Xác định vị trí người dùng bằng điện thoại di động

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

Trương Ánh Hồng

XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ NGƯỜI DÙNG
BẰNG ĐIỆN THOẠI DI ĐỘNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

HÀ NỘI, NĂM 2017


Luận văn được hoàn thành tại:
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Phạm Văn Cường
Phản biện 1: ..................................................................................
Phản biện 2: ...................................................................................

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ tại Học
viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
Vào lúc: ....... giờ ....... ngày ....... tháng ....... .. năm ...............
Có thể tìm hiểu luận văn tại:
Thư viện Trường Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông


1

MỞ ĐẦU
Định vị là một kỹ thuật được sử dụng để biết vị trí của đối tượng trong một hệ quy
chiếu. Trong đó hệ thống định vị toàn cầu (GPS) vệ tinh được sử dụng trong nhiều hệ thống

định vị hiện nay. Chẳng hạn, các ứng dụng định vị cho máy bay và tàu thủy thường sử dụng
công nghệ GPS. Trong những năm trở lại đây, điện thoại thông minh đã phát triển và được
tích hợp dịch vụ GPS để định vị và định hướng di chuyển. Hiện nay có khá nhiều nước trên
thế giới cung cấp dịch vụ GPS cho điện thoại di động và được đông đảo người dùng đón nhận.
Tuy nhiên, các tín hiệu vệ tinh bị suy yếu và phân tán bởi nhiều vật cản như mái nhà,
tường và các đối tượng khác, do đó, hệ thống đinh vị GPS không đủ chính xác khi tìm kiếm
trong phòng hay trong một tòa nhà hoặc người ở những địa điểm nào đó không thu được tín
hiệu GPS. Vì vậy, việc nghiên cứu một ứng dụng nhằm xác định được vị trí của đối tượng
trong nhà là thực sự cần thiết.
Định vị trong nhà có ý nghĩa quan trọng trong thực tế vì khi người sử dụng cần phải
biết vị trí của mình trong một tòa nhà, chẳng hạn như một nhân viên cứu hỏa, những người
cần biết về vị trí của họ cũng như nạn nhân trong một tòa nhà để từ đó đề ra phương án tìm
kiếm cứu nạn và chữa cháy hiệu quả. Một ứng dụng khác của hệ thống là có thể được sử dụng
tại các sân bay để di chuyển hành khách lên máy bay nhanh và chính xác nhất.
Xuất phát từ đòi hỏi của thực tế đã đặt ra là việc nghiên cứu một cách tổng thể và xây
dựng một ứng dụng giúp xác định vị trí người sử dụng thiết bị điện thoại thông minh một cách
chính xác nhất trong nhà là đòi hỏi vô cùng cần thiết. Do đó tôi đã chọn đề tài: “Xác định vị
trí người dùng bằng điện thoại di động” để làm luận văn thạc sỹ cho mình, hy vọng luận
văn của tôi sẽ có đóng góp tích cực cả về mặt lý luận và thực tiễn.


2

Chương 1. TỔNG QUAN VỀ XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ NGƯỜI DÙNG
BẰNG ĐIỆN THOẠI DI ĐỘNG
Chương này sẽ trình bày tổng quan về định vị, một số ứng dụng định vị vị trí người
trong nhà, các nghiên cứu trước đây về bài toán xác định vị trí người dùng. Phần cuối chương
là phạm vi nghiên cứu và một số giả định.

