Nghiên cứu giải pháp tích hợp hệ thống GNSSINS trên thiết bị thông minh ứng dụng trong trắc địa bản đồ (tt)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT

TRẦN TRUNG CHUYÊN

NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP TÍCH HỢP HỆ THỐNG
GNSS/INS TRÊN THIẾT BỊ THÔNG MINH
ỨNG DỤNG TRONG TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
Ngành: Kỹ thuật Trắc địa - Bản đồ
Mã số: 9520503

HÀ NỘI - 2018


1

Mở đầu
1. Tính cấp thiết của đề tài
Công tác Trắc địa - Bản đồ (TĐBĐ) bao gồm đo đạc và thể hiện thông
tin các đối tượng trên mặt đất làm cơ sở để thể hiện các thông tin khác gắn
với mặt đất. Kể từ những năm 1960 ở Việt Nam, bản đồ đã được thành lập
bằng phương pháp truyền thống bao gồm xây dựng mạng lưới khống chế
tọa độ và độ cao quốc gia làm cơ sở cho mọi công việc về đo vẽ và thành
lập bản đồ gốc dựa trên các phép đo của máy đo chuyên dụng; in ra các
bản sao của bản đồ để sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau. Các máy đo
chuyên dụng có độ chính xác cao được sử dụng trong đo vẽ thành lập bản
đồ nhưng có giá thành cao. Với sự phát triển của công nghệ máy tính, hình
ảnh thu được từ vệ tinh và Hệ thống định vị toàn cầu - Global Positioning

System (GPS) thì việc thành lập bản đồ trở nên dễ dàng hơn. Các máy thu
GPS đã trở thành công cụ quan trọng để định vị, dẫn đường, tìm kiếm đối
tượng quan tâm, gửi thông tin định vị tức thời, cập nhật thông tin không
gian trợ giúp công tác TĐBĐ. Các máy thu GPS cầm tay có chi phí thấp
hơn máy GPS chuyên dụng nhưng lại không đủ độ chính xác để xây dựng
các điểm khống chế trắc địa hay các công việc đòi hỏi độ chính xác cao. Tuy
nhiên, GPS cầm tay vẫn là công cụ hữu ích để hỗ trợ ra quyết định và trợ
giúp công tác TĐBĐ từ nhiều năm nay.
Cùng với sự phát triển công nghệ, điện thoại thông minh, máy tính
bảng, đồng hồ thông minh, gọi chung là thiết bị thông minh được ra đời
đã trang bị hợp phần máy thu Hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu - Global
Navigation Satellite Systems (GNSS) và các cảm biến [3, 7]. Trong các
thiết bị thông minh kể trên thì Điện thoại thông minh (Smartphone), đối
tượng của nghiên cứu này được trang bị các thành phần trong đó có hệ điều
hành, phần cứng định vị và các cảm biến, những thành phần này thường


6

Chương 1
Ước lượng sai số cảm biến quán tính của
Smartphone
1.1 Tóm tắt
Giải quyết vấn đề ước lượng sai số do cảm biến quán tính gây ra ảnh
hưởng đến khả năng của IMU trong INS. Phân tích và đề xuất phương pháp
giúp giải quyết những vấn đề còn tồn tại của các nghiên cứu trước đây.
1.2 Giới thiệu
Giới thiệu về các cảm biến quán tính có trong thiết bị thông minh
iPhone để xây dựng IMU trong INS. Các nguồn sai số của cảm biến quán
tính, các đặc tính và cách thức xử lý các sai số được thể hiện ở Bảng 1.1.

Bảng 1.1: Đặc tính và cách xử lý các nguồn sai số của cảm biến

Sai số

Đặc tính

Cách xử lý (loại bỏ / giảm thiểu)

Tất định Thống kê Hiệu chuẩn

Mô hình hóa

Độ lệch
Hệ số tỷ lệ
Sự không trực giao
Tạp nhiễu

1.3 Mô hình sai số và bù nhiễu cảm biến
Nếu Véc-tơ gia tốc thực của cảm biến gia tốc (f ) và Véc-tơ tốc độ góc
thực của cảm biến tốc độ góc (ω ) là những trị thực thì Véc-tơ dữ liệu đầu


7

ra của cảm biến gia tốc (fˆ) và Véc-tơ dữ liệu đầu ra của cảm biến tốc độ
góc (ω
ˆ ) sẽ được viết dưới dạng mô hình toán học tiêu chuẩn như sau [4]:
fˆ ≈ [I + Sa + δSa ]f + ba + δba + wa

(1.1)

ω
ˆ ≈ [I + Sg + δSg ]ω + bg + δbg + wg

(1.2)

Sau khi xác định được độ lệch và hệ số tỷ lệ, dữ liệu cảm biến sẽ được bù nhiễu
theo công thức 1.3 và 1.4.
fˆ − ba − δba − wa
I + Sa + δSa
ω
ˆ − bg − δbg − wg
ω=
I + Sg + δSg
f=

(1.3)
(1.4)

1.4 Hiệu chuẩn cảm biến quán tính
1.4.1 Giới thiệu
Trong các cảm biến quán tính thì hiệu chuẩn là để loại bỏ nhiễu tất định,
tức là so sánh giá trị đo được với một giá trị tham chiếu chuẩn đã biết.

