›

Đồ án Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman

pdf 50 trang thiennha21 14/04/2022 4640
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Đồ án Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfdo_an_dinh_vi_robot_su_dung_cong_nghe_truyen_thong_anh_sang.pdf

Nội dung text: Đồ án Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman

  1. TRƯỜNG CAO ĐẲNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HỮU NGHỊ VIỆT - HÀN KHOA CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG ĐỀ TÀI ĐỊNH VỊ ROBOT SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ TRUYỀN THÔNG ÁNH SÁNG NHÌN THẤY ĐƯỢC KẾT HỢP VỚI BỘ LỌC KALMAN SVTH: Hoàng Như Việt Lớp: CCVT06B GVHD: Nguyễn Thị Huyền Trang Đà Nẵng, tháng 6 năm 2016
  2. NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN Điểm: . (Bằng chữ: .) Đà Nẵng, ngày tháng 6 năm 2016 GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN Nguyễn Thị Huyền Trang ii
  3. NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN Điểm: . (Bằng chữ: .) Đà Nẵng, ngày tháng 6 năm 2016 GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN iii
  4. MỤC LỤC NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN i NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN iii MỤC LỤC iv THUẬT NGỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC HÌNH VẼ viii DANH MỤC BẢNG BIỂU ix LỜI NÓI ĐẦU 1 CHƯƠNG I – TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ VLC – TRUYỀN THÔNG SỬ DỤNG ÁNH SÁNG NHÌN THẤY 3 1.1. Đèn LED trắng 3 1.1.1. Một vài nét sơ lược 3 1.1.2. Các đặc trưng 5 1.1.2.1. Cường độ chiếu sáng 5 1.1.2.2. Công suất quang truyền 5 1.1.3. Ưu nhược điểm 6 1.1.3.1. Ưu điểm 6 1.1.3.2. Nhược điểm 7 1.2. Mô tả hệ thống VLC 7 1.2.1. Mô hình hệ thống 7 1.2.2. Cấu hình đường truyền 11 1.2.3. Kênh IM-DD 12 1.2.4. Công suất quang nhận 13 1.3. Ứng dụng và một số sản phẩm thực tế 14 1.3.1. Truyền thông di động 14 1.3.1.1. Truyền thông di động thế hệ sau 4G 14 1.3.1.2. Truyền thông trong các môi trường đặc biệt 15 1.3.2. Truyền hình 15 1.3.3. Nhà thông minh 16 1.3.4. Hệ thống giao thông thông minh 16 1.3.5. Định vị và dẫn đường 17 1.4. Tóm tắt chương một 17 CHƯƠNG II – CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH VỊ SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ VLC TRONG MÔI TRƯỜNG TRONG NHÀ 18 2.1. Phương pháp định vị dựa trên thời gian sóng ánh sáng tới (TOA) 19 2.2. Phương pháp định vị dựa trên độ chênh lệch thời gian của các sóng ánh sáng tới (TDOA) 21 iv
  5. 2.3. Phương pháp định vị dựa trên cường độ tín hiệu nhận được (RSS) 23 2.4. Phương pháp định vị dựa trên góc của sóng ánh sáng tới (AOA) 24 2.5. Phương pháp định vị kết hợp AOA-RSS 27 2.5.1. Mô hình hệ thống 27 2.5.2. Nhiễu hệ thống 28 2.5.3. Cơ chế hoạt động 29 2.5.3.1. Bước 1 – Xác định hướng của robot 29 2.5.3.2. Bước 2 – Xác định tọa độ của robot 29 2.6. Tóm tắt chương hai 30 CHƯƠNG III – ÁP DỤNG BỘ LỌC KALMAN MỞ RỘNG TRONG ĐỊNH VỊ ROBOT 31 3.1. Mô hình hệ thống: Cấu hình động học 31 3.1.1. Cập nhật vị trí 32 3.1.2. Sai số hệ thống 33 3.2. Mô hình phép đo 34 3.3. Bộ lọc Kalman 35 3.3.1. Ước đoán vị trí 36 3.3.2. Hiệu chỉnh vị trí 38 3.4. Tóm tắt chương ba 39 KẾT LUẬN 40 TÀI LIỆU THAM KHẢO 41 v
  6. THUẬT NGỮ VIẾT TẮT 4G Fourth Generation Mạng di động thế hệ thứ tư 5G Fifth Generation Mạng di động thế hệ thứ năm AOA Angle of Arrival Góc của tia sáng tới AOA– Angle of Arrival – Received Kết hợp hai phương pháp AOA RSS Signal Strength và RSS DC Direct Current Dòng trực tiếp DD Direct Detection Tách sóng trực tiếp FET Field Effect Transistor Transitor hiệu ứng trường FOV Field of View Trường thu nhận ánh sang GPS Global Positioning System Hệ thống định vị toàn cầu Institute of Electricaland IEEE Viện kỹ thuật điện và điện tử Electronics Engineers IM Intensity Modulation Điều chế cường độ IR Infrared Hồng ngoại IRB Infrared Band Dải bước song hồng ngoại KF Kalman Filter Bộ lọc Kalman LED Light Emitting Diode Đi-ốt phát quang LOS Light of Sight Phương truyền thẳng LS Least square Bình phương tối thiểu LTE Long-Term Evolution Mạng 4G Kỹ thuật sử dụng nhiều đầu vào MIMO Multi Input – Multi Output và đầu ra NLOS Non Light of Sight Phương truyền gián tiếp OOK On-Off Keying Điều chế ON/OFF PD Photodiode Bộ nhận quang RF Radio Frequency Sóng vô tuyến RFB Radio Frequency Band Dải sóng vô tuyến Nhận dạng dựa vào tần số sóng RFID Radio Frequency Identification vô tuyến RSS Received Signal Strength Cường độ tín hiệu nhận vi
  7. Độ chênh lệch về thời gian của TDOA Time Difference of Arrival các tia sáng tới TOA Time of Arrival Thời gian của tia sáng tới Công nghệ truyền thông sử VLC Visible Light Communications dụng ánh sáng nhìn thấy YAG Yttrium Aluminum Garnet Granat ytri-nhôm vii
  8. DANH MỤC HÌNH VẼ Hình Nội dung Trang 1.1. Vùng ánh sáng nhìn thấy trong phổ bức xạ điện từ 4 1.2. Các loại đèn LED trắng cơ bản 5 1.3. Sơ đồ khối của công nghệ VLC 8 1.4. Sơ đồ khối cho cơ chế điều chỉnh độ sáng của đèn LED 9 1.5 Mô hình thực tế của công nghệ VLC trong môi trường trong nhà 10 1.6. Phân loại đường truyền của hệ thống VLC 12 1.7. Kênh IM/DD trong công nghệ VLC 12 1.8. Mô hình truyền nhận ánh sáng trực tiếp (LOS) 13 1.9. Công nghệ truyền thông VLC ứng dụng trong phòng họp 14 1.10. Công nghệ VLC được sử dụng trong bệnh viện 15 1.11. Sơ đồ khối của bộ phát video và audio 15 1.12. Sơ đồ khối của bộ nhận video và audio 16 1.13. Hệ thống giao thông thông minh 16 1.14. Hệ thống dẫn đường E-mart trong siêu thị 17 2.1. Đường tròn tưởng tượng chứa các điểm nhận được thời gian truyền 19 ánh sáng như nhau. 2.2. Vị trí robot trong vùng giao cắt của các đường tròn tưởng tượng 21 2.3. Mô hình hệ thống của phương pháp TDOA 22 2.4. Phương pháp định vị hyperbol 23 2.5. Các tham số trong phương pháp định vị RSS 24 2.6. Mô hình hệ thống của phương pháp định vị AOA 25 2.7. Mô hình và các thông số hệ thống 25 2.8. Kịch bản mô phỏng thuật toán định vị AOA 26 2.9. Mô hình hệ thống kết hợp AOA-RSS sử dụng mảng PD 28 3.1. Mô hình robot hai bánh vi sai a) Trạng thái của hệ thống robot b) 32 Robot trong hệ tọa độ địa phương và toàn cục 3.2. Ứng dụng thông thường của bộ lọc Kalman 36 3.3. Sơ đồ minh họa ứng dụng của bộ lọc Kalman trong định vị robot 36 viii
  9. DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng Nội dung Trang 1.1. So sánh những đặc tính của các công nghệ truyền thông VLC, IRB, 10 RFB 2. 1. Các tham số hệ thống trong mô hình hệ thống VLC 29 ix
  10. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman LỜI NÓI ĐẦU Trong những thập kỉ vừa qua, công nghệ truyền thông sử dụng sóng vô tuyến (Radio Frequency-RF) đã phát triển rất mạnh mẽ và chiếm ưu thế trong việc truyền tải thông tin liên lạc và dữ liệu. Công nghệ này đã phát triển đến thế hệ di động thứ tư (4G hay còn gọi là LTE – Long Term Evolution) và hiện nay, nó vẫn được xem như một giải pháp chủ yếu trong truyền thông không dây. Tuy nhiên, công nghệ này gặp phải rất nhiều hạn chế như nguồn tài nguyên tần số ngày càng khan hiếm, nhiễu đa đường khi đi qua các tòa nhà cao tầng và ảnh hưởng của nó tới sức khỏe con người. Ngoài ra, công nghệ này còn không phù hợp ở một số khu vực hạn chế sóng vô tuyến như: bệnh viện, đường hầm, sân bay, Do sóng vô tuyến gây nhiễu lên các thiết bị điện tử được sử dụng ở trong các môi trường này, làm sai lệch tín hiệu nhận được hoặc không đảm bảo chất lượng dịch vụ cho các thiết bị di động do có nhiều vật cản. Cùng với sự phát triển của các loại vật liệu bán dẫn trong những thập kỉ gần đây và sự ra đời của đi- ốt phát quang (LED), công nghệ VLC (Visible Light Communications) – truyền thông sử dụng ánh sáng nhìn thấy đã