1.1. Các ứng dụng sử dụng thông tin và vị trí người dùng

1.1.1. Giới thiệu về định vị
Định vị là một kỹ thuật được sử dụng để biết vị trí của đối tượng trong một hệ quy
chiếu. Đối tượng đó có thể là đối tượng đứng yên như tòa nhà, sân bóng… hoặc đối tượng di
động như một chiếc xe máy, ô tô, con người… Tuy nhiên, trong phạm vi của luận văn này
chúng tôi tập trung vào đối tượng cần định vị là con người di chuyển hoặc đứng yên trong
một tòa nhà.
Trong nhiều năm qua, hệ thống định vị được phát triển và ngày càng đạt đến độ chính
xác cao. Phạm vị xác định vị trí các đối tượng cũng đạt được những mức độ phát triển đáng
kể, từ cấp độ toàn cầu cho tới cấp độ địa phương nhỏ lẻ, thậm chí là trong một tòa nhà. Hệ
thống định vị giúp ích trong việc xác định vị trí, tính toán khoảng cách, tìm đường đi trong
các phạm vi khác nhau. Lợi ích đem lại từ hệ thống định vị là rất lớn và ngày càng được ứng
dụng rộng rãi trong đời sống của chúng ta. Hiện nay, có rất nhiều công nghệ định vị trong đó
nổi bật nhất và được sử dụng nhiều nhất là hệ thống định vị toàn cầu (Global Postioning
System – GPS) sử dụng vệ tinh để định vị. Một ví dụ nổi bật về ứng dụng GPS là hệ thống
tìm đường trên các thiết bị đặt trên ô tô. Thiết bị GPS này giúp những người lái ô tô có khả
năng tìm kiếm con đường đi ngắn nhất tới địa điểm đã định trước, giúp rút ngắn thời gian tìm
kiếm cũng như giảm bớt sự hao phí về tài chính, môi trường. Trong phạm vi hẹp, hệ thống
định vị sẽ giúp robot có khả năng tìm đường trong một mô hình bóng đá robot. Chúng ta có
thể thấy rằng, lợi ích đem lại từ hệ thống định vị là rất lớn và càng ngày càng được ứng dụng
rộng rãi trong đời sống con người.
Bên cạnh đó các ứng dụng định vị trong các thiết bị cầm tay cũng nhận được sự quan
tâm nghiên cứu và sử dụng của cộng đồng, ví dụ như các ứng dụng cung cấp dịch vụ tự động


3

cho người khiếm thị khi họ di chuyển trong nhà, theo dõi trẻ nhỏ, người già hoặc người trí
nhớ kém…trong trường hợp người thân không có nhiều thời gian để trông nom, quản lý nhằm
tránh được những trường hợp đáng tiếc xảy ra. Các thiết bị định vị xe đạp điện giúp các vị
phụ huynh theo dõi, giám sát, quản lý và bảo vệ con em mình khi gặp trường hợp khẩn cấp.

1.1.2. Ứng dụng định vị trong nhà
Hệ thống định vị toàn cầu GPS hay các hệ thống định vị trên phạm vi rộng có những
ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, trong những trường hợp cụ thể, ví dụ như trong một tòa nhà,
trong các khu đông đúc dân cư khi các tín hiệu vệ tinh bị suy yếu và phân tán bởi nhiều vật
cản như mái nhà, tường và các đối tượng khác thì hệ thống GPS không thể vận hành do chưa
nhận được tín hiệu trực tiếp từ vệ tinh. Do đó, hệ thống GPS không đủ chính xác khi tìm kiếm
trong phòng hoặc người ở một địa điểm nào đó không thu được tín hiệu GPS. Vì vậy, việc
nghiên cứu một ứng dụng nhằm xác định được vị trí của đối tượng trong nhà là thực sự cần
thiết.


Hệ thống theo dõi bệnh nhân hoặc các thiết bị y tế trong bệnh viện.



Hệ thống hướng dẫn khách trong các bảo tàng, thư viện, trường đại học, hoặc các

cửa hàng…


Trong lĩnh vực người máy (robotic) [4], việc xác định vị trí của người máy là hết

sức quan trọng, quyết định độ chuẩn xác của người máy khi thực hiện các nhiệm vụ đặt ra.


Các ứng dụng trong Kỹ thuật cơ khí.

1.1.3. Định vị trong nhà bằng phương pháp Dead Reckoning
Theo nguyên tắc đo cơ bản khác nhau, phương pháp định vị có thể được chia thành

bốn loại chính: tam giác, cảm biến trực tiếp, nhận dạng mẫu, và Dead Reckoning. Sau khi tìm
hiểu các kỹ thuật định vị trong nhà hiện nay, chúng ta có thể thấy các phương pháp trước đây
đều có những kết quả nhất định. Tuy nhiên trên thực tế ứng dụng vẫn còn tồn tại một số nhược
điểm như sau: một số tiếp cận có độ sai số rất lớn do ảnh hưởng của môi trường trong nhà
chẳng hạn như siêu âm, cảnh báo Bluetooth hoặc là việc lắp đặt thêm cơ sở hạ tầng với chi
phí khá cao như các ứng dụng định vị bằng phương pháp tam giác và cảm biến trực tiếp, hơn
nữa độ chính xác của hệ thống phụ thuộc rất nhiều vào việc triển khai thiết bị tại các vị trí, ví
dụ, Wi-Fi hoặc những thiết bị định vị có kích thước cồng kềnh gây khó khăn cho người sử