1.4.2 Kỹ thuật hiệu chuẩn cảm biến sáu vị trí
a) Cơ sở lựa chọn kỹ thuật hiệu chuẩn
Nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật hiệu chuẩn cảm biến sáu vị trí để áp
dụng cho hiệu chuẩn cảm biến Smartphone do độ đáng tin cậy và thực hiện
đơn giản, phù hợp với cảm biến chi phí thấp [4].

b) Hiệu chuẩn cảm biến tốc độ góc
Đối với cảm biến tốc độ góc, việc xoay trục cùng chiều kim đồng hồ lần
lượt 1/2 vòng sẽ tách được thành phần vận tốc quay trái đất trong dữ liệu đầu
ra của cảm biến tốc độ góc Hình 1.1.


8

ωe ωe
ωe

ωe

North

Cực Bắc

Up

ωe

East
Mặt
phẳng
chiếu
Vĩ độ

Đ ườ

R

ng xích
đạo

Kinh độ

Trục quay

Cực Nam

Hình 1.1: Mô hình hiệu chuẩn cảm biến tốc độ góc của Smartphone

c) Hiệu chuẩn cảm biến gia tốc
Cơ sở lý thuyết của kỹ thuật này là tại một vị trí, gia tốc trọng trường
do lực hấp dẫn tác động lên một vật là như nhau, do đó việc sử dụng hai hướng
luân phiên của trục cảm biến gia tốc sẽ tách được thành phần gia tốc trọng
trường cục bộ trong dữ liệu đầu ra của cảm biến gia tốc Hình 1.2.
X=Up

Y=Up

Z=Up
Y

X
Z
Z
X

g

(a)

(c)

g

(e)

Y
g

Y

Y

e
iPhon

X
X

Z
Z

iPh

one

g

X=Down

(b)

g
Y=Down

g

(d)

Z=Down

(f)

Hình 1.2: Mô hình hiệu chuẩn cảm biến gia tốc của Smartphone
(a) Trục X cùng phương nhưng ngược hướng với g; (b) Trục X cùng phương và cùng hướng với g; (c) Trục Y
cùng phương nhưng ngược hướng g; (d) Trục Y cùng phương và cùng hướng với g; (e) Trục Z cùng phương
nhưng ngược hướng với g; (f) Trục Z cùng phương và cùng hướng với g.


9

1.5 Phân tích và mô hình hóa dữ liệu cảm biến quán tính
1.5.1 Giới thiệu
Trong phần này, phương pháp phân tích phương sai Allan được sử dụng
để xác định các nhiễu ngẫu nhiên của cảm biến quán tính trong Smartphone.

1.5.2 Phương pháp luận
Chia chuỗi dữ liệu đầu ra thành các cụm dữ liệu độc lập rồi lấy trung

bình với thời gian là τ = mτ0 sẽ tạo ra các mẫu mới đan xen Hình 1.3.

Hình 1.3: Lấy mẫu theo các cluster

1.5.3 Phân tích nhiễu dùng phương sai Allan
Mục đích của việc phân tích nhiễu dùng phương pháp Allan là để xác
định được các thông số đặc trưng của từng loại nhiễu thể hiện ở Bảng 1.2 [5].
Bảng 1.2: Đặc tính các nguồn sai số ngẫu nhiên của cảm biến
Các loại nhiễu

Phương sai Allan Hệ số nhiễu Độ dốc

τ
√

Lượng tử hóa

3Q2
τ2

Q

Bước ngẫu nhiên

N2
τ

−1

N

1

2B 2 ln 2
π

− 12

B

0

Tỷ lệ bước ngẫu nhiên

K 2τ
3

−

K

+ 12

Tỷ lệ răng cưa

R2 τ 2
2

R

+1

3
√
2

Bất ổn độ lệch

3


10

Chương 2
Tích hợp GNSS/INS trên Smartphone
2.1 Tóm tắt
Chương này trình bày cơ sở lý thuyết xây dựng IMU và triển khai áp
dụng xây dựng IMU trên Smartphone cho bài toán tích hợp GNSS/INS.

2.2 Giới thiệu
Áp dụng bài toán xác định tư thế và tích hợp GNSS/INS trong tài liệu
của Grewal, Andrews, and Bartone [10], và của Groves [6], kết hợp với giải thuật
Hệ tham chiếu thế hướng - Attitude and Heading Reference Systems (AHRS)
của Madgwick [9] để xây dựng IMU và tích hợp GNSS/INS trên Smartphone.

2.3 Khái quát các hệ tọa độ và động học Trái Đất
Các hệ tọa độ và mối quan hệ giữa chúng là nền tảng cơ sở toán học quan
trọng để giải quyết bài toán tích hợp GNSS/INS.

