép thiết bị có khả năng ghi
nhận các thuộc tính của môi trường xung quanh như độ ẩm, ánh sáng, áp suất hay
nhiệt độ. Một số cảm biến môi trường được trang bị trên smartphone đó là cảm biến
độ ẩm (ambient humidity sensor), cảm biến ánh sáng (light sensor), cảm biến áp
suất khí quyển (atmostpheric pressure sensor). Ứng dụng tiêu biểu của các cảm biến

8

dạng này là cung cấp dữ liệu cho các ứng dụng thời tiết hay ứng dụng theo dõi sức
khỏe.

1.1.2.1.

Cảm biến độ ẩm

Cảm biến độ ẩm thường được tích hợp trong các dòng smartphone cao cấp,
thu thập giá trị độ ẩm không khí xung quanh thiết bị theo đơn vị phần trăm. Giá trị
này thường được các ứng dụng dự báo thời tiết sử dụng. Hình 1.6 mô tả một cảm
biến độ ẩm do Xiaomi chế tạo.

Hình 1.6: Cảm biến độ ẩm của Xiaomi

1.1.2.2.

Cảm biến ánh sáng

Cảm biến ánh sáng là một trong những cảm biến phổ biến nhất, gần như có
mặt trong tất cả các dòng smartphone. Cảm biến ánh sáng đo lượng sáng chiếu vào
màn hình của thiết bị, qua đó thiết bị có khả năng tự điều chỉnh độ sáng màn hình
tương ứng. Khi dùng thiết bị trong điều kiện trời nắng, lượng sáng đi vào màn hình
nhiều, thiết bị sẽ có khả năng tự tăng độ sáng màn hình giúp người dùng đọc nội
dung dễ dàng hơn. Với điều kiện ánh sáng yếu, độ sáng màn hình sẽ được tự động
giảm đi nhằm tránh người dùng bị chói mắt. Hình 1.7 mô tả con chip cảm biến ánh
sáng và vị trí đặt cảm biến trên iPhone 5.

Hình 1.7: Cảm biến ánh sáng trên iPhone 5

9

Cảm biến ánh sáng thu thập giá trị cường độ ánh sáng theo đơn vị lux.

1.1.2.3.

Cảm biến áp suất khí quyển

Như tên gọi, cảm biến áp suất khí quyển thu thập giá trị của áp suất không
khí xung quanh thiết bị theo đơn vị hPa. Cảm biến áp suất hay còn gọi là phong vũ
biểu, thường được sử dụng để tính toán độ cao của thiết bị so với mực nước biểu, từ
đó cải thiện độ chính xác của các cảm biến vị trí như GPS. Cảm biến này thường
chỉ được tích hợp trên các smartphone cao cấp như iPhone 7, Galaxy S7,… Hình
1.8 là một cảm biến áp suất tiêu biểu.

Hình 1.8: Cảm biến áp suất khí quyển

1.1.3. Cảm biến vị trí
Cảm biến vị trí cho phép thiết bị xác định được vị trí vật lý tương đối của nó
trong không gian ba chiều. Vị trí này bao gồm tọa độ của thiết bị trên Trái Đất cũng
như phương quay của thiết bị. Các cảm biến vị trí thường có trên smartphone đó là
cảm biến định vị và cảm biến tiệm cận. Ngoài ra còn có cảm biến phương vị và cảm
biến quay. Trong phạm vi của luận văn sẽ giới thiệu về cảm biến định vị và cảm
biến tiệm cận.

1.1.3.1.