4

dụng đặc biệt là các đối tượng rất cần hỗ trợ định vị như người khiếm thị, hay các bệnh nhân
bị giảm khả năng nhận thức hoặc là các hệ thống định vị sử dụng các công nghệ thẻ với chi
phí đắt đỏ không phù hợp với số đông người sử dụng hiện nay, hoặc việc áp dụng kỹ thuật
nhận dạng mẫu đòi hỏi các kỹ thuật phức tạp để tạo ra các mô hình nhận dạng, dung lượng
lưu trữ cao, và thời gian tính toán lớn.
Chính vì vậy yêu cầu đặt ra lựa chọn một phương pháp khắc phục những nhược điểm
trên, và việc xây dựng một hệ thống định vị có độ chính xác cao, tiết kiệm chi phí, dễ sử dụng
là thực sự cần thiết. Luận văn sử dụng kỹ thuật Dead Reckoning để định vị trong đó sử dụng
các cảm biến để ước tính vị trí của một người đi bộ với chi phí triển khai thấp hơn và khả
năng định hướng tốt hơn ba kỹ thuật còn lại. Để tiết kiệm chi phí tác giả sử dụng cảm biến
gia tốc có sẵn trên điện thoại di động thông minh để tiến hành thu thập các dữ liệu cảm biến
từ đó đưa ra vị trí nhằm hỗ trợ cho người sử dụng.
Chính vì những lý do trên việc định vị trong nhà có những tầm quan trọng nhất định.
Hiện nay có nhiều các công trình nghiên cứu về công nghệ định vị nhằm thực hiện các yêu
cầu của cuộc sống cũng như nghiên cứu khoa học. Một vài lĩnh vực có thể sử dụng ứng
dụng của định vị trong nhà có thể kể đến:
- Việc phát triển các ứng dụng định vị trong rất nhiều các lĩnh vực khác nhau của
cuộc sống như: theo dõi bệnh nhân, hay thậm chí là các thiết bị y tế đắt tiền tại các bệnh

viện; trong bảo tàng hoặc trong các hội chợ, hệ thống định vị sẽ giúp người hướng dẫn
hướng dẫn người xem từ xa, thậm chí người xem có thể tự xác định được vị trí của mình từ
đó xác định được hướng di chuyển phù hợp; trong các thư viện lớn, hệ thống có thể giúp
người đọc tìm được sách mà họ mong muốn; hệ thống định vị trong các cửa hàng giúp
người quản lý theo dõi khách hàng của mình đồng thời hướng dẫn họ, giúp họ tìm được
những sản phẩm mong muốn hay cung cấp cho khách hàng các thông tin cần thiết khi họ
đứng tại vị trí của một sản phẩm hoặc trong các trường đại học, hệ thống định vị giúp người
khách có thể tìm được vị trí văn phòng cần đến hoặc giúp sinh viên xác định được vị trí
giảng viên, giảng đường cần tìm.
- Trong lĩnh vực người máy (robotic) [2], việc xác định vị trí của người máy là hết
sức quan trọng, quyết định độ chuẩn xác của người máy khi thực hiện các nhiệm vụ đặt ra.


5

Các nhà khoa học tiến hành cài đặt các thiết bị định vị vào người máy để xác định được
hướng đi của chúng, hay xác định vị trí mà chúng cần phải đi.
- Kỹ thuật cơ khí đang ngày càng phát triển theo hướng ứng dụng các hệ thống tự
động thông minh. Việc ứng dụng các ứng dụng định vị là thực sự cần thiết với các thiết bị
trong công nghiệp, như hệ thống hỗ trợ công cụ tại dây truyền lắp ráp xe, hướng dẫn robot
di chuyển, giám sát tự động và kiểm soát chất lượng. Khả năng định vị trong nhà còn có thể
giúp đỡ việc tìm kiếm các công cụ cần bảo trì, các thiết bị này được gắn thẻ và được lắp đặt
rải rác tên tất cả các cơ sở sản xuất trong nhà máy nên việc tìm kiếm khó khăn và mất nhiều
thời gian. Ngoài ra, việc cải thiện hệ thống an toàn tự động, bảo hộ lao động và tránh va
chạm cũng đều có khả năng sử dụng định vị để nâng cao an toàn cho người lao động.

1.2. Các nghiên cứu trước đây
Các công nghệ định vị sử dụng kỹ thuật cảm biến trực tiếp
Hệ thống xây dựng trong tài liệu [6] cung cấp cho người khiếm thị ứng dụng định vị
và dẫn đường giúp cho họ có thể hòa nhập hơn với cộng đồng, họ có thể di chuyển ở nhà,