2.3.1 Các hệ tọa độ được sử dụng

Trong định vị dẫn đường tích hợp sẽ có mối liên hệ của nhiều hệ quy chiếu
cần phải giải quyết như: Hệ quy chiếu quán tính Trái Đất; Hệ tọa độ vuông
hóc không gian địa tâm cố định; Hệ tọa độ định vị cục bộ; Hệ tọa độ vật thể.

2.3.2 Động học Trái Đất
Các đại lương động học như vị trí, tốc độ, gia tốc, và tốc độ góc, liên
quan đến ba hệ tọa độ chính: (1) Hệ α; (2) Hệ β; (3) Hệ γ.


11

2.4 Hệ thống dẫn đường quán tính
INS là một hệ thống định vị không gian ba chiều hoàn chỉnh gồm cảm
biến gia tốc và cảm biến tốc độ góc dùng để xây dựng IMU.

2.5 Hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu
Hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu sử dụng các vệ tinh để xác định vị trí
của máy thu trên bề mặt trái đất.

2.6 Sử dụng Smartphone để xác định vị trí điểm
Hệ điều hành của Smartphone cho phép người dùng cuối lấy ra thông tin
từ bộ thu GNSS được trang bị sẵn bằng cách cung cấp một API cho các nhà
phát triển với băng thông lớn nhất khoảng 1Hz.

2.7 Xây dựng IMU trong Smartphone
2.7.1 Định hướng từ cảm biến tốc độ góc
Các giá trị đo được của cảm biến tốc độ góc sẽ tạo thành véc-tơ S ω và
định nghĩa theo công thức 2.1. Đạo hàm bậc nhất của quaternion của hệ cảm
biến so với hệ Trái Đất E
S q˙ theo công thức 2.2 [2].

S

ω = 0 ωx ωy ωz
E
S q˙

=

1S
ω ⊗E
ˆ
S q
2

(2.1)
(2.2)

2.7.2 Định hướng từ cảm biến gia tốc
Cảm biến gia tốc đo gia tốc dọc theo ba trục x, y, z, có thành phần cường
độ và hướng trọng lực cục bộ trên ba trục của hệ cảm biến.


12

2.7.3 Giải thuật định hướng kết hợp để xây dựng IMU
Ước lượng định hướng của hệ quán tính trong hệ Trái Đất gọi là giải
thuật định hướng kết hợp được tính toán bằng quaternion Hình 2.1.
Cảm biến
gia tốc

S

J Tg (ESqest,t-1 ) f g (ESqest,t-1, S at )

at

∇f
||∇f||

z -1

¯
Cảm biến
tốc độ góc

S

1 S ! ⊗ Eq
2 t S est,t-1

!t

q
||q||

∫ .dt
q

E
S est,t

q

E
S est,t

z -1

Hình 2.1: Sơ đồ khối bộ lọc định hướng xây dựng IMU [8]

2.8 Tích hợp GNSS/INS trong Smartphone
Kiến trúc tổng quát của hệ thống được thể hiện ở Hình 2.2(b). Hình 2.2
cho thấy sự thay đổi của hệ thống trước và sau khi tích hợp.

A-GNSS
Gyroscope
Games

Tín hiệu
GNSS

Smartphone
Các ứng dụng
Phần cứng, SoC
3G/LTE WiFi

GNSS/INS

A-GNSS
IMU

Gyroscope

Accelerometer

Accelerometer

Magnetometer

Magnetometer

Game
Sensor fusion

Game
Sensor fusion

Games

WLAN Bluetooth
...

Tín hiệu
GNSS

Antenna

3G/LTE WiFi

GNSS

Antenna

Smartphone
Các ứng dụng
Phần cứng, SoC

WLAN Bluetooth
...

...

(a)

...

(b)

Hình 2.2: Kiến trúc tổng quát hệ thống tích hợp GNSS/INS trong Smartphone
(a) Hệ thống trước khi tích hợp; (b) Hệ thống sau khi tích hợp


13

2.8.1 Kiến trúc tích hợp
Sử dụng cấu hình vòng lặp đóng cho giải thuật tích hợp Hình 2.3.
Bộ thu
GNSS

Các hệ số

hiệu chuẩn cảm biến
(sai số hệ thống)

Bộ xử lý
GNSS

Thông tin hỗ trợ

Mô hình sai số
GNSS

IMU

Phương trình
định vị
quán tính

Mô hình sai số
cảm biến
(sai số ngẫu nhiên)

Bộ lọc Kalman
tích hợp
GNSS/INS

Bộ lọc Kalman r , v
GNSS

Hiệu chỉnh
vòng lặp đóng

Hiệu chỉnh
INS

Giải pháp định vị
GNSS

Giải pháp định vị tích hợp Giải pháp định vị tích hợp
(vòng lặp đóng)
(vòng lặp mở)

Hình 2.3: Sơ đồ khối tổng thể tích hợp GNSS/INS lỏng trên Smartphone

2.8.2 Xử lý dữ liệu với phép lọc Kalman mở rộng
a) Mô hình hệ thống
Mô hình hệ thống được xây dựng dựa trên mô hình sai số INS đã được
trình bày ở mục 1.5.
  