ra đời và phát triển rất nhanh chóng, nó được xem như là công nghệ mới của truyền thông không dây bởi nhiều đặc tính vật lí nổi bật so với các công nghệ truyền thông khác như: tiêu tốn ít năng lượng, hoạt động được trong những môi trường khắc nghiệt, không gây hại cho sức khỏe con người, có khả năng truyền dữ liệu cao, có băng thông rộng và tính bảo mật cao đã giải quyết được các vấn đề khó khăn còn tồn tại ở công nghệ truyền thông vô tuyến và đặc biệt là khả năng kết hợp giữa truyền thông và chiếu sáng. Ngày nay, sự xuất hiện của các robot di động đã trở nên rất phổ biến trong xã hội. Các robot di động có mặt trong các thiết bị gia đình như máy hút bụi hay các hệ thống trợ giúp trong gia đình. Chúng ta cũng có thể dễ dàng nhìn thấy chúng ở các nơi công cộng như các robot hướng dẫn viên trong viện bảo tàng, phòng trưng bày; hay trong các lĩnh vực công nghiệp và quân sự như robot do thám hay robot vận chuyển hàng hóa trong các nhà máy, Đối với những robot đòi hỏi khả năng làm việc độc lập, thì định vị là yêu cầu đầu tiên và quan trọng nhất. Hiện nay, có một số công nghệ định vị phổ biến như định vị GPS hoặc sử dụng các cảm biến như cảm biến siêu âm, hồng ngoại, Tuy nhiên, định vị GPS chỉ phù hợp với môi trường ngoài trời với sai số lên đến hàng mét, còn các cảm biến có độ sai số lớn và thường hoạt động trong các SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 1
  11. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman không gian làm việc có diện tích nhỏ. Do đó, định vị cho robot trong môi trường trong nhà trong những năm gần đây đã trở thành vấn đề nhận được nhiều sự quan tâm trong các nghiên cứu về robot. Chính vì vậy, em đã lựa chọn đề tài luận văn của mình là “Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman”. Nội dung đồ án bao gồm 3 chương: Chương 1: Tổng quan về công nghệ VLC – truyền thông sử dụng ánh sáng nhìn thấy Chương 2: Các phương pháp định vị sử dụng công nghệ VLC trong môi trường trong nhà Chương 3: Áp dụng bộ lọc Kalman trong việc định vị robot Do thời gian và hiểu biết còn hạn chế nên chắc chắn đồ án không tránh khỏi rất nhiều thiếu sót. Em rất mong nhận được sự chỉ dẫn của các thầy cô giáo và ý kiến góp ý của các bạn để đồ án được hoàn thiện hơn. Em xin cảm ơn các thầy cô giáo Khoa Công nghệ Điện Tử - Viễn Thông đã giảng dạy và giúp đỡ em trong quá trình học tập cũng như thực hiện đồ án này. Đặc biệt em xin chân thành cảm ơn cô Nguyễn Thị Huyền Trang đã trực tiếp hướng dẫn em hoàn thành đồ án tốt nghiệp này. Đà Nẵng, ngày tháng 6 năm 2016 Sinh viên Hoàng Như Việt SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 2
  12. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman CHƯƠNG I - TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ VLC – TRUYỀN THÔNG SỬ DỤNG ÁNH SÁNG NHÌN THẤY Trong những năm gần đây, công nghệ VLC – truyền thông sử dụng ánh sáng nhìn thấy đã phát triển rất nhanh chóng và dần có mặt trong rất nhiều ứng dụng trong đời sống xã hội. Công nghệ VLC được đề xuất là một trong những mô hình cho mạng thông tin di động thế hệ thứ năm (5G) nhằm đáp ứng các nhu cầu ngày càng cao của người sử dụng về chất lượng dịch vụ như tốc độ dữ liệu, giảm chi phí, các ảnh hưởng tới sức khỏe con người, Một số tiêu chuẩn cho công nghệ VLC đã được đề suất và đang trong quá trình hoàn thiện như tiêu chuẩn IEEE 802.15.7. Với khả năng vừa cung cấp yêu cầu về truyền thông, vừa cung cấp yêu cầu về chiếu sáng, công nghệ VLC được xem như là một thay thế rất tốt cho mạng truyền thông vô tuyến hiện nay trong các môi trường trong nhà như các tòa nhà cao tầng, nơi mà nhiễu đa đường có ảnh hưởng rất lớn. Trong nội dung của chương một, em sẽ giới thiệu tổng quan về các vấn đề cơ bản trong công nghệ VLC – truyền thông sử dụng ánh sáng nhìn thấy. Đồng thời, một số ứng dụng phổ biến nhất của công nghệ VLC cũng sẽ được đề cập đến trong phần cuối cùng của chương này. 1.1. Đèn LED trắng 1.1.1. Một vài nét sơ lược Trong một hệ thống truyền thông quang, các nguồn ánh sáng được sử dụng phải đạt những yêu cầu nhất định như: bước sóng, độ rộng vạch phổ phù hợp, độ bức xạ cao với diện tích bề mặt phát cực nhỏ, tuổi thọ và độ tin cậy cao, có khả năng hoạt động tốt trong các môi trường khắc nghiệt. Trong những năm gần đây, công nghệ đèn LED đã phát triển rất mạnh mẽ và được xem là ứng cử viên số một cho các hệ thống có khả năng chiếu sáng và truyền thông đồng thời do thỏa mãn các điều kiện trên. Thiết bị này hoạt động dựa trên nguyên tắc kích thích các điện tử của vật liệu bán dẫn để phát ra ánh sáng. Bức xạ quang do sự kích thích các điện tử, bức xạ này chiếm phần lớn, bức xạ nhiệt hầu như không có hoặc rất nhỏ do thành phần cấu tạo của vật liệu. Do đó, khi áp dụng công nghệ này sẽ giảm được hiệu ứng nhà kính, đồng thời, công suất hao tổn thấp do hầu như không bức xạ nhiệt hoặc bức xạ nhiệt rất ít. Vì lý do này mà công nghệ truyền thông quang sử dụng đèn LED được coi như là một công nghệ truyền thông xanh (Green Communications). SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 3
  13. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Các đèn LED có một dải rộng các bước sóng do bức xạ quang của các vật liệu khác nhau, từ vùng ánh sáng nhìn thấy đến vùng hồng ngoại (IR) trong dải phổ điện từ. Trong đó, LED trắng có bức xạ trong toàn vùng ánh sáng nhìn thấy (có giới hạn nằm trong khoảng từ 400 (nm) đến 700 (nm)). Hình 1.1. Vùng ánh sáng nhìn thấy trong phổ bức xạ điện từ Cùng với sự phát triển không ngừng trong công nghệ chế tạo đèn LED, những vật liệu để chế tạo LED trắng cũng ngày càng phong phú và cải thiện được nhiều tính chất quan trọng trong việc chiếu sáng và truyền thông. Chúng ta có thể phân loại đèn LED sau: Đèn LED trắng đầu tiên ra đời bởi sự kết hợp của LED GaN (gallium Nitride) phát quang xanh ở bước sóng 450 (nm) – 470 (nm) với phốt pho YAG (Yttrium Aluminum Garnet). Loại đèn LED này hoạt động bằng cách phát ánh sáng xanh qua lớp phủ phốt pho màu vàng để tạo ra ánh sáng trắng (xem hình 1.2). Phương pháp thứ hai dựa trên công thức pha trộn các màu sắc khác nhau. Trong đó, ba màu chủ đạo là đỏ (λred ~ 625 (nm)), xanh lá cây (λgreen ~ 525 (nm)) và xanh da trời (λblue ~ 470 (nm)) được phối theo một tỉ lệ nhất định (xem hình 1.2). Gần đây, một công nghệ mới trong việc sản xuất LED được đưa vào sử dụng, bằng cách phối hợp UV-LED (Ultra Violet – LED, tia cực tím ở bước sóng 380 (nm)) với phốt pho. Bằng việc kết hợp UV-LED với các loại phốt pho khác nhau chúng ta có thể thu được đèn LED trắng hoặc các loại đèn LED có màu sắc khác như tím, da cam, hồng, để phục vụ cho mục đích trang trí và các ứng dụng khác nhau. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 4
  14. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Hình 1.2. Các loại đèn LED trắng cơ bản 1.1.2. Các đặc trưng 1.1.2.1. Cường độ chiếu sáng Cường độ chiếu sáng là đại lượng biểu thị lượng thông năng trên mỗi góc khối và liên quan đến độ rọi tại bề mặt được chiếu sáng. Do đó, cường độ chiếu sáng biểu diễn độ sáng của đèn LED: Trong đó là quang thông và là góc không gian, có thể được tính từ theo công thức: Trong đó: là đường cong độ sáng tiêu chuẩn, là tầm nhìn tối đa, vào khoảng ~680 (lm/W) tại bước sóng λ = 555nm. 1.1.2.2. Công suất quang truyền Công suất quang truyền biểu thị tổng năng lượng bức xạ từ đèn LED. Bằng cách lấy tích phân của thông năng  e theo tất cả mọi hướng ta thu được công suất quang truyền Pt : SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 5