Cảm biến định vị

Cảm biến định vị rất phổ biến với người dùng thông qua tên gọi cảm biến
GPS. Tuy nhiên khái niệm GPS là chỉ hệ thống định vị toàn cầu của Mỹ gồm 24 vệ
tinh đặt trên quỹ đạo không gian. Ngoài GPS, trên thế giới hiện nay còn có hệ thống
định vị toàn cầu của Nga là GLONASS với 24 vệ tinh, hệ thống của liên minh châu
Âu EU là Galileo (đang được phát triển) và hệ thống của Trung Quốc là Bắc Đẩu


10

với 35 vệ tinh [13]. Các smartphone trước đây chỉ tích hợp cảm biến GPS, là cảm
biến thu thập tín hiệu của vệ tinh thuộc hệ thống GPS, tuy nhiên hiện nay, các cảm
biến định vị đã có thể thu cả tín hiệu của các vệ tinh thuộc hệ thống khác và vẫn giữ
tên gọi chung là GPS. Các cảm biến này cho phép thiết bị có thể xác định được vị
trí của nó trên Trái Đất, phục vụ cho các ứng dụng bản đồ hay dẫn đường. Hình 1.9
mô tả ứng dụng Google Maps trên iPhone.

Hình 1.9: Ứng dụng Google Maps trên iPhone

Hoạt động của cảm biến định vị sẽ được mô tả chi tiết hơn trong mục 1.2.

1.1.3.2.

Cảm biến tiệm cận

Vấn đề của smartphone với màn hình cảm ứng lớn đó là khi thực hiện cuộc
gọi, người dùng sẽ phải áp sát màn hình với tai nghe, dẫn tới hai nhược điểm: đó là
màn hình vẫn hoạt động một cách không cần thiết, và có thể khiến thiết bị nhầm
thao tác chạm tai là thao tác cảm ứng. Cảm biến tiệm cận được giới thiệu trên
smartphone cùng lúc với sự ra đời của iPhone thế hệ đầu tiên vào năm 2007.

Nguyên lý hoạt động của cảm biến này đó là dùng sóng điện từ phát ra và theo dõi
sự thay đổi của sóng dội lại, từ đó xác định tương đối khoảng cách từ thiết bị tới đối
tượng gần đó. Nhờ đó, khi người dùng đưa điện thoại lên tai để nghe cuộc gọi, màn
hình có thể tự động tắt để tránh cảm ứng hoạt động và tiết kiệm năng lượng. Hình
1.10 mô tả vị trí của cảm biến tiệm cận trên iPhone.


11

Hình 1.10: Vị trí cảm biến tiệm cận trên iPhone

1.1.4. Một số loại cảm biến khác
Các cảm biến trên smartphone ngày càng tinh vi và nhỏ gọn hơn, điều đó cho
phép các nhà sản xuất điện thoại thông minh tích hợp ngày càng nhiều các loại cảm
biến đặc biệt khác, như cảm biến sinh trắc học mà điển hình là cảm biến vân tay
trên các dòng điện thoại cao cấp hay cảm biến mống mắt trên Samsung Galaxy Note
7. Ngoài ra có thể kể đến cảm biến nhịp tim hay cảm biến số bước chân, trong phạm
vi của luận văn sẽ giới thiệu thêm về cảm biến vân tay và cảm biến mống mắt.

1.1.4.1.

Cảm biến vân tay

Cảm biến vân tay đã có từ lâu, tuy nhiên tích hợp cảm biến đủ nhỏ lên
smartphone cùng với yêu cầu khắt khe về trải nghiệm người dùng nên tới 2011, cảm
biến vân tay mới lần đầu tiên được tích hợp trên chiếc Motorola Atrix 4G và sau đó
là iPhone 5S vào 2012. Cảm biến vân tay sẽ ghi nhớ vân tay của người sử dụng, mã
hóa vào trong thiết bị và được sử dụng với vai trò khóa xác nhận đối với các ứng
dụng yêu cầu bảo mật cao, ví dụ như các ứng dụng thanh toán, các ứng dụng quản
lý dữ liệu cá nhân hay đơn giản là dùng để mở khóa thiết bị thay cho việc nhập mã

hay mật khẩu. Hình 1.11 mô tả cấu trúc của cảm biến vân tay trên iPhone 6 hay còn
được biết đến với tên Touch ID.

Hình 1.11: Cảm biến vân tay Touch ID trên iPhone


12

1.1.4.2.