  

n
n


δ r˙
F
F12 O3×3
δr
O
O

   11
    3×3 3×3  δf b
 n 
  


δ v˙  =  F21 F22 F23  δv n  +  Cbn O3×3  
  
  
 δω b
ib
ψ˙
O3×3 O3×3 F33
ψ
O3×3 Cbn

(2.3)


15

Chương 3
Thực nghiệm và các kết quả
3.1 Hiệu chuẩn cảm biến quán tính
3.1.1 Môi trường thực nghiệm
Nhiệt độ phòng là 25o C. Tần số lấy mẫu được thiết lập là 100Hz. Thời
gian lấy mẫu tại mỗi vị trí hiệu chuẩn tối thiểu là 30 giây [4].

3.1.2 Các kết quả và thảo luận
Kỹ thuật hiệu chuẩn C6W nếu không dùng thiết bị chính xác để làm

tham chiếu thì hệ số tỷ lệ và yếu tố không trực giao của cảm biến tốc độ góc
có sai số lớn. Khi áp dụng phương pháp đề xuất đã cho kết quả phù hợp hơn
như thể hiện ở Bảng 3.1 và Bảng 3.2.
Bảng 3.1: Các hệ số cảm biến gia tốc (C6W + pp đề xuất)
Độ lệch (mGal)

Thiết bị

SXX a

b za

b ya

bx a

Hệ số tỷ lệ (ppm)
SY Y a

Hệ số chéo trục (ppm)

SZZ a

SXY a

SXZ a

SY X a

SY Z a

SZX a

SZY a

-385

16,098

-4,836

TB1

4,739 26,946 7,267 -1,798 -2,017

963

3,170

-16,064

4,613

2

5,392 20,525 4,475 -2,759 -2,552

519

2,348

-26,971

4,671

TB
1

Thiết bị iPhone 6 Plus, iOS 10.2.1, Serial F2LNJH7TG5QQ

2

Thiết bị iPhone 6 Plus, iOS 10.2.1, Serial FK1NTA7VG5QM

19,948 22,476 -17,589

Bảng 3.2: Các hệ số cảm biến tốc độ góc (C6W + pp đề xuất)
Thiết bị
1

TB

2

TB

Độ lệch (o /h)
bx g

b yg

b zg

-5,056 9,159 -1,965
-446

3,820

1,277

Hệ số tỷ lệ (ppm)

Hệ số chéo trục (ppm)

SXX g

SY Y g

SZZ g

SXY g

SXZ g

SY X g

SY Z g

SZX g

SZY g

92

-245

11

267

-193

-188

-256

9

40

387

-64

-376

-417

-949

60

-648

-5

-15

1

Thiết bị iPhone 6 Plus, iOS 10.2.1, Serial F2LNJH7TG5QQ

2

Thiết bị iPhone 6 Plus, iOS 10.2.1, Serial FK1NTA7VG5QM


16

3.2 Phân tích và mô hình hóa dữ liệu cảm biến quán tính
3.2.1 Môi trường thực nghiệm
Các mẫu thử nghiệm được tiến hành trong Phòng thí nghiệm Địa tin học
của Trường Đại học Mỏ - Địa chất với nhiệt độ phòng là 25o C.

3.2.2 Các kết quả và thảo luận
Duong cong Allan cua cam bien toc do goc

10 -2

Do lech Allan ( ) (rad/s)

Gyro X
Gyro Y
Gyro Z
B (x) = 0.00524°/s/�Hz

10 -3

B (y) = 0.00291°/s/�Hz
B (z) = 0.00144°/s/�Hz

10 -4
N (x) = 0.00902°/s/�Hz
N (y) = 0.00738°/s/�Hz
N (z) = 0.00525°/s/�Hz

10 -5
10 -2

10 -1

10 0

10 1

Thoi gian cluster

10 2

10 3

10 4

(giay)

Hình 3.1: Đường cong Allan của cảm biến tốc độ góc iPhone 6 Plus
Duong cong Allan cua cam bien gia toc

Do lech Allan ( ) (m/s2 )

10 -1

Acce X
Acce Y
Acce Z

B (x) = 0.00100m/s²/�Hz
B (y) = 0.00018m/s²/�Hz

10 -2

B (z) = 0.00095m/s²/�Hz

10 -3
N (x) = 0.00177m/s²/�Hz
N (y) = 0.00052m/s²/�Hz

10 -4
10 -2

N (z) = 0.00147m/s²/�Hz

10 -1

10 0

10 1

Thoi gian cluster

10 2

10 3

10 4

(giay)

Hình 3.2: Đường cong Allan của cảm biến gia tốc iPhone 6 Plus
Hình 3.1 và Hình 3.2 thể hiện đường cong độ lệch Allan của các cảm biến
quán tính trong iPhone 6 Plus được thử nghiệm.