  15. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Trong đó, max và min được xác định bằng đường cong biểu diễn độ nhạy của photodiode (PD). 1.1.3. Ưu nhược điểm Như đã đề cập trong phần trên, đèn LED trắng không chỉ được sử dụng cho mục đích chiếu sáng trong phòng, đèn đường, và các ứng dụng liên quan đến trang trí mà đèn LED trắng ngày nay còn được sử dụng trong các hệ thống truyền thông không dây. Hiện tại, nó được xem như là công nghệ chiếu sáng phổ biến nhất trong thế kỉ 21 đang dần thay thế các loại đèn truyền thống như đèn sợi đốt và đèn huỳnh quang bởi những ưu điểm của nó. 1.1.3.1. Ưu điểm Trong tương lai chúng ta sẽ được chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ của đèn LED trong hoạt động hoạt động chiếu sáng bởi đây là một công nghệ xanh và tiết kiệm năng lượng. Công nghệ này có một số lợi thế như sau: Tuổi thọ cao: Thời gian sống trung bình của đèn LED trắng là 25.000 đến 1.000.000 giờ. Đây là một con số rất lớn so với thời gian hoạt động 1.000 giờ của các bóng đèn sợi đốt thông thường. Hiệu suất cao: Các đèn LED trắng có lượng quang thông (tính bằng đơn vị lumen) trên mỗi oát phát ra lớn hơn nhiều so với các đèn nóng sáng truyền thống. Ví dụ, một oát sẽ có lượng quang thông là 683 (lm) tại bước sóng 555 (nm). Kích thước nhỏ: LED trắng có kích thước rất nhỏ (nhỏ hơn 2 (mm2)) do đó, nó được sử dụng rất nhiều trong các mạch điện tử và trang trí. Nhiệt độ hoạt động thấp: So với các nguồn phát sáng nhân tạo khác như đèn sợi đốt (phát xạ ánh sáng do bức xạ nhiệt), đèn huỳnh quang. Các đèn LED trắng hầu như không bức xạ nhiệt mà chủ yếu là bức xạ quang, do đó năng lượng hao phí rất thấp. Dễ dàng điều chỉnh độ sáng của đèn LED: Có thể dễ dàng điều chỉnh độ sáng của các đèn LED bằng phương pháp điều chỉnh độ rộng xung hoặc cường độ dòng điện qua LED. An toàn và không ảnh hưởng tới sức khỏe: Các đèn LED trắng không bức xạ tia cực tím, không chứa thủy ngân trong thành phần cấu tạo, vì vậy nguồn phát sáng này không ảnh hưởng cho sức khỏe và an toàn cho mắt của con người. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 6
  16. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Sự đa dạng về màu sắc: Sự đa dạng về màu sắc trong vùng ánh sáng nhìn thấy của đèn LED được thực hiện đơn giản bằng việc phối hợp ba màu sắc cơ bản (đỏ, xanh da trời, xanh lá cây) với một tỉ lệ thích hợp mà không cần sử dụng bất kỳ bộ lọc màu sắc nào như các nguồn phát sáng nhân tạo thông thường. Khả năng phát sáng tập trung: Do lợi thế về kích thước rất nhỏ cùng với khả năng bức xạ cao, chúng ta có thể dễ dàng điều chỉnh góc khối của đèn LED để đạt được khả năng phát tập trung cao so với nguồn ánh sáng sợi đốt và huỳnh quang. 1.1.3.2. Nhược điểm Bên cạnh những ưu điểm vượt trội so với các loại đèn truyền thống thì các đèn LED trắng cũng tồn tại một số nhược điểm do nhiều yếu tố mang lại như: Phụ thuộc nhiệt độ: Hiệu suất của đèn LED bị ảnh hưởng lớn bởi nhiệt độ xung quanh quanh nơi nó đang hoạt động. Điều này có thể khiến đèn LED bị hỏng trong khi đang bức xạ ánh sáng. Phân cực điện: Các đèn LED trắng chỉ hoạt động nếu ta phân cực đúng cho nó trong khi đèn sợi đốt và đèn huỳnh quang không bị ảnh hưởng bởi cơ chế phân cực điện này. Độ nhạy điện áp: Các đèn LED trắng phải được cung cấp một điệp áp có giá trị trên một ngưỡng nhất định và dòng đi qua phải thấp hơn một giá trị nhất định. Mức độ phân kì: Các đèn LED trắng không thể cung cấp mức độ phân kì thấp hơn vài độ. Trong khi đó, nguồn phát sáng Laser có thể phát những tia sáng có mức độ phân tán khoảng 0.2 độ hoặc nhỏ hơn. 1.2. Mô tả hệ thống VLC 1.2.1. Mô hình hệ thống Hình 1.3 là sơ đồ khối của một hệ thống truyền thông sử dụng ánh sáng nhìn thấy (VLC). Một hệ thống VLC có thể dễ dàng thực hiện được bằng cách điều chế tín hiệu theo mức độ sáng - tối của đèn LED. Việc điều khiển độ sáng một cách chính xác là một thách thức lớn đối với các đèn sử dụng bức xạ nhiệt, trong khi đó, các đèn LED có thể điều chỉnh được chính xác độ sáng – tối một cách dễ dàng bởi vì đáp ứng thời gian của chuyển mạch ON - OFF của đèn LED là rất nhỏ (chỉ khoảng vài chục nano giây). Vì vậy, bằng việc điều chế dòng điện qua đèn LED ở một tần số khá cao, chúng ta có thể thay đổi trạng thái ON - OFF của đèn LED mà không làm thay đổi cường độ sáng. Do đó, mắt của con người không thể cảm nhận được sự thay đổi này. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 7
  17. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Hình 1.3. Sơ đồ khối của công nghệ VLC Trong thực tế, chúng ta không thể sử dụng một bộ điều khiển để điều khiển cho một đèn LED riêng lẻ bởi vì các hệ thống chiếu sáng sử dụng đèn LED thường có số lượng đèn rất lớn. Do đó, chúng ta cần phải thiết kế một cơ chế điều khiển để có khả năng điều khiển được tất cả các đèn LED trong hệ thống. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 8
  18. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Hình 1.4. Sơ đồ khối cho cơ chế điều chỉnh độ sáng của đèn LED Hình 1.4 là sơ đồ khối của một kịch bản điều khiển chung cho các đèn LED. Với một số lượng lớn các đèn LED, bộ điều khiển trung tâm vẫn có khả năng điều khiển độ sáng tại bất kỳ một vị trí mong muốn nào. Đối với các đèn LED được sử dụng đồng thời cho cả hai mục đích chiếu sáng và truyền thông thì các tín hiệu điều khiển độ sáng và tín hiệu truyền phải độc lập và không gây nhiễu lên nhau. Rất nhiều các phương pháp điều khiển độ sáng được nghiên cứu và đề suất cho đến nay. Điều khiển độ sáng tối của đèn LED dựa trên điều chế biên độ là giải pháp đơn giản nhất. Tuy nhiên, phương pháp điều chỉnh độ rộng xung là giải pháp tối ưu nhất cho việc điều khiển độ sáng và truyền thông. Hình 1.5 minh họa mô hình thực tế của công nghệ VLC trong môi trường trong nhà. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 9
  19. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Hình 1.5 Mô hình thực tế của công nghệ VLC trong môi trường trong nhà Bảng 1.1 so sánh các đặc trưng giữa các công nghệ truyền thông sử dụng sóng vô tuyến, sóng hồng ngoại và ánh sáng nhìn thấy. Qua bảng trên chúng ta có thể thấy rằng hệ thống VLC có nhiều ưu điểm hơn các hệ thống RF như vừa có khả năng chiếu sáng vừa có thể truyền dữ liệu, băng thông rộng, mức độ bảo mật cao và công suất tiêu thụ thấp. Bên cạnh đó, nó cũng có những hạn chế so với công nghệ RF như: khó có thể truyền dữ liệu trong khoảng cách xa, chỉ tối ưu trong môi trường sóng ánh sáng truyền thẳng. Bảng 1.1. So sánh những đặc tính của các công nghệ truyền thông VLC, IRB, RFB Đặc tính VLC IRB RFB Không giới hạn Không giới hạn Giới Băng thông (400 – 700 mm) (800-1600 nm) hạn Truyền thẳng Có Có Không Ngắn đến Ngắn đến dài Khoảng cách Ngắn dài (ngoài (ngoài trời) trời) Bảo mật Cao Cao Thấp Khá đầy đủ cho môi Đang hoàn thiện trường trong nhà, đang Hoàn Tiêu chuẩn (tiêu chuẩn IEEE hoàn thiện cho môi thiện 802.15.7) trường ngoài trời SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 10
  20. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Chiếu sáng + Truyền Dịch vụ Truyền thông Truyền thông thông Ánh sáng mặt Ánh sáng mặt trời và Tất cả các Nguồn nhiễu trời và các nguồn các nguồn sáng xung thiết bị điện sáng xung quanh quanh tử Tổn hao Trung Khá thấp Khá thấp công suất bình Khả năng Giới hạn Giới hạn Tốt di động Hẹp và Chủ yếu Vùng phủ Hẹp và rộng rộng rộng 1.2.2. Cấu hình đường truyền Có sáu loại hình đường truyền cho các hệ thống truyền thông sử dụng ánh sáng trong môi trường trong nhà được phân loại dựa trên hai yếu tố. Yếu tố đầu tiên được quyết định bởi mức độ định hướng giữa bộ phát và bộ nhận. Mối quan hệ giữa chúng được phân thành ba loại: trực tiếp, không trực tiếp và lai ghép (xem hình 1.6). Đường truyền trực tiếp giữa bộ phát và bộ nhận có hiệu suất công suất nhận được cao nhất bởi vì suy hao và nhiễu mà nó phải chịu từ các nguồn sáng xung quanh là nhỏ nhất. Đối với các đường truyền không trực tiếp, các thiết bị di động có thể dễ dàng nhận được tín hiệu ngay cả khi đang di chuyển nhưng công suất tín hiệu nhận được thì không cao do tín hiệu phát bị phân tán và ảnh hưởng các nguồn ánh sáng khác từ môi trường. Trong cấu hình lai ghép mức độ định hướng giữa bộ phát và bộ nhận có sự khác biệt, công suất nhận được cao hơn cấu hình phân tán do độ tập trung ánh sáng của bộ phát, nhưng nhỏ hơn cấu hình định hướng và vẫn bị ảnh hưởng bởi các nguồn ánh sáng khác do độ mở của bộ nhận lớn. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 11