trong các tòa nhà công cộng hoặc không gian mở như các đường phố, công viên mà không
cần sự hỗ trợ của người khác. Hệ thống sử dụng các thẻ RFID được gắn sẵn vào môi trường
để phát tín hiệu, tín hiệu này được thiết bị thu gắn trên cây gậy của người khiếm thị, xử lý và
đưa ra vị trí, điều hướng giúp người khiếm thị di chuyển.
Vị trí của khách truy cập trong tài liệu [3] được xác định từ việc đọc hệ thống mã vạch
có chứa thông tin vị trí đã mã hóa được cài đặt tại khuôn viên trường Đại học Carnegie Mellon.
Ứng dụng Metronaut hướng dẫn cho người sử dụng lịch trình di chuyển trong khuôn viên
trường, các hướng dẫn này được hiển thị trên màn hình LCD dưới dạng các tin nhắn thông
báo. Ngoài ra hệ thống còn có thể được áp dụng trong các lĩnh vực khác như giám sát bệnh
nhân trong khuôn viên bệnh viện, kiểm tra hàng tồn kho trong các nhà máy,… Thiết bị đầu
đọc mã vạch có trọng lượng khoảng 1 pound, điện năng tiêu thụ thấp, tuy nhiên kích thước
của thiết bị cồng kềnh, việc mang theo bên mình khá bất tiện, việc đọc mã vạch và tin nhắn
thông báo lộ trình di chuyển là không thể đối với đối tượng người khiếm thị hoặc các bệnh
nhân mất nhận thức.


6

Các công nghệ định vị sử dụng kỹ thuật nhận dạng mẫu
Nghiên cứu [22] áp dụng cho các tuyến đường trong một không gian phức tạp bao gồm
cả môi trường trong nhà và ngoài trời, kết quả thực nghiệm cho thấy ứng dụng cung cấp khả
năng định vị và điều hướng khá chính xác. Trong môi trường ngoài trời nơi có tín hiệu GPS,
hệ thống sử dụng công nghệ định vị GPS sẵn có. Đối với môi trường tiếp nhận tín hiệu GPS
không tốt (trong nhà, hoặc trong không gian ngoài trời nhưng bị hạn chế tầm nhìn lên bầu
trời) hệ thống lựa chọn phương pháp nhận dạng mẫu với kỹ thuật thị giác máy tính để định vị
và điều hướng cho đối tượng. Hệ thống bao gồm 04 máy ảnh, 02 máy chỉ về phía trước, hai
máy chỉ về phía sau được gắn trên dây đeo vai của ba lô. Các máy ảnh được kết nối với một
máy tính xách tay để lưu lại các bức ảnh trong quá trình khám phá để xây dựng mô hình môi
trường. Người dùng tương tác với hệ thống thông qua một thiết bị cầm tay.
Các công nghệ định vị sử dụng kỹ thuật tam giác

Trong dự án nghiên cứu Navio[23] là hệ thống định vị kết hợp ngoài trời và trong nhà
tại trường Đại học công nghệ Vienna. Chúng ta biết rằng điều hướng trong môi trường đô thị
gồm các mỗi trường trong nhà và ngoài trời hỗn hợp là một nhiệm vụ hết sức khó khăn. Hệ
thống sử dụng công nghệ định vị dẫn đường toàn cầu (Navigation Satellite System- GNSS),
tuy các tín hiệu từ các vệ tinh là không khả thi trong các tòa nhà hoặc giữa các tòa nhà cao
tầng. Chính vì vậy, để có thể định vị liền mạch cả trong nhà và ngoài trời, các hệ thống định
vị trong nhà sử dụng tín hiệu từ các BTS, hoặc các trạm phát sóng không dây sử dụng trong
các tòa nhà như wifi, wlan… Tuy nhiên, việc thiết đặt thêm thiết bị khá tốn kém, hơn nữa hệ
thống có chính xác hay không phụ thuộc vào việc thiết đặt vị trí các trạm phát sóng. Vì thế
trong một số trường hợp hệ thống cho kết quả không chính xác chưa đem lại hiệu quả định vị
trong nhà.
Các công nghệ định vị sử dụng kỹ thuật Dead Reckoning
Trong bài báo [21], tác giả sử dụng phương pháp Dead Reckoning với bộ cảm biến
gồm sáu thiết bị cảm biến được gắn ở chân và một từ kế gắn ở eo của người sử dụng. Tác giả
tiến hành thử nghiệm hệ thống trong cả hai môi trường trong nhà và ngoài trời. Việc thực hiện
trong nhà được so sánh với một hệ thống tham chiếu dựa vào việc quan sát của con người,
kết quả thử nghiệm cho thấy việc sử dụng tính toán phát hiện hướng đi không chính xác và