17

Bảng 3.3: Ước lượng các nhiễu của cảm biến quán tính iPhone 6 Plus1
Loại nhiễu

Ký hiệu

√
Cảm biến tốc độ góc (o /h/ Hz)

√
Cảm biến gia tốc (µm/s2 / Hz)

σx

σy

σz

RMS

σx

σy

σz

RMS

Lượng tử hóa

Q

25.96

20.74

14.55

20.94

1542

402

1191

1148

Bước ngẫu nhiên

N

32.48

26.56

18.90

26.57

1774

518

1469

1363

Bất ổn độ lệch

B

19.30

10.45

5.29

13.03

992

181

940

796

Tỷ lệ bước ngẫu nhiên

K

21.54

16.62

11.33

17.02

1338

317

1003

983

Tỷ lệ răng cưa

R

28.07

22.68

16.03

22.80

1625

441

1282

1222

1

Thiết bị iPhone 6 Plus, iOS 10.2.1, Serial F2LNJH7TG5QQ

3.3 Tích hợp GNSS/INS trên Smartphone
3.3.1 Môi trường thực nghiệm
Thực nghiệm được tiến hành bằng cách gắn Smartphone cố định trên
phương tiện di chuyển là ô-tô, phần mềm SDLogger 1.0 trên nền tảng iOS.

3.3.2 Các kết quả và thảo luận
Mức cải thiện độ chính xác mặt bằng GNSS/INS đạt 62% so với GNSS
trong Smartphone như thể hiện ở Bảng 3.4. Mức cải thiện về độ cao đạt 89%,
cao hơn nhiều so với mức cải thiện mặt phẳng.
Bảng 3.4: Độ chính xác định vị tích hợp GNSS/INS iPhone 6 Plus1

Ký hiệu

GNSS (RMSE)

GNSS/INS (RMSE)

Vận tốc (m/s) Vị trí (m) Vận tốc (m/s) Vị trí (m)

1

Mức cải thiện
Vị trí (%)

N

0.055

3.709

1.365

1.153

69

E

0.048

3.666

1.133

1.630

56

D

0.058

7.015

0.591

0.764

89

Thiết bị iPhone 6 Plus, iOS 10.2.1, Serial F2LNJH7TG5QQ


18

3.4 Ứng dụng trong Trắc địa - Bản đồ
3.4.1 Môi trường thực nghiệm
Thực nghiệm cập nhật tuyến đường giao thông cho bản đồ được tiến hành
ngoài trời ở nhiệt độ 35◦ C. Thiết bị Smartphone và các thiết bị kèm theo bao
gồm: Máy Trimble R2 dùng để xác định lộ trình tham chiếu với chế độ đo RTK
Continuous mặc định, độ chính xác thiết lập là 5cm; Máy GPS cầm tay Garmin
72H dùng để xác định lộ trình tham khảo.

3.4.2 Khu vực thực nghiệm
Lộ trình đo thực nghiệm được tiến hành gần trung tâm TP. Hà Nội,
giới hạn từ 21◦ 0′ 3.247” đến 21◦ 2′ 18.373” vĩ độ Bắc, và từ 105◦ 45′ 56.486” đến
105◦ 48′ 45.923” kinh độ Đông (như thể hiện ở Hình 3.3).

Hình 3.3: Lộ trình đo và khu vực thực nghiệm


21

Kết luận và kiến nghị

1. Kết luận
Nghiên cứu của luận án đã phân tích, đánh giá hơn 60 công trình khoa
học liên quan đến đề tài được công bố trên các nguồn chính thức quốc tế như
ISI, Scopus và các hãng công nghệ như Apple Inc., Google Inc., InvenSense Inc.,
Qualcomm Technologies, Inc., Chipworks Inc., để xác định vấn đề còn tồn tại
mà luận án cần tập trung giải quyết đối với bài toán tích hợp GNSS/INS trên
thiết bị thông minh. Có thể mô tả ngắn gọn công việc đã nghiên cứu trong hai
nhóm nội dung chính:
Nhóm nội dung thứ nhất là đánh giá khả năng sử dụng Smartphone trong
Trắc địa - Bản đồ bao gồm: lập trình phần mềm định vị tọa độ sử dụng phần
cứng GNSS được trang bị sẵn trong iPhone; tính chuyển tọa độ theo hệ quy
chiếu và lưới chiếu bản đồ làm cho iPhone có thêm chức năng như một thiết bị
định vị GPS cầm tay chuyên dụng để ứng dụng trong Trắc địa - Bản đồ. Phần
thực nghiệm là định vị xác định tọa độ các điểm và đánh giá độ chính xác vị
trí điểm thu được bằng iPhone, công trình khoa học này đã được NCS và cộng
sự công bố trong bài báo tạp chí khoa học quốc tế SCIE. Kết quả đánh giá
độ chính xác cũng được so sánh với máy GPS cầm tay chuyên dụng (Garmin
eTrex 10), kết quả sai số mặt bằng của iPhone 4 là ±4.11m, trong khi sai số

mặt bằng của Garmin eTrex 10 nhỏ hơn một chút là ±3.70m; sai số độ cao của

iPhone là ±3.53m, trong khi sai số độ cao của Garmin eTrex 10 lớn hơn một
chút là ±4.12m. Sự chênh lệch về độ chính xác giữa iPhone 4 và Garmin eTrex

10 là không đáng kể và có thể kết luận chúng có cùng độ chính xác cỡ mét.