  21. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Hình 1.6. Phân loại đường truyền của hệ thống VLC Yếu tố thứ hai phụ thuộc vào chùm tia sáng có hướng thẳng đến bộ nhận hay không? Dựa vào yếu tố thứ hai chúng ta có hai loại hình đường truyền khác nhau là đường truyền thẳng (Light of Sight – LOS) và đường truyền gián tiếp (Non Light of Sight – NLOS). Đối với cấu hình đường truyền LOS, hiệu suất của công suất nhận được là cao nhất và méo đa đường nhỏ nhất. Trong khi đó, cấu hình đường truyền NLOS lại phù hợp hơn trong các tình huống đặc biệt như có vật cản, người che khuất. 1.2.3. Kênh IM-DD Trong hệ thống truyền thông vô tuyến, điều chế tín hiệu theo biên độ, pha và tần số là các phương pháp điều chế được sử dụng nhiều nhất. Còn trong công nghệ truyền thông sử dụng ánh sáng nhìn thấy, điều chế cường độ (IM – Intensity Modulation) là phương pháp điều chế phổ biến nhất. Các bộ nhận quang (như PD) được sử dụng để thu tín hiệu quang trực tiếp (DD – direct detection) và sau đó, sinh ra một dòng điện tỉ lệ với công suất quang tức thời nhận được. Hình 1.7 mô tả mô hình của kênh truyền sử dụng ánh sang nhìn thấy IM/DD. Hình 1.7. Kênh IM/DD trong công nghệ VLC Kênh VLC có thể được mô hình như một hệ thống tuyến tính trong dải tần cơ sở với công suất đầu vào tức thời X(t), dòng qua bộ nhận quang Ip(t), hệ thống tuyến SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 12
  22. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman tính bất biến có đáp ứng kênh h(t). Trong nhiều ứng dụng của hệ thống VLC, các nhiễu có phân bố Gauss có ảnh hưởng lên đầu ra của hệ thống. Do đó, kênh IM/DD có thể biểu diễn như sau: ) Trong đó, γ là độ nhạy thu của PD (A/W) và ⊗ biểu thị cho phép tích chập. Do đó, công suất quang truyền trung bình được biểu diễn như sau: 1.2.4. Công suất quang nhận Hình 1.8. Mô hình truyền nhận ánh sáng trực tiếp (LOS) Hình 1.8 mô tả kênh truyền quang không dây trong trường hợp kênh truyền thẳng. Trong đường truyền quang không dây này, độ lợi DC của kênh truyền được biểu diễn như sau: Trong đó, A là diện tích bề mặt nhận sáng của một PD; m là hệ số Lambert; Dd là khoảng cách giữa đèn LED và PD; ψ là góc của ánh sáng tới bề mặt của PD và ϕ là m góc rọi của đèn LED. Ts ( ) là độ lợi của bộ lọc quang, cos ( ) và cos(ψ) lần lượt là độ nhạy của LED và PD, gs ( ) là độ tập trung ánh sáng: SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 13
  23. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Trong đó, n là hệ số khúc xạ;  c là góc mở tối đa của một PD. Khi đó, công suất quang Pr của kênh truyền VLC được tại PD là: 1.3. Ứng dụng và một số sản phẩm thực tế Cùng với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ chiếu sáng sử dụng chất bán dẫn (solid-state lighting). Công nghệ VLC cho phép truyền tải dữ liệu với tốc độ hàng trăm Mbps thậm chí có thể lên đến vài Gbps. Với những ưu điểm nổi bật, công nghệ VLC được ứng dụng rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực như dưới đây. 1.3.1. Truyền thông di động 1.3.1.1. Truyền thông di động thế hệ sau 4G Công nghệ VLC được xem như là một trong những ứng viên sáng giá cho thế hệ di động sau 4G giúp tăng chất lượng dịch vụ trong các tòa nhà, văn phòng hay các môi trường trong nhà khác nơi mà truyền thông bằng sóng vô tuyến có thể bị suy hao cao do hiệu ứng đa đường trong những môi trường này. Do đó, công nghệ VLC là một giải pháp thay thế rất hữu hiệu để nâng cao chất lượng dịch vụ. Đã có rất nhiều hệ thống lai ghép giữa mạng di động tế bào và mạng di động VLC nơi mà các đèn LED đóng vai trò là các điểm truy cập đã được đề suất cho đến nay. Hình 1.9. Công nghệ truyền thông VLC ứng dụng trong phòng họp SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 14
  24. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman 1.3.1.2. Truyền thông trong các môi trường đặc biệt Các môi trường hạn chế sử dụng sóng vô tuyến: Sóng vô tuyến được đặc biệt hạn chế ở một số môi trường đặc biệt như: sân bay, trạm xăng dầu, hay bệnh viện. Lý do là sóng vô tuyến sẽ gây nhiễu lên hoạt động của các thiết bị điện tử, làm cho chúng hư hỏng hoặc không chính xác, thậm chí có thể gây nên cháy nổ hoặc hỏa hoạn ở những khu vực như trạm xăng. Do đó, công nghệ VLC là một công nghệ thích hợp để thay thế cho truyền thông bằng sóng vô tuyến ở những khu vực này. Hình 1.10. Công nghệ VLC được sử dụng trong bệnh viện 1.3.2. Truyền hình Mô hình thực tế để truyền phát video qua kênh truyền VLC. Điều này hứa hẹn sẽ mở ra sự phát triển mạnh mẽ cho các dịch vụ giải trí đa phương tiện tại nhà. Hình 1.11. Sơ đồ khối của bộ phát video và audio SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 15
  25. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Hình 1.12. Sơ đồ khối của bộ nhận video và audio 1.3.3. Nhà thông minh Chiếu sáng thông minh là một yêu cầu rất cần thiết cho những ngôi nhà thông minh, trong khách sạn, bảo tàng, Với việc kết hợp công nghệ VLC vào các thiết bị chiếu sáng, không chỉ tạo nên mạng chiếu sáng thông minh mà còn tạo thành các điểm truy cập không dây, giúp người sử dụng có thể dễ dàng sử dụng các dịch vụ giải trí cũng như truy cập Internet. Quan trọng nhất là người dùng có thể điều khiển ngôi nhà của mình thông qua công nghệ này như đóng cửa, tự động bật nhạc, tự động dọn vệ sinh, 1.3.4. Hệ thống giao thông thông minh Công nghệ truyền thông bằng ánh sáng nhìn thấy không chỉ được sử dụng trong môi trường trong nhà mà nó còn được ứng dụng trong cả môi trường ngoài trời, đặc biệt là trong hệ thống giao thông thông minh. Các phương tiện giao thông có thể giao tiếp với nhau thông qua các bộ thu phát tín hiệu VLC để giảm thiểu những tai nạn đáng tiếc. Bên cạnh đó, các phương tiện giao thông cũng có thể kết nối đến các đèn giao thông hoặc đèn chiếu sáng ở hai bên đường để định vị hay truy cập Internet. Hình 1.13 minh họa hệ thống giao thông thông minh sử dụng công nghệ VLC. Hình 1.13. Hệ thống giao thông thông minh SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 16
  26. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman 1.3.5. Định vị và dẫn đường Định vị và dẫn đường là hai bài toán rất phổ biến trong các ứng dụng của điện thoại thông minh hay robot trong môi trường trong nhà, ví dụ như hệ thống e-mart (hệ thống siêu thị điện tử) trong siêu thị. Dựa trên các tham số như công suất nhận, màu sắc, tần số hay các yếu tố hình học, chúng ta có thể dễ dàng ứng dụng công nghệ VLC để giải quyết cái bài toán định vị. Hình 1.14. Hệ thống dẫn đường E-mart trong siêu thị 1.4. Tóm tắt chương một Trong chương này chúng ta đã thảo luận các vấn đề cơ bản liên quan đến công nghệ truyền thông không dây sử dụng ánh sáng nhìn thấy – VLC có dải tần rộng từ 400 (Hz) đến 800 (Hz). Hệ thống VLC sử dụng đèn LED trắng để làm nguồn phát với các ưu điểm vượt trội của nó so với các loại đèn phát sáng thông thường như đèn huỳnh quang và đèn sợi đốt như tiêu thụ công suất thấp, độ sáng cao, tuổi thọ cao, dễ dàng điều khiển độ sáng, tuy rằng nó vẫn còn gặp phải một số nhược điểm. Mô hình chi tiết và các đặc trưng cơ bản của một hệ thống VLC cũng được mô tả và thảo luận chi tiết trong nội dung của chương một. Một số ứng dụng phổ biến của công nghệ VLC sẽ được liệt kê trong phần cuối cùng của chương này. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 17