7

chệch hướng di chuyển. Việc thực hiện ngoài trời đã được so sánh với ứng dụng định vị của
Google, kết quả cho thấy sai số của hệ thống thấp nhất là 5m so với quãng đường 400m. Dựa
và kết quả thử nghiệm chúng ta có thể thấy hệ thống định vị có sai số rất lớn, hơn nữa chi phí
cài đặt hệ thống tốn kém, gồm nhiều thiết bị cảm biến riêng lẻ gây khó khăn cho người sử
dụng.
Hầu hết các kỹ thuật định vị trong nhà được xây dựng dựa trên cường độ tín hiệu nhận
được của các tín hiệu không dây, ví dụ Wifi, siêu âm, Bluetooth hoặc nhận dạng tận số radio
RFID, các cách tiếp cận này rất dễ bị can thiệp bởi môi trường như tường nhà, các thiết bị,
muốn cho kết quả cần phải lắp đặt nhiều thiết bị rất tốn kém, đối với một tòa nhà chưa biết

trước thì ứng dụng không thể sử dụng.
Một trong những thuật toán đáng tin cậy và ổn định nhất trong số rất nhiều các nghiên
cứu về vị trí của con người là Dead Reckoning, một loại định vị cá nhân. Phương pháp này
sử dụng các dữ liệu cảm biến để thu được “thông tin bước” hoặc các đặc tính khác biệt của
mỗi người đi bộ. Sau khi phân tích hành động đi cụ thể của từng người hệ thống sẽ tính tổng
số khoảng cách đi bộ được. Các bộ cảm biến có thể được gắn ở thắt lưng, gắn ở chân hoặc
cầm tay thường dễ cài đặt, dễ sử dụng và tiết kiệm chi phí.
Từ các đánh giá về các hệ thống nhận dạng hoạt động của người nêu trên tôi đề xuất
một hệ thống đinh vị trong nhà bằng kỹ thuật Dead Reckoning (DR) xác định vị trí của người
sử dụng ở trong nhà bằng điện thoại di động có gắn cảm biến gia tốc ba chiều. Thay vì trang
bị và cài đặt các module phần cứng chuyên dụng, thì hệ thống DR có thể được thực hiện đơn
giản như tải một ứng dụng phần mềm trên các thiết bị di động như vậy cho người sử dụng.

1.3. Phạm vi nghiên cứu
Luận văn này tập trung nghiên cứu xác định vị trí của người sử dụng điện thoại trong
một tầng nhà trong một khoảng thời gian thực trên thiết bị di động cài đặt hệ điều hành
Android. Luận văn lựa chọn phát triển các ứng dụng trên nền tảng Android do số lượng người
sử dụng Android trên toàn cầu khá phổ biến, 80% điện thoại thông minh hiện nay sử dụng hệ
điều hành Android. Hơn nữa đây là hệ điều hành mã nguồn mở, miễn phí, cung cấp các API
cho phép dễ dàng sử dụng được dữ liệu cảm biến gia tốc trên thiết bị. Hệ thống được thử
nghiệm trên điện thoại Samsung Galaxy J3, phiên bản Android 5.5.1.


8

1.4. Các giả định
Giả định rằng điện thoại mang trên người phải có pin để duy trì hoạt động. Điện thoại
phải được tích hợp cảm biến gia tốc ba chiều và điện thoại phải luôn được mang bên người
từ vị trí bắt đầu vào khu vực mô hình môi trường.

9

Chương 2.

PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ NGƯỜI DÙNG

Chương này chúng tôi sẽ đề xuất phương pháp xác định vị trí người dùng của người
bao gồm các bước: phân tích và xử lý tín hiệu cảm biến, xác định bước, xác định hướng di
chuyển, xác định vị trí.

2.1. Phân tích và xử lý tín hiệu cảm biến
2.1.1. Cảm biến
2.1.1.1. Tổng quan về cảm biến trong điện thoại thông minh
Hiện nay, các loại điện thoại thông minh trên thị trường đều được trang bị thiết bị cảm
biến gia tốc, đặc biệt là dòng điện thoại cảm ứng. Mục đích của cảm biến gia tốc trong điện
thoại di động là nhằm giúp điện thoại có thể tương tác được với môi trường xung quanh, cụ
thể là khi người dùng xoay ngang màn hình điện thoại hoặc máy tính bảng thiết bị có thể tự
nhận biết được và có thể xoay ngang màn hình cảm ứng.
Nhiều điện thoại di động có tích hợp bộ cảm biến, mỗi loại cảm biến có chức năng
riêng của nó. Hiện nay, có nhiều ứng dụng giành cho điện thoại di động được xây dựng nhằm
tận dụng lợi thế của các cảm biến này vì chúng có khả năng cung cấp dữ liệu thô với độ chính
xác cao. Các ứng dụng thực tế như: hệ thống theo dõi chuyển động thiết bị ba chiều của đối
tượng, các thiết bị định vị hoặc ứng dụng theo dõi những thay đổi trong môi trường xung
quanh, …

2.1.1.2. Cảm biến gia tốc
Gia tốc là một đại lượng vật lý quan trọng dùng để mô tả chuyển động. Gia tốc của
một vật tại một thời điểm bất kỳ là mức độ thay đổi vận tốc của nó tại thời điểm đó.
Trong luận văn, tác giả sử dụng cảm biến gia tốc được tích hợp trong điện thoại di

động để xây dựng hệ thống định vị người dùng nhằm mục đích hỗ trợ người dùng đưa ra
phương án di chuyển hợp lý, hiệu quả nhất trong các tòa nhà.