Như vậy, với độ chính xác tương đương GPS cầm tay, không cần trang bị thêm
phần cứng đồng thời có thể kết nối với Internet, kết nối cơ sở dữ liệu, chụp ảnh

21

Kết luận và kiến nghị
1. Kết luận
Nghiên cứu của luận án đã phân tích, đánh giá hơn 60 công trình khoa
học liên quan đến đề tài được công bố trên các nguồn chính thức quốc tế như
ISI, Scopus và các hãng công nghệ như Apple Inc., Google Inc., InvenSense Inc.,
Qualcomm Technologies, Inc., Chipworks Inc., để xác định vấn đề còn tồn tại
mà luận án cần tập trung giải quyết đối với bài toán tích hợp GNSS/INS trên
thiết bị thông minh. Có thể mô tả ngắn gọn công việc đã nghiên cứu trong hai
nhóm nội dung chính:
Nhóm nội dung thứ nhất là đánh giá khả năng sử dụng Smartphone trong
Trắc địa - Bản đồ bao gồm: lập trình phần mềm định vị tọa độ sử dụng phần
cứng GNSS được trang bị sẵn trong iPhone; tính chuyển tọa độ theo hệ quy
chiếu và lưới chiếu bản đồ làm cho iPhone có thêm chức năng như một thiết bị
định vị GPS cầm tay chuyên dụng để ứng dụng trong Trắc địa - Bản đồ. Phần
thực nghiệm là định vị xác định tọa độ các điểm và đánh giá độ chính xác vị
trí điểm thu được bằng iPhone, công trình khoa học này đã được NCS và cộng
sự công bố trong bài báo tạp chí khoa học quốc tế SCIE. Kết quả đánh giá
độ chính xác cũng được so sánh với máy GPS cầm tay chuyên dụng (Garmin
eTrex 10), kết quả sai số mặt bằng của iPhone 4 là ±4.11m, trong khi sai số

mặt bằng của Garmin eTrex 10 nhỏ hơn một chút là ±3.70m; sai số độ cao của

iPhone là ±3.53m, trong khi sai số độ cao của Garmin eTrex 10 lớn hơn một
chút là ±4.12m. Sự chênh lệch về độ chính xác giữa iPhone 4 và Garmin eTrex

10 là không đáng kể và có thể kết luận chúng có cùng độ chính xác cỡ mét.

Như vậy, với độ chính xác tương đương GPS cầm tay, không cần trang bị thêm

phần cứng đồng thời có thể kết nối với Internet, kết nối cơ sở dữ liệu, chụp ảnh


24

Một số công trình đã công bố của tác giả
Bài báo tạp chí khoa học quốc tế SCIE
1. Bùi Tiến Diệu, Trần Trung Chuyên, Biswajeet Pradhan, Inge Revhaug và
Razak Seidu (2015), “iGeoTrans - a novel iOS application for GPS positioning
in geosciences”, Tạp chí khoa học quốc tế Geocarto International, 30(2):1-21,
pp. 1-16, doi: 10.1080/10106049.2014.902114

Bài báo tạp chí khoa học trong nước
1. Trần Trung Chuyên, Nguyễn Thị Mai Dung, Lê Hồng Anh, Nguyễn Trường
Xuân, Đào Ngọc Long (2016), “Phân tích và mô hình hóa dữ liệu cảm biến
quán tính của iPhone sử dụng phương sai Allan”, Tạp chí Khoa học Kỹ thuật
Mỏ - Địa chất, Số 55
2. Dương Thành Trung, Trương Minh Hùng, Trần Trung Chuyên, Đỗ Văn Dương
(2017), “Nâng cao độ chính xác hệ thống dẫn đường tích hợp GNSS/INS cùng
điều kiện ràng buộc vận tốc không đối với các hướng vuông góc với hướng di
chuyển”, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, Số 58

Bài báo hội nghị khoa học quốc tế
1. Trần Trung Chuyên, Nguyễn Thị Mai Dung, Lê Hồng Anh, Nguyễn Trường
Xuân, Đào Ngọc Long (2016), “Development of A Mobile Data Collection And
Management System”, Hội thảo khoa học quốc tế International Conference on
Earth Sciences and Sustainable Geo-Resources Development Session: International Conference on GeoInformatics for Spatial-Infrastructure Development
in Earth & Allied Sciences
2. Trần Trung Chuyên, Nguyễn Trường Xuân, Nguyễn Thị Mai Dung, Trần Mai
Hương, Bùi Tiến Diệu, Đậu Thanh Bình, Đoàn Thị Thư (2017), “Development

of a new iOS-based geospatial application in smartphone for assisting fieldwork
in geoscience”, Hội Thảo khoa học quốc tế International Conference on GeoSpatial Technologies and Earth Resources

Phần mềm ứng dụng cho Smartphone
1. Trần Trung Chuyên (2017), “iGeoTrans - GPS cầm tay tích hợp VN-2000 ”,
App Store, Apple Inc., ( />2. Trần Trung Chuyên (2017), “GTField GPS & Data collection”, App Store,
Apple Inc.,
( />

Công trình được hoàn thành tại Bộ môn Đo ảnh và Viễn thám, Khoa
Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất.