  27. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman CHƯƠNG II – CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH VỊ SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ VLC TRONG MÔI TRƯỜNG TRONG NHÀ Định vị là một trong những thách thức lớn đối với những nhà khoa học trong lĩnh vực nghiên cứu về robot di động. Đó là quá trình xác định chính xác vị trí và hướng của robot trong môi trường làm việc của nó. Nói đến định vị, chắc hẳn chúng ta sẽ nghĩ đến hệ thống định vị toàn cầu GPS rất phổ biến. Đây có thể là sự lựa chọn đơn giản và hiệu quả cho các thiết bị di động nói chung và robot di động nói riêng. Tuy nhiên, GPS chỉ hoạt động tốt đối với môi trường ngoài trời với sai số lên đến vài mét, trong khi đó đối với các ứng dụng cần độ chính xác cao trong môi trường trong nhà thì GPS không phải là một giải pháp tối ưu. Đó là một trong những lí do tại sao vấn đề định vị robot trong nhà vẫn luôn được quan tâm nghiên cứu để đưa ra những giải pháp phù hợp và hiệu quả nhất. Cho đến nay, có rất nhiều giải pháp đã được áp dụng cho định vị robot trong nhà như các hệ thống sử dụng cảm biến hồng ngoại, laser, cảm biến siêu âm, sóng vô tuyến, Trong đó, nhận dạng bằng sóng vô tuyến (RFID) từng được sử dụng như một giải pháp chính trong định vị robot. Các hệ thống định vị bằng Wifi cũng đã được nghiên cứu và chứng minh về tính khả thi thông qua thực nghiệm. Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ chế tạo đèn LED trắng, định vị robot dựa trên công nghệ VLC - truyền thông sử dụng ánh sáng nhìn thấy được xem xét như một giải pháp thay thế đầy hứa hẹn với nhiều điểm ưu việt. So với các công nghệ truyền thông không dây khác như RF hay Wifi thì công nghệ VLC ít ảnh hưởng tới sức khỏe của người sử dụng, đồng thời còn được sử dụng cho mục đích chiếu sáng. Ngoài ra, đèn LED trắng còn có hiệu suất rất cao, độ che phủ rộng và cho phép tăng cường công suất truyền tải. Một ưu điểm khác của đèn LED là có tuổi thọ rất cao, có thể lên tới 1.000.000 giờ chiếu sáng, cho phép tiết kiệm chi phí khi thực hiện các hệ thống định vị qua công nghệ VLC. Trong nội dung của chương này, chúng ta sẽ tìm hiểu về một số phương pháp định vị robot trong nhà sử dụng công nghệ VLC đã được đề suất và nghiên cứu từ trước đến nay. Các phương pháp định vị này có điểm chung là đều ứng dụng các mô hình hình học vào quá trình xác định vị trí. Thông qua việc thảo luận chi tiết các SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 18
  28. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman phương pháp định vị này, chúng ta sẽ phân tích những ưu, nhược điểm cũng của từng phương pháp. 2.1. Phương pháp định vị dựa trên thời gian sóng ánh sáng tới (TOA) Trong phương pháp này, các đèn LED đóng vai trò như nguồn phát tín hiệu còn PD được đặt trên robot sẽ hoạt động giống như một bộ nhận tín hiệu. Dựa vào tọa độ của các đèn LED và khoảng cách từ robot đến các đèn LED, chúng ta có thể tìm được vị trí của robot. Khoảng cách này chính là khoảng cách truyền tín hiệu ánh sáng được tính toán từ mối quan hệ giữa thời gian truyền và vận tốc ánh sáng. Để tính được khoảng cách truyền chúng ta chỉ cần đo thời gian tới của sóng ánh sáng ở bộ nhận do vận tốc ánh sáng cố định c = 3.108 (m/s). Tuy nhiên, ánh sáng được phát ra từ các đèn LED theo hình dạng nón, do đó tồn tại một tập hợp điểm mà tại đó nhận được thời gian ánh sáng truyền đến là như nhau. Tập hợp các điểm này là quỹ tích của một đường tròn tưởng tượng có tâm là hình chiếu vuông góc của LED trên mặt sàn di chuyển của robot (xem hình 2.1). Hình 2.1. Đường tròn tưởng tượng chứa các điểm nhận được thời gian truyền ánh sáng như nhau. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 19
  29. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Như vậy, ứng với mỗi đèn LED chúng ta sẽ nhận được một phương trình đường tròn tưởng tượng. Nếu robot nằm giữa vùng phủ của nhiều đèn LED thì chúng ta sẽ nhận được một tập các phương trình của các đường tròn tưởng tượng. Giải hệ các phương trình này sẽ cho chúng ta vị trí của robot. Nói cách khác, vị trí của robot chính là giao điểm của các đường tròn nói trên. Giả sử, vị trí của robot là (x, y) và vị trí cho trước của bộ phát thứ i là(xi , yi ) , i = 1, 2 M; trong đó M là số lượng bộ phát. Khoảng cách từ bộ phát thứ i đến robot (được kí hiệu là di) và thời gian truyền tín hiệu ánh sáng (được kí hiệu là ti) trong trường hợp không có nhiễu được tính như sau: , i = 1,2 M (1*) Tuy nhiên trong thực tế, do ảnh hưởng của vật cản hoặc do môi trường không đồng nhất, sẽ gây ra sai số trong phép đo thời gian truyền tín hiệu ánh sáng. Giả sử sai số tác động lên phép đo trên được kí hiệu là ni, khi đó công thức (1*) sẽ được viết lại như sau: (2*) Khi đó, các đường tròn tưởng tượng sẽ không thể giao nhau tại một điểm duy nhất mà chúng sẽ tạo ra một vùng giao cắt. Hay nói cách khác, hệ phương trình (2*) sẽ có vô số nghiệm. Khi đó, robot sẽ nằm trong vùng giao cắt của các đường tròn tưởng tượng. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 20
  30. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Hình 2.2.Vị trí robot trong vùng giao cắt của các đường tròn tưởng tượng Phương pháp định vị dựa trên thời gian sóng ánh sáng tới (TOA) có một số ưu điểm nổi bật như: mô hình phần cứng yêu cầu rất đơn giản đối cả bộ phát và bộ nhận, đáp ứng tốt trong môi trường sóng ánh sáng lan truyền thẳng (LOS). Tuy nhiên, phương pháp này không được ứng dụng rộng rãi do có một số hạn chế. Thứ nhất, vì đây là phương pháp định vị dựa trên thời gian sóng ánh sáng tới nên để đạt được độ chính xác cao, bộ phát và bộ nhận cần được đồng bộ với nhau sau mỗi khoảng thời gian cố định. Thứ hai, trong các mô hình phòng nhỏ (cỡ một vài mét vuông), thời gian mà ánh sáng được truyền đi từ bộ phát đến bộ nhận rất ngắn (chỉ cỡ vài nano giây). Điều này dẫn đến việc đo thời gian truyền sóng ánh sáng gặp rất nhiều khó khăn, cần phải có một phần cứng có tốc độ cao. Ngoài ra, phương pháp này cũng cần nhiều bộ phát để tạo ra được vùng giao cắt. Chúng ta cần sử dụng ít nhất ba nguồn phát khác nhau để cung cấp thông tin cho bộ nhận trong trường hợp này. 2.2. Phương pháp định vị dựa trên độ chênh lệch thời gian của các sóng ánh sáng tới (TDOA) Phương pháp định vị TDOA được áp dụng cho các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao trong việc định vị. Tương tự như phương pháp TOA, phương pháp TDOA cũng xác định vị trí robot thông qua mối quan hệ giữa khoảng cách truyền tín hiệu ánh sáng và thời gian truyền. Tuy nhiên, phương pháp TDOA không tính toán khoảng cách truyền tín hiệu ánh sáng trực tiếp từ bộ phát tới bộ nhận mà thay vào đó là tính độ chênh lệch giữa các khoảng cách truyền từ các bộ phát tới bộ nhận (xem hình 2.3). Bộ SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 21