10

2.1.2. Xử lý dữ liệu cảm biến
2.1.2.1. Bộ lọc thông cao để loại bỏ lực hấp dẫn
Bộ lọc thông cao có tác dụng loại bỏ những tín hiệu có cường độ lớn bất thường. Lực
hấp dẫn là các tín hiệu có tần số thấp gây ra tác động lên tín hiệu gia tốc thu được từ ba trục
ox, oy, oz, khoảng 9.81 m/s2. Để loại bỏ ảnh hưởng của trọng lực, chúng ta sử dụng bộ lọc
thông cao với công thức (2.3) như sau:
acc_Hpavg = acc_new * (1-) – acc_Hpavg * ;

(2.3)

acc_Filtered = acc_new – acc_Hpavg;
Trong đó:
- acc_new: Gia tốc thu được từ mỗi trục ox, oy, oz
- acc_ Filtered: Gia tốc tương ứng acc_new sau khi đã loại bỏ ảnh hưởng của trọng lực
- : là giá trị tự chọn cho quá trình lọc

2.1.2.2. Bộ lọc thông thấp để loại bỏ tín hiệu nhiễu
Đầu ra của lọc thông cao sau đó xử lý bởi lọc thông thấp để làm mịn tín hiệu và giảm tín
hiệu nhiễu ngẫu nhiên. Chúng ta tiến hành lọc với công thức (2.4) như dưới đây:
𝑦 [𝑖 ] =

1
𝑀

∑𝑀
𝑗=1 𝑥(𝑖 + 𝑗)

(2.4)

Trong đó:
- 𝑦[ ]: đầu ra sau khi lọc trung bình của tín hiệu
- 𝑥[ ]: đầu vào của tín hiệu chưa được xử lý lọc của tín hiệu
-

M di chuyển trong cửa sổ, số điểm sử dụng trong di chuyển trung bình. Trong

nghiên cứu này, giá trị của M là 20, việc lựa chọn giá trị này dựa trên kinh nghiệm xử lý tín
hiệu.

2.1.2.3. Tái tạo mẫu
Với tần số 100 Hz thì trong trường hợp lý tưởng trong một giây ta thu được 100 mẫu.
Tuy nhiên, trên thực tế do nhiều yếu tố thì số mẫu thu được thường ít hơn 100 mẫu trong 1
giây. Do đó ta cần tiến hành tái tạo mẫu để thu được đủ số mẫu cần thiết cho quá trình nhận


11

dạng bước tiếp sau. Quá trình tái tạo mẫu được thực hiện bằng phương pháp nội suy tuyến
tính.

2.1.2.4. Trích chọn đặc trưng
Trong khi con người di chuyển, mỗi lần bước đi tương ứng với sự xuất hiện của các
đỉnh gia tốc thu được từ điện thoại di động bởi vì gia tốc thẳng đứng được tạo ra bởi sự tác
động khi bàn chân chạm đất. Trong luận văn này tôi sử dụng đỉnh gia tốc làm đặc trưng để

phát hiện bước đi của người sử dụng.

2.2. Xác định bước
2.2.1. Phát hiện bước
Phương pháp này sử dụng đặc trưng đỉnh của gia tốc để phát hiện bước đi. Mỗi đỉnh
gia tốc thẳng đứng tương ứng với sự xuất hiện bước bởi vì gia tốc thẳng đứng được tạo ra bởi
tác động thẳng đứng khi bàn chân chạm đất.
Để phát hiện bước, tác giả sử dụng chương trình để phát hiện ngưỡng tương đối.
Chương trình phát hiện một bước khi đỉnh tối đa hợp lệ (maxima) và đỉnh tối thiểu hợp lệ
(minima) là phát hiện theo đúng trình tự trong một khoảng thời gian nhất định.

2.2.2. Ước lượng độ dài bước
2.2.2.1. Phương pháp tĩnh
Trong phương pháp này, chúng ta giả sử tất cả các bước hợp lệ của đối tượng đều có
độ dài như nhau, độ dài bước được tính bằng công thức sau:
Step_size = height * k

(2.5)

Trong đó:
- Height: độ cao của đối tượng thử nghiệm
- k = 0.415 nếu đối tượng là nam, k = 0.413 nếu đối tượng là nữ.