Người hướng dẫn khoa học:
1. PGS. TS. Nguyễn Trường Xuân
2. TS. Đào Ngọc Long

Phản biện 1: PGS. TS. Trịnh Lê Hùng
Phản biện 2: PGS. TS. Nhữ Thị Xuân
Phản biện 3: TS. Nguyễn Văn Sáng

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án cấp
Trường họp tại Trường Đại học Mỏ - Địa chấtvào hồi ..... giờ .....
ngày ..... tháng ..... năm ............

Có thể tìm hiểu luận án tại Thư viện Quốc gia Việt Nam hoặc Thư
viện Trường Đại học Mỏ - Địa chất.


Công trình được hoàn thành tại Bộ môn Đo ảnh và Viễn thám, Khoa
Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất.

Người hướng dẫn khoa học:
1. PGS. TS. Nguyễn Trường Xuân
2. TS. Đào Ngọc Long

Phản biện 1: PGS. TS. Trịnh Lê Hùng
Phản biện 2: PGS. TS. Nhữ Thị Xuân
Phản biện 3: TS. Nguyễn Văn Sáng

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án cấp
Trường họp tại Trường Đại học Mỏ - Địa chấtvào hồi ..... giờ .....
ngày ..... tháng ..... năm ............

Có thể tìm hiểu luận án tại Thư viện Quốc gia Việt Nam hoặc Thư
viện Trường Đại học Mỏ - Địa chất.


Công trình được hoàn thành tại Bộ môn Đo ảnh và Viễn thám, Khoa
Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất.

Người hướng dẫn khoa học:
1. PGS. TS. Nguyễn Trường Xuân
2. TS. Đào Ngọc Long

Phản biện 1: PGS. TS. Trịnh Lê Hùng
Phản biện 2: PGS. TS. Nhữ Thị Xuân
Phản biện 3: TS. Nguyễn Văn Sáng

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án cấp
Trường họp tại Trường Đại học Mỏ - Địa chấtvào hồi ..... giờ .....

ngày ..... tháng ..... năm ............

Có thể tìm hiểu luận án tại Thư viện Quốc gia Việt Nam hoặc Thư
viện Trường Đại học Mỏ - Địa chất.


Công trình được hoàn thành tại Bộ môn Đo ảnh và Viễn thám, Khoa
Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất.

Người hướng dẫn khoa học:
1. PGS. TS. Nguyễn Trường Xuân
2. TS. Đào Ngọc Long

Phản biện 1: PGS. TS. Trịnh Lê Hùng
Phản biện 2: PGS. TS. Nhữ Thị Xuân
Phản biện 3: TS. Nguyễn Văn Sáng

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án cấp
Trường họp tại Trường Đại học Mỏ - Địa chấtvào hồi ..... giờ .....
ngày ..... tháng ..... năm ............

Có thể tìm hiểu luận án tại Thư viện Quốc gia Việt Nam hoặc Thư
viện Trường Đại học Mỏ - Địa chất.


20

Hình 3.5: Đoạn có sai số vị trí điểm GNSS trên iPhone lớn (1)

Hình 3.6: Đoạn có sai số vị trí điểm GNSS trên iPhone lớn (2)

21

Kết luận và kiến nghị
1. Kết luận
Nghiên cứu của luận án đã phân tích, đánh giá hơn 60 công trình khoa
học liên quan đến đề tài được công bố trên các nguồn chính thức quốc tế như
ISI, Scopus và các hãng công nghệ như Apple Inc., Google Inc., InvenSense Inc.,
Qualcomm Technologies, Inc., Chipworks Inc., để xác định vấn đề còn tồn tại
mà luận án cần tập trung giải quyết đối với bài toán tích hợp GNSS/INS trên
thiết bị thông minh. Có thể mô tả ngắn gọn công việc đã nghiên cứu trong hai
nhóm nội dung chính:
Nhóm nội dung thứ nhất là đánh giá khả năng sử dụng Smartphone trong
Trắc địa - Bản đồ bao gồm: lập trình phần mềm định vị tọa độ sử dụng phần
cứng GNSS được trang bị sẵn trong iPhone; tính chuyển tọa độ theo hệ quy
chiếu và lưới chiếu bản đồ làm cho iPhone có thêm chức năng như một thiết bị
định vị GPS cầm tay chuyên dụng để ứng dụng trong Trắc địa - Bản đồ. Phần
thực nghiệm là định vị xác định tọa độ các điểm và đánh giá độ chính xác vị
trí điểm thu được bằng iPhone, công trình khoa học này đã được NCS và cộng
sự công bố trong bài báo tạp chí khoa học quốc tế SCIE. Kết quả đánh giá
độ chính xác cũng được so sánh với máy GPS cầm tay chuyên dụng (Garmin
eTrex 10), kết quả sai số mặt bằng của iPhone 4 là ±4.11m, trong khi sai số

mặt bằng của Garmin eTrex 10 nhỏ hơn một chút là ±3.70m; sai số độ cao của

iPhone là ±3.53m, trong khi sai số độ cao của Garmin eTrex 10 lớn hơn một
chút là ±4.12m. Sự chênh lệch về độ chính xác giữa iPhone 4 và Garmin eTrex

10 là không đáng kể và có thể kết luận chúng có cùng độ chính xác cỡ mét.