  31. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman nhận sẽ đo thời gian tới của sóng ánh sáng phát ra từ ít nhất ba đèn LED khác nhau. Do vận tốc ánh sáng là không đổi, nên chúng ta có thể dễ dàng tính toán được vị trí của robot dựa trên sự chênh lệch về khoảng cách từ các bộ phát đến bộ nhận. Hình 2.3. Mô hình hệ thống của phương pháp TDOA Ý tưởng của phương pháp này khá đơn giản đó là so sánh thời gian đến của các tín hiệu nhận được theo từng cặp: Trong đó, dij là độ chênh lệch khoảng cách giữa các bộ phát đến bộ nhận; c là vận tốc ánh sáng;  ij là độ chênh lệch thời gian truyền tín hiệu ánh sáng; (x, y) là tọa độ của robot và (xi , yi ), (x j , y j ) lần lượt là tọa độ của bộ phát thứ i và j. Phương trình trên có dạng đường hyperbol với hai tiêu điểm lần lượt là tọa độ của các bộ phát thứ i và j. Do đó, phương pháp TDOA còn được gọi là phương pháp định vị hyperbol (xem hình 2.4). Vị trí của robot được tính toán bằng cách tìm điểm giao cắt của các đường hyperbol này. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 22
  32. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Hình 2.4. Phương pháp định vị hyperbol Vì đều dựa trên thời gian truyền tín hiệu ánh sáng đến nên cả hai phương pháp TDOA và TOA có những ưu điểm và hạn chế giống nhau. Tuy nhiên, trong phương pháp TDOA, chúng ta chỉ cần đồng bộ cho tất cả các bộ phát để phát các tín hiệu ánh sáng đi trong cùng một thời điểm. Hạn chế lớn nhất của cả hai phương pháp này là thời gian tín hiệu ánh sáng tới bộ nhận rất ngắn (chỉ vài nano giây). Vì lý do này nên các phần cứng phải có tốc độ xử lí cao, khả năng tính toán trong thời gian ngắn. 2.3. Phương pháp định vị dựa trên cường độ tín hiệu nhận được (RSS) Giả sử, chúng ta có một kênh truyền không dây sử dụng ánh sáng nhìn thấy được trình bày chi tiết trong mục 1.2.4. Khi đó, chúng ta có thể định vị vị trí của robot bằng việc đo công suất của tín hiệu quang nhận được tại PD. Sau đó, bộ nhận sẽ tính toán khoảng cách từ nó đến bộ phát (các đèn LED) dựa trên mô hình truyền tín hiệu qua kênh ánh sáng nhìn thấy được. Khi đó, công suất quang Pr của kênh truyền ánh sáng nhìn thấy nhận được tại PD là: (3*) Chúng ta có thể dễ dàng nhận thấy góc của ánh sáng tới ψ bằng với góc rọi của ánh sáng ϕ trong hình 2.5. Do đó, công thức (3*) được viết lại như sau: SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 23
  33. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman (4*) Hình 2.5. Các tham số trong phương pháp định vị RSS Phương trình (4*) là một hàm tính toán công suất quang nhận được Pr theo khoảng cách giữa bộ phát và bộ nhận. Tất cả các điểm thỏa mãn phương trình (4*), hay nói cách khác là có cùng công suất Pr sẽ nằm trên một đường tròn tưởng tượng có tâm là hình chiếu thẳng đứng của đèn LED lên mặt phẳng sàn. Phương pháp định vị này cũng cần ít nhất ba bộ phát để xác định được điểm giao cắt giữa các đường tròn tưởng tượng tạo bởi phương trình (4*). Giống như hai phương pháp định vị trên, vị trí của robot sẽ là giao điểm của các đường tròn tưởng tượng này. Qua việc khảo sát ba phương pháp định vị nói trên, chúng ta có thể dễ dàng nhận thấy được rằng điểm chung của cả ba phương pháp định vị nói trên là vị trí của robot được xác định dựa trên việc hình thành các đường tròn hoặc các đường hypebol tưởng tượng. Phương trình biểu diễn của những đường này được thiết lập thông qua mối quan hệ giữa khoảng cách với thời gian sóng tới hoặc công suất quang nhận được. 2.4. Phương pháp định vị dựa trên góc của sóng ánh sáng tới (AOA) Góc của sóng ánh sáng tới (AOA) được định nghĩa là góc giữa hướng truyền của một sóng ánh sáng tới và hướng của nguồn tham khảo (đèn LED), hay còn gọi là góc định hướng. Một mô hình của phương pháp định vị dựa trên góc ánh sáng. Mô hình này sử dụng một mảng các PD được gắn trên một khung nửa đường tròn như trong hình 2.6 thay vì sử dụng một PD cho bộ nhận. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 24
  34. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Số lượng PD được gắn trên bộ nhân ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của phương pháp AOA. Số lượng PD càng nhiều thì sai số sẽ càng nhỏ. Góc của PD thứ i được tính như sau: i i / (K 1) Hình 2.6. Mô hình hệ thống của phương pháp định vị AOA Hình 2.7. Mô hình và các thông số hệ thống Để đạt độ chính xác cao, phương pháp định vị AOA sử dụng thuật toán trọng số để xác định góc của ánh sáng tới. Góc ước lượng AOA được tính như sau: SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 25
  35. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Trong đó, là công suất của tín hiệu điện nhận được tại đầu ra của PD thứ i; trọng số cm được xác định như sau: Sau đó, khoảng cách giữa các đèn LED1 và LED2 đến bộ nhận lần lượt là Dd1 và Dd2 được tính toán từ độ cao h của đèn LED và góc ước lượng 1 và 2 như sau: Cuối cùng, tọa độ một chiều của robot sẽ được xác định như sau (xem hình 2.7): Trong đó: Hình 2.8. Kịch bản mô phỏng thuật toán định vị AOA Hình 2.8 mô tả kịch bản mô phỏng của thuật toán định vị AOA theo một chiều. Phương pháp AOA cũng có những ưu điểm giống với các phương pháp đã trình bày ở trên đó là đáp ứng tốt trong môi trường phủ sóng ánh sáng có phương truyền thẳng (LOS), đạt được độ chính xác cao khi sử dụng một mảng gồm nhiều PD ở bộ nhận. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 26
  36. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Ngoài ra, phương pháp định vị AOA không yêu cầu việc đồng bộ giữa bộ phát và bộ nhận. Tuy nhiên, phương pháp này cũng gặp phải một số hạn chế như yêu cầu phần cứng phức tạp (một mảng gồm nhiều PD cần chi phí và kích thước khá lớn và rất khó để lắp đặt trên bộ nhận) và chỉ có khả năng xác định vị trí của robot theo một một chiều. 2.5. Phương pháp định vị kết hợp AOA-RSS Chúng ta đã thảo luận về một số phương pháp định vị sử dụng phương pháp hình học dựa trên công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy VLC. Các ưu, nhược điểm của các phương pháp định vị này cũng đã được trình bày và so sánh kỹ lưỡng trong phần trước. Các phương pháp định vị TOA và TDOA rất khó triển khai trong các ứng dụng định vị trong nhà do thời gian truyền sóng ánh sáng rất ngắn và yêu cầu đồng bộ thời gian giữa bộ phát và bộ nhận hay giữa các bộ nhận với nhau. Phương pháp định vị RSS đạt được độ chính xác không cao, nhất là khi ở trong các môi trường có mô hình kênh truyền quang có suy hao lớn. Cuối cùng là phương pháp AOA, tuy phương pháp này đạt được độ chính xác cao do áp dụng kỹ thuật MIMO (sử dụng mảng các đèn LED và PD) nhưng lại yêu cầu phần cứng phức tạp và chỉ có khả năng cung cấp thông tin định vị một chiều. Qua những ưu, nhược điểm của các phương pháp định vị nói trên, trong mục này chúng ta sẽ xét một phương pháp định vị mới, đó là kết hợp hai phương pháp định vị AOA và RSS. Phương pháp này sẽ đạt được các ưu điểm của cả hai phương pháp định vị AOA và RSS, đồng thời nó cũng giải quyết các mặt hạn chế của cả hai phương pháp định vị nói trên. 2.5.1. Mô hình hệ thống Mô hình hệ thống của phương pháp kết hợp AOA-RSS được mô tả trong hình 2.9. Các PD được gắn cách đều nhau trên một khung tròn phẳng. Mảng PD này sẽ được gắn trên robot di động để đo các tín hiệu quang nhận được từ các đèn LED để xác định hướng của robot. Vị trí của các PD được tính toán từ vị trí của robot và ngược lại. Nghĩa là, nếu ta biết được vị trí của robot ta có thể tính được vị trí của các PD như sau: Trong đó, là góc của PD thứ i trong mảng; θ là hướng của robot. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 27