2.2.2.2. Phương pháp động
Cách tiếp cận Weinberg
step_size = k. 4√𝑎𝑚𝑎𝑥 − 𝑎𝑚𝑖𝑛

(2.6)

12

Trong đó:
- 𝑎𝑚𝑖𝑛 là gia tốc tối thiểu đượcvđo trên trục oz trên bước đang xét
- 𝑎𝑚𝑎𝑥 là gia tốc tối đa đo được trên trục oz trên bước đang xét
- 𝑘 là hằng số của phép biến đổi (ví dụ bàn chân hoặc khoảng cách di chuyển). Trong
nghiên cứu này, tác giả chọn 𝑘 = 0.41 cho tất cả các đối tượng
Tiếp cận Scarlet
=k*

∑𝑁
𝑘=1|𝑎𝑘 |− 𝑎
𝑚𝑖𝑛
𝑁

(2.7)

𝑎𝑚𝑎𝑥 − 𝑎𝑚𝑖𝑛

Trong đó:
- k là một hằng số nhân, trong nghiên cứu này tác giả chọn k = 0.81
- 𝑎𝑚𝑎𝑥 là giá trị gia tốc tối đa đo được trong bước đang xét
- 𝑎𝑚𝑖𝑛 là giá trị gia tốc tối thiểu đo được trong bước đang xét
- 𝑁 là số bước đi hợp lệ
Tiếp cận Kim
3 ∑𝑁 |𝑎 |
𝑘=1 𝑘

step_size = k* √

(2.8)

𝑁

Trong đó:
- k là hằng số được sửa đổi do vị trí khác nhau của cảm biến, trong nghiên cứu này
tác giả chọn k = 0.55
- N là số bước hợp lệ
- Ak là gia tốc tại bước thứ k

2.3. Định hướng di chuyển
Giả sử trong quá trình di chuyển, người dùng thực hiện trên đoạn đường thẳng. Trong
nghiên cứu này, tác giả bỏ qua bước xác định hướng di chuyển.

2.4. Xác đinh vị trí
 Phương pháp tĩnh:
S = step_size * N

(2.9)

Trong đó:
- S là khoảng cách di chuyển từ vị trí bắt đầu biết trước


13

- step_size là độ dài bước trung bình của đối tượng
- N là số bước hợp lệ
 Phương pháp động:
𝑆 = ∑𝑁

𝑖=1 𝑠𝑡𝑒𝑝_𝑠𝑖𝑧𝑒𝑖

(2.10)

Trong đó:
- S là khoảng cách di chuyển từ vị trí bắt đầu biết trước
- 𝑠𝑡𝑒𝑝_𝑠𝑖𝑧𝑒𝑖 là độ dài bước hợp lệ thứ i của đối tượng
- N là số bước hợp lệ
Vị trí bắt đầu của người dùng được thiết lập sẵn trên mô hình môi trường, giả sử trong một
tòa nhà có thể chọn cửa ra vào là điểm bắt đầu của hệ thống. Từ khoảng cách di chuyển đã
được xác định và vị trí ban đầu, hệ thống sẽ xác định vị trí hiện tại của người dùng và thông
báo cho người dùng.


14

Chương 3. THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
Chương này chúng tôi sẽ trình bày quá trình tiến hành thực nghiệm, phân tích và
đánh giá kết quả thử nghiệm, bao gồm: thu thập dữ liệu, thử nghiệm và đánh giá. Trong phần
đầu chúng tôi trình bày quá trình thu thập dữ liệu. Phần tiếp theo là quá trình đánh giá kết quả
đạt được bằng hệ thống xác định vị trí người dùng bằng điện thoại di động.

3.1. Thu thập dữ liệu
Dữ liệu được ghi lại bởi thiết bị android có tích hợp cảm biến gia. Các tín hiệu mẫu
được lấy với tần số 30Hz. Chương trình Seismograph được xây dựng để thu thập dữ liệu.
Quá trình thử nghiệm được thực hiện tại hành lang tầng 2, Trường Đại học Phòng cháy
chữa cháy. Chọn 10 đối tượng gồm 5 người đàn ông và 5 phụ nữ trong độ tuổi ± 20 tuổi.
Chiều cao của các đối tượng là 1.55 m đến 1.75 m. Mỗi đối tượng thực hiện một lần với hoạt
động đi bộ bình thường với từng đoạn đường khác nhau là 10m, 20m, 30m. Khi người dùng
nhấn vào nút Start, chương trình khởi động và tự động thiết đặt vị trí hiện tại là vị trí ban đầu

M là đầu đoạn đường. Dữ liệu đã được thu thập ngay sau khi khi nhấn nút Start.
Kết quả thu được gồm 4 thuộc tính này là ngày giờ thực hiện hoạt động, các giá trị gia
tốc tương ứng với trục x, y, z.