Cảm biến mống mắt

Các cảm biến sinh trắc học đều hoạt động dựa trên nguyên lý về sự duy nhất
của vân tay hay võng mạc, mống mắt. Đó là hai người khác nhau sẽ có vân tay khác
nhau, cấu trúc võng mạc hay mống mắt là khác nhau, qua đó xác thực được người
đang sử dụng cảm biến có quyền truy cập hay là không. Cảm biến quét mống mắt
được giới thiệu lần đầu trên smartphone là ở chiếc Samsung Galaxy Note 7. Note 7
sở hữu hai thành phần để quét mống mắt bao gồm một máy quét mống mắt và máy
quét hồng ngoại để giúp thiết bị có khả năng nhận diện ngay cả trong điều kiện
thiếu sáng hay môi trường ánh sáng rất mạnh. Khi khởi động tính năng, cảm biến sẽ
chụp lại ảnh sau đó phân tích vùng mống mắt, tròng mắt và thậm chí các mao mạch
máu. Sau đó, những chi tiết trên sẽ được mã hóa và lưu vào cơ sở dữ liệu của máy.
Hình 1.12 mô tả vị trí cảm biến mống mắt trên Galaxy Note 7.

Hình 1.12: Cảm biến mống mắt trên Galaxy Note 7

1.2. Giới thiệu cảm biến gia tốc và cảm biến GPS
Ở mục này, luận văn đi sâu giới thiệu chi tiết cấu tạo và hoạt động của hai
dạng cảm biến, là cảm biến gia tốc và cảm biến định vị sử dụng GPS. Mục này cũng
sẽ giới thiệu các ứng dụng của hai loại cảm biến này, đặc biệt là các ứng dụng trên

smartphone hay các thiết bị di động khác.

1.2.1. Cảm biến gia tốc
Tương tự như con quay hồi chuyển, cảm biến gia tốc trên smartphone là một
vi cơ điện tử MEMS thay vì cơ cấu cơ khí thông thường. Cảm biến này được sử


13

dụng để đo độ lớn của gia tốc trọng trường với đơn vị là m/s2. Trong thực tế, giá trị
độ lớn thường được so với g, trong đó g là độ lớn của gia tốc trọng trường: g 
9.8m/s2.
Gia tốc sẽ được đo theo 3 phương của hệ trục tọa độ là X, Y, Z. Khi thiết bị
đặt nằm yên trên mặt phẳng, gia tốc có giá trị là 1g và khi rơi tự do là 0g.

1.2.1.1.

Cấu trúc của cảm biến gia tốc

Về cơ bản, một cảm biến gia tốc có cấu trúc gồm hai thành phần: một khung
gắn vào thiết bị cần thu thập gia tốc và một quả nặng gắn với khung này có thể di
chuyển tự do [13]. Khi thiết bị di chuyển, phần khung sẽ di chuyển theo và quả
nặng sẽ di chuyển cùng nhưng chậm hơn phần khung. Bằng cách ước lượng mức độ
chậm hơn của quả nặng so với khung, ta có thể tính toán được giá trị gia tốc của
phần khung khi chuyển động.
Trên smartphone, cảm biến gia tốc được làm từ sillicon. Hình 1.13 mô tả cấu
trúc điển hình của cảm biến gia tốc trên smartphone.

Hình 1.13: Cấu trúc cảm biến gia tốc trên smartphone

Trong hình trên, phần màu xanh lam đóng vai trò quả nặng, trong khi phần
khung nền trắng được phủ bằng sillicon sẽ được gắn cố định với smartphone. Bộ
phận quả nặng sẽ được cố định 4 góc và phần ở giữa sẽ có thể chuyển động tiến
hoặc lùi. Khi thiết bị di chuyển, khung nền sẽ di chuyển theo dẫn tới bộ phận quả
nặng cũng di chuyển (hình 1.13a). Điều này dẫn tới sự thay đổi giá trị điện cực tại