  37. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Hình 2.9. Mô hình hệ thống kết hợp AOA-RSS sử dụng mảng PD Ngược lại, khi tính được góc của các PD từ công suất của tín hiệu quang nhận được, chúng ta có thể dễ dàng tính toán được vị trí của robot di động. Giống như phương pháp định vị AOA, số lượng PD được gắn trên bộ nhận ảnh hưởng trực tiếp tới hiệu suất của phương pháp định vị này 2.5.2. Nhiễu hệ thống Như đã được đề cập trong các hệ thống của các phương pháp định vị RSS và AOA, công suất tín hiệu quang nhận được tại mỗi PD được tính toán như sau: Để thực hiện việc truyền tín hiệu ánh sáng nhìn thấy đến bộ thu trong kênh truyền quang, chúng ta cần thực hiện điều chế tín hiệu theo một phương pháp điều chế nào đó. Trong phạm vi luận văn này, giả sử điều chế OOK được sử dụng để tạo ra các xung tín hiệu vuông được truyền đi. Tín hiệu điện tại đầu ra của các PD chứa các nhiễu Gauss bao gồm tạp âm kim (shot noise), nhiễu nhiệt (thermal noise) và can nhiễu giữa các kí tự (inter-symbol interference-ISI). Tuy nhiên, nhiễu ISI có thể coi là không đáng kể khi thời gian tín hiệu truyền đi đủ dài. Do đó, nguồn nhiễu chủ yếu được gây ra bởi tạp âm kim và ồn nhiệt: Do đó, công suất tín hiệu điện thực tế nhận được tại PD thứ i được xác định như sau: SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 28
  38. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman (5*) Trong đó, các thông số hệ thống và nhiễu được cho trong bảng 2.1 dưới đây. Bảng 2. 1. Các tham số hệ thống trong mô hình hệ thống VLC Thông số Giá trị Công suất truyền quang (Pt ) 0.02 [W] Góc nửa công suất (ϕ) 30 [deg. Góc FOV của PD (Ψc) 70 [deg.] Diện tích bề mặt của PD (A) Độ lợi của bộ lọc quang (Ts(Ψ)) 1.0 Độ nhạy thu () 0.54 [A/W] Tốc độ truyền dữ liệu (B) 100 [Mb/s] Dòng điện nền (Ibg) Điện dung cố định (η) Độ hỗ dẫn FET (gm) Hệ số nhiễu kênh FET (Γ) 1.5 Hệ số băng thông nhiễu (I2) 0.562 Khuếch đại thế vòng hở (G) 10 2.5.3. Cơ chế hoạt động Phương pháp định vị kết hợp AOA-RSS được tiến hành theo hai bước sau: 2.5.3.1. Bước 1 – Xác định hướng của robot Trong bước này, phương pháp kết hợp AOA–RSS sẽ xác định hướng của nó so với các bộ phát mà nó đang kết nối bằng việc sử dụng cấu hình đặc biệt của hệ thống – mảng tròn các PD. Dựa vào công suất tín hiệu điện nhận được tại đầu ra của các PD, robot có thể xác định được PD thứ i nhận được công suất lớn nhất. Điều đó có nghĩa rằng, PD thứ i nằm ở gần bộ phát nhất. Do đó, robot chọn góc của PD này là góc giữa hướng của robot và hướng từ hình chiếu của tâm đèn LED đến tâm của robot (xem hình 2.9). 2.5.3.2. Bước 2 – Xác định tọa độ của robot Trong bước này, phương pháp kết hợp AOA-RSS sẽ tính toán tọa độ của robot dựa trên góc AOA . Khoảng cách từ hình chiếu vuông góc của đèn LED đến PD nhận được công suất tín hiệu lớn nhất được tính theo công thức (5*). Tọa độ toàn cục của robot di động ( ) được tính như sau: SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 29
  39. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Trường hợp 1: Khi robot nằm ở vị trí thỏa mãn điều kiện r Trường hợp 2: Khi robot nằm ở vị trí thỏa mãn điều kiện r Trong đó, φ là góc giữa đường thẳng nối từ hình chiếu của LED trên mặt phẳng di chuyển của robot đến PD mà tại đó nhận được công suất lớn nhất và trục Ox (xem hình 2.9). Góc φ có thể dễ dàng được tính từ góc AOA . Ngoài ra, ( ) là tọa độ của LED mà robot đang kết nối đến. Đối với các mô hình trong nhà thông thường như: văn phòng, bảo tàng, thư viện, nhà máy, những nơi có các hành lang dài có độ rộng hai mét, các đèn LED được lắp đặt cách đều nhau với khoảng cách 1.5 mét. Độ bao phủ của đèn LED có bán kính đạt tới 1.732 mét (được tính toán từ các thông số trong Bảng 2.1). Khi đó, robot di động luôn nằm dưới vùng phủ của ít nhất hai đèn LED nên độ chính xác của phương pháp định vị này được tăng cường vì robot luôn tiếp nhận thông tin từ ít nhất hai nguồn phát khác nhau. Độ chính xác của phương pháp định vị kết hợp AOA-RSS chịu sự tác động của hai tham số chính là số lượng PD được gắn trên robot và các nhiễu Gauss. Tăng số lượng PD là một phương án đơn giản để cải thiện độ chính xác cho phép đo. 2.6. Tóm tắt chương hai Trong nội dung của chương này, chúng ta đã đề cập đến vấn đề định vị robot trong môi trường trong nhà và tầm quan trọng của nó đối với các hệ thống robot tự trị. Trọng tâm của cả chương là trình bày các phương pháp định vị vị trí của các robot di động sử dụng công nghệ VLC - truyền thông ánh sáng nhìn thấy đã được nghiên cứu từ trước đến nay. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 30
  40. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman CHƯƠNG III – ÁP DỤNG BỘ LỌC KALMAN MỞ RỘNG TRONG ĐỊNH VỊ ROBOT Trong chương hai của luận văn này, em đã đề cập đến các phương pháp định vị cho robot di động trong các môi trường trong nhà như văn phòng, nhà xưởng, viện bảo tàng, dựa trên công nghệ VLC - truyền thông ánh sáng nhìn thấy. Trong đó phương pháp định vị mới (AOA-RSS) kết hợp hai phương pháp định vị truyền thống AOA và RSS để đạt hiệu suất cao hơn, cũng như loại trừ một số nhược điểm của từng phương pháp riêng lẻ. Tuy nhiên, đối với các ứng dụng của robot trong môi trường trong nhà thì sai số của phương pháp định vị vẫn khá cao. Để làm giảm sai số cho phương pháp định vị nói trên, chúng ta cần xem xét một phương pháp có khả năng kết hợp nó với thông tin từ hệ thống của robot. Bộ lọc Kalman (KF) là một kỹ thuật phổ biến trong lý thuyết ước lượng do nó dễ thực hiện và hiệu quả hơn các kỹ thuật khác. Trong nội dung của chương này, chúng ta sẽ giải quyết vấn đề làm thế nào để áp dụng thuật toán bộ lọc Kalman mở rộng cho một hệ thống robot phi tuyến nhằm tăng hiệu suất của phương pháp định vị sử dụng công nghệ VLC. 3.1. Mô hình hệ thống: Cấu hình động học Tất cả các robot di động trong thực tế đều cần có một cơ cấu truyền động để cho phép chúng có khả năng di chuyển trong không gian làm việc của nó. Các loại hệ thống truyền động thông thường bao gồm: cơ cấu truyền động sử dụng bánh xe, cơ cấu truyền động sử dụng chân, cơ cấu truyền động sử dụng bánh xích. Các robot sử dụng cơ cấu truyền động chân có khả năng di chuyển trong các địa hình gồ ghề hay leo cầu thang, trong khi các robot sử dụng cơ cấu truyền động bánh xe và bánh xích chỉ có thể di chuyển trong các địa hình phẳng, ít gồ ghề. Trong thực tế, các robot sử dụng bánh xe thường đơn giản, do đó nó được sử dụng nhiều nhất trong các ứng dụng dân sự cũng như quân sự. Một số loại robot di động phổ biến trong đời sống hằng ngày có thể kể đến như là: các robot hút bụi; các robot làm hướng dẫn viên trong các viện bảo tàng hay các phòng trưng bày tác phẩm nghệ thuật; các robot vận chuyển hàng hóa, vật liệu trong các nhà máy, Do đó, trong giới hạn của luận văn này chúng ta sử dụng mô hình robot hai bánh vi sai để thực hiện phân tích. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 31
  41. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman 3.1.1. Cập nhật vị trí Mô hình động học (Kinematic model) mô tả sự ảnh hưởng của các hành động điều khiển lên cấu hình động học của robot. Cấu hình của một robot di động thông thường được biểu diễn bởi sáu biến bao gồm: tọa độ ba chiều Đề các (x, y, z) và ba góc Ơ-le (, φ, ψ). Tuy nhiên, trong giới hạn của nghiên cứu này, robot chỉ di chuyển trên mặt phẳng sàn, cho nên trạng thái động học của robot được giản lược lại còn ba biến bao gồm các tọa độ trong mặt phẳng hai chiều trong hệ tọa độ toàn cục và góc định hướng của robot. Các biến này tạo thành một véc-tơ trạng thái được minh họa trong hình 3.1a. Hình 3.1. Mô hình robot hai bánh vi sai a) Trạng thái của hệ thống robot b) Robot trong hệ tọa độ địa phương và toàn cục Hình 3.1b minh họa mô hình robot hai bánh vi sai được sử dụng trong luận văn này. Mô hình này được xét trong hệ tọa độ địa phương có gốc tọa độ đặt ở trọng tâm robot ( ) và trong hệ tọa độ toàn cục ( ). Các bánh xe lái có bán kính là a và khoảng cách giữa chúng là b. Tổng thời gian di chuyển của robot di động được lấy mẫu với khoảng thời gian lấy mẫu là ∆t đủ nhỏ. Khi đó, khoảng dịch chuyển tương đối của trọng tâm robot ∆s và góc lệch tương đối của robot ∆ trong mỗi khoảng thời gian lấy mẫu ∆t được tính toán từ khoảng dịch chuyển tuyến tính của bánh xe bên trái và bên phải của robot di động: Trong đó, các khoảng dịch chuyển tuyến tính của bánh xe bên trái và bên phải được tính từ vận tốc góc của chúng và sau mỗi một chu kỳ lấy mẫu ∆t: SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 32