3.2. Thử nghiệm và đánh giá
Chương trình này được thực hiện để kiểm tra toàn bộ các đối tượng mà không cần thực
hiện quá trình hiệu chỉnh cá nhân để phù hợp với mô hình đi bộ của các đối tượng. Để so sánh
lỗi từ các khoảng cách khác nhau, chúng tôi sử dụng tỷ lệ lỗi được tính từ sự khác biệt của
các bước từ thực tế và các bước được phát hiện từ chương trình. Luận văn trình bày kết quả
thu được khi các đối tượng thử nghiệm di chuyển khoảng cách khác nhau là 10m, 20m, 30
của tưng quá trình phát hiện bước, và xác định quãng đường di chuyển của tất cả các đối
tượng.

3.3. Kết chương
Trong chương 3, tác giả đã xây dựng kịch bản thử nghiệm đối với hệ thống. Đối tượng
thử nghiệm gồm có 10 người, 5 người đàn ông, và 5 phụ nữ với chiều cao từ 1.55m đến 1.75m.
Các đối tượng thực hiện di chuyển với các đoạn đường thẳng có độ dài lần lượt là 10m, 20m,


15

30m. Dữ liệu thu thập bằng chương trình Seismograph được cài đặt trong điện thoại SamSung
Galaxy J3, lưu dưới dạng file .txt trong bộ nhớ của máy.
Tiến hành xử lý dữ liệu để đánh giá tỷ lệ lỗi của phương pháp phát hiện bước của từng
đối tượng. Từ kết quả thu được, tôi thấy rằng tỷ lệ lỗi trung bình trong tất cả khoảng cách là
2.533%. Điều này cho thấy phương pháp phát hiện bước đã lựa chọn là khá tin cậy, đặc biệt
không cần thực hiện quá trình hiệu chỉnh đối với các đối tượng thử nghiệm.
Sau khi xác định được các mô hình bước hợp lệ của từng đối tượng, tác giả tiến hành
sử dụng các phương pháp ước lượng độ dài bước nhằm ước tính độ dài bước, từ đó ước tính
khoảng cách di chuyển của đối tượng trên lý thuyết. Sau khi tính toán, chúng tôi thấy rằng,

cả 4 phương pháp đều có tỷ lệ lỗi cao khi di chuyển quãng đường xa hơn, trong đó, các phương
pháp động có tỷ lệ lỗi là nhỏ hơn so với phương pháp ước lượng bước tĩnh và phương pháp
Scarlet có thể ước tính khoảng cách di chuyển tốt hơn so với các phương pháp động khác.
Tuy nhiên, với khoảng cách di chuyển thử nghiệm lớn nhất là 30m thì sai số trung bình của
hệ thống là 2.7m, đây là khoảng cách rất nhỏ so với cả quảng đường di chuyển của đối tượng.
Tuy nhiên, đối với những đoạn đường yêu cầu xác định hướng đi, thì hệ thống chưa
đáp ứng được yêu cầu.


16

KẾT LUẬN
Luận văn tập đã trình bày tổng quan về bài toán định vị nói chung và định vị trong nhà
nói riêng. Từ đó lựa chọn phương pháp Dead Reckoning để giải quyết bài toán xác định vị trí
người bằng điện thoại di động trong nhà.
Luận văn đã giải quyết được bài toán xác định vị trí người dùng trong nhà sử dụng cảm
biến tích hợp sẵn trong điện thoại di động thông minh. Tác giả đã tiến hành thu thập và xử lý
dữ liệu của 10 đối tượng. Các đối tượng thực hiện di chuyển với các đoạn đường thẳng có độ
dài lần lượt là 10m, 20m, 30m. Tác giả đã xây dựng một hệ thống định vị sử dụng chung cho
10 đối tượng mà không cần thực hiện quá trình hiệu chỉnh cá nhân. Phiên bản chạy thời gian
thực được cài đặt trên điện thoại di động. Ứng dụng định vị cho sai số rất nhỏ, dao động từ
1.3m đến 3.4m tùy từng phương pháp ước lượng bước áp dụng cho hệ thống. Đây là kết quả
rất có triển vọng cho các ứng dụng sử dụng định vị trong nhà của con người. Nghiên cứu tiếp
theo sẽ là bao gồm việc phát hiện hướng di chuyển nhằm tăng độ chính xác của vị trí.