Như vậy, với độ chính xác tương đương GPS cầm tay, không cần trang bị thêm
phần cứng đồng thời có thể kết nối với Internet, kết nối cơ sở dữ liệu, chụp ảnh


22

có gắn tọa độ, gửi, nhận và xử lý dữ liệu thu thập được, thiết bị thông minh
iPhone với phần mềm được lập hoàn toàn có thể ứng dụng trong công tác Trắc
địa - Bản đồ cho một số hạng mục không đòi hỏi độ chính xác cao.
Nhóm nội dung thứ hai là nghiên cứu cải thiện độ chính xác định vị GNSS
của Smartphone bằng cách tận dụng các cảm biến quán tính được trang bị sẵn
trong Smartphone bao gồm: nghiên cứu xác định các nguồn sai số và thành
phần sai số của cảm biến quán tính gây ra cho bài toán tích hợp GNSS/INS
trên Smartphone; lập trình mô-đun chức năng hiệu chuẩn cảm biến quán tính
để xác định sai số hệ thống, đã xác định được 12 hệ số cho cảm biến gia tốc và
12 hệ số cho cảm biến tốc độ góc trong iPhone theo thời gian thực; lập trình
mô-đun chức năng thu nhận dữ liệu cảm biến quán tính để phân tích và mô
hình hóa dữ liệu cảm biến, xác định các thành phần sai số ngẫu nhiên của cảm
biến quán tính, công trình khoa học này đã được NCS và cộng sự công bố trong
bài báo tạp chí khoa học trong nước. Kết quả đã xác định được 5 thành phần
sai số ngẫu nhiên cho cảm gia tốc và 5 thành phần sai số ngẫu nhiên cho cảm
biến tốc độ góc của iPhone. Phần thực nghiệm cho thấy, nếu thiết bị chưa hiệu
chuẩn và bù nhiễu cho cảm biến thì hướng bị trôi đều 100◦ sau 30 giây, sau khi
hiệu chuẩn sai số hệ thống thì hướng bị lệch 2◦ sau 5 phút. Sai số mặt bằng
trước và sau khi tích hợp GNSS/INS tương ứng là ±5.2m và ±2.0m mức cải

thiện là 62%, sai số độ cao trước và sau khi tích hợp GNSS/INS tương ứng là
±7.0m và ±0.8m mức cải thiện là 89%.
Kết quả nghiên cứu đã đề xuất phương pháp chuẩn hóa ảnh hưởng của

tốc độ quay Trái Đất lên các trục của cảm biến tốc độ góc cho kỹ thuật hiệu
chuẩn không cần thiết bị tham chiếu chính xác nhằm giải quyết vấn đề tốc độ
quay trái đất bị lẫn trong nhiễu của cảm biến chi phí thấp và cảm biến được
trang bị sẵn trên thiết bị thông minh. Mô-đun chức năng hiệu chuẩn cảm biến
quán tính được lập trình để có thể thực hiện trực quan ngay trên iPhone theo


23

thời gian thực giúp dễ dàng hiệu chuẩn ở thực địa và kiểm tra trước khi tiến
hành đo. Phần mềm định vị GPS và thu thập dữ liệu thực địa được phát triển
hoàn thiện trên nền tảng iOS để ứng dụng trong Trắc địa - Bản đồ.

2. Kiến nghị hướng nghiên cứu tiếp theo
Tích hợp hệ thống GNSS/INS có thể cải thiện độ chính xác vị trí của
định vị dẫn đường, cảm biến quán tính trên điện thoại thông minh có thể được
sử dụng để bù độ nghiêng hoặc định hướng của các hệ thống đo đạc được trang
bị trong xe ô-tô, máy bay hay tàu thuyền. Đã có nhiều nghiên cứu liên quan
đến tích hợp hệ thống GNSS/INS trong suốt thời gian qua và ngày càng được
cải thiện. Tuy nhiên, một thách thức lớn khi tích hợp GNSS/INS trên thiết bị
thông minh là bài toán tốc độ xử lý bởi vì giải thuật tích hợp thường có khối
lượng tính toán lớn nhưng lại phải thực hiện liên tục trong một thời gian rất
ngắn (cỡ 0.01 giây). Để xây dựng các hệ thống tích hợp trên thiết bị thông
minh cần phải nghiên cứu cơ sở khoa học và đề xuất các giải thuật mới phù
hợp với nền tảng di động, phát triển các hệ thống tích hợp để ứng dụng hiệu
quả trong thực tiễn. Do đó, các nội dung sau cần được tiến hành nghiên cứu:
1. Tối ưu hóa giải thuật tích hợp GNSS/INS trên thiết bị thông minh.
2. Nghiên cứu và phát triển hệ thống tích hợp GNSS/INS và cảm biến đo sâu
hồi âm trên thiết bị thông minh ứng dụng trong đo đạc thủy văn.