  42. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Khi đó, vị trí của robot di động tại thời điểm k+1 được tính toán theo vị trí của robot, khoảng dịch chuyển tương đối của tâm của robot ∆s và góc lệch tương đối của robot ∆ tại thời điểm k trong hệ tọa độ toàn cục: 3.1.2. Sai số hệ thống Phương trình (6*) chỉ được sử dụng trong các hệ thống lý tưởng. Trong thực tế, phương trình (6*) thường không chính xác trong các hệ thống thực tế do các tác động của một số sai số không thể tránh khỏi xuất phát từ hệ thống và môi trường. Một số nguyên nhân gây ra sự không hoàn hảo cho mô hình robot di động như bánh xe bị méo, các động cơ không đồng nhất, độ phân giải của các encoder của động cơ thấp. Các sai số trên có đặc tính tích lũy do đó nó có thể làm mất tính ổn định của các hệ thống trong thực tế. Trong phần này, chúng ta sẽ thực hiện mô hình hóa các sai số trên để có thể áp dụng bộ lọc Kalman mở rộng nhằm loại trừ chúng. Chúng ta giả sử rằng có thể mô hình hóa sai số hệ thống liên quan tới độ dịch chuyển tương đối của trọng tâm robot bằng một véc-tơ sai số ngẫu nhiên có phân bố Gauss độc lập và có giá trị trung bình bằng 0: Trong đó, và lần lượt là các biến ngẫu nhiên biểu diễn sai số trong chuyển động của các bánh xe. là giá trị trung bình của véc-tơ : SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 33
  43. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Ma trận được gọi là ma trận hiệp phương sai của sai số ngẫu nhiên . Do chúng ta đã giả sử rằng sai số này là độc lập nên các phần tử nằm ngoài đường chéo chính của ma trận hiệp phương sai bằng 0. Ma trận đồng thời phụ thuộc vào khoảng dịch chuyển tuyến tính của các bánh xe và và độ trượt của mặt sàn. Do đó, ma trận được thành lập như sau: Trong đó, và lần lượt là hệ số tương tác giữa bánh xe và mặt sàn. Véc-tơ sai số ngẫu nhiên được thêm vào độ dịch chuyển tương đối của trọng tâm robot ∆s và góc lệch tương đối của robot ∆ tại thời điểm k trong các hệ thống thực tế như sau: Khi đó vị trí của robot di động tại thời điểm k+1 trong thực tế được biểu diễn lại như sau: + 3.2. Mô hình phép đo Mô hình phép đo lý tưởng Giả sử trong trường hợp không có sai số, phép đo đơn giản là một véc-tơ chứa các biến tương ứng với trạng thái của robot di động : SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 34
  44. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Chúng ta có mô hình phép đo tại thời điểm k là tọa độ của robot được cung cấp bởi phương pháp định vị kết hợp giữa AOA và RSS dựa trên công nghệ VLC và hướng của robot được cung cấp cảm biến gia tốc trọng trường: Trong đó, h(.) là hàm biểu diễn mối quan hệ giữa phép đo và trạng thái của robot tại cùng thời điểm. Chúng ta có thể biểu diễn một cách đơn giản bởi công thức sau: 3.3. Bộ lọc Kalman Trong phần này, chúng ta sẽ nghiên cứu việc áp dụng bộ lọc Kalman mở rộng nhằm nâng cao hiệu suất của phương pháp định vị sử dụng công nghệ VLC - phương pháp định vị kết hợp AOA-RSS. Hình 3.3 minh họa hoạt động của bộ lọc Kalman cơ bản trong các ứng dụng thông thường. Trong đó, hệ thống trong hình có các đầu vào gồm: một tín hiệu điều khiển và các sai số hệ thống có phân bố Gauss. Các thiết bị đo đạc sẽ cung cấp các phép đo trạng thái của hệ thống với các sai số có phân bố Gauss. Bộ lọc Kalman thực chất là một kỹ thuật toán học nhằm tạo ra sự ước lượng tối ưu cho trạng thái hệ thống dựa trên các thông tin từ hệ thống và các thiết bị đo đạc. Hình 3.4 minh họa cách thức hoạt động của bộ lọc Kalman trong vai trò bộ ước lượng cho phép định vị robot trong hai bước: ước đoán vị trí và hiệu chỉnh vị trí. Trong bước thứ nhất, robot thu thập dữ liệu từ encoder để tính toán vị trí của robot. Cùng thời điểm đó, các cảm biến bao gồm cảm biến VLC và Gyro sẽ thực hiện việc đo đạc vị trí của robot. Các thông tin về vị trí robot được tính toán từ encoder và cảm biến được kết hợp với nhau để ước định vị trí robot tối ưu. Hai bước trên sẽ được thảo luận kỹ trong các tiểu mục dưới đây. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 35
  45. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Hình 3.2. Ứng dụng thông thường của bộ lọc Kalman Hình 3.3. Sơ đồ minh họa ứng dụng của bộ lọc Kalman trong định vị robot 3.3.1. Ước đoán vị trí Các phương trình của bước ước đoán vị trí tại thời điểm k+1: SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 36
  46. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Trong đó, là vị trí ước lượng tiên nghiệm của robot tại thời điểm k+1 được ước đoán từ vị trí trước đó của nó tại thời điểm k và sự di chuyển của robot từ thời điểm k+1 đến thời điểm k dưới tác động của véc-tơ điều khiển . Hàm f(.,.,.) là hàm phi tuyến biểu diễn hệ thống dẫn động của robot. là giá trị ước lượng tốt nhất của sai số hệ thống với ma trận hiệp phương sai . Ma trận là ma trận Jacobin chứa các đạo hàm riêng của hàm theo các biến của véc-tơ trạng thái : SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 37
  47. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Ma trận là ma trận Jacobin chứa các đạo hàm riêng của hàm theo véc-tơ điều khiển : Hai ma trận trên tính toán các sự thay đổi tương đối của các biến trạng thái khi vị trí ước lượng của robot trước đó và véc-tơ điều khiển đầu vào thay đổi. Ma trận là ma trận hiệp phương sai của sai số hệ thống. 3.3.2. Hiệu chỉnh vị trí Các phương trình của bước hiệu chỉnh vị trí tại thời điểm k+1: Trong đó, là véc-tơ chứa giá trị đo đạc vị trí của robot được thu thập từ các cảm biến (cảm biến VLC và Gyro) tại thời điểm k+1. Ma trận là ma trận Jacobin chứa các đạo hàm riêng của hàm biểu diễn phép đo phi tuyến h(.) theo véc-tơ vị trí ước lượng tiên nghiệm : SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 38
  48. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman Có thể dễ dàng thấy trong công thức trên, ma trận Jacobin chỉ chứa các hằng số, do đó chúng ta không cần phải tính toán lại sau mỗi thời điểm. Ma trận là ma trận hiệp phương sai của véc-tơ sai số Gauss . Trong đó, phương sai của sai số trong phép đo AOA-RSS là 0.0036. Độ chính xác của cảm biến Gyro là tương ứng với phương sai của sai số này là 0.0028 trong hệ đơn vị rad. Ngoài ra, là trọng số của bộ lọc Kalman; ma trận là ma trận hiệp phương sai của sai số trong bước hiệu chỉnh vị trí. Cuối cùng, là vị trí ước lượng hậu nghiệm của robot được ước tính từ giá trị tiên nghiệm trong bước ước đoán vị trí bằng việc cộng thêm một lượng điều chỉnh bằng tích của độ sai lệch giữa hai phép đo thu được từ encoder và các cảm biến và trọng số . 3.4. Tóm tắt chương ba Trong chương này, chúng ta đã thảo luận về các mô hình hệ thống và mô hình phép đo sử dụng phương pháp định vị dựa trên công nghệ VLC và cảm biến Gyro. Đồng thời, chúng ta cũng đã mô hình hóa các sai số hệ thống và sai số của phép đo. Các sai số này có phân bố Gauss, độc lập và có giá trị trung bình bằng 0, được sinh ra do các yếu tố từ hệ thống và môi trường. Để nâng cao độ chính xác của thuật toán định vị kết hợp AOA-RSS, chúng ta sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng để kết hợp nó với thông tin về vị trí từ hệ thống nhằm đạt được một vị trí ước lượng tốt nhất. Trong phần nội dung của chương này đã trình bày hai bước trong thuật toán bộ lọc Kalman mở rộng: ước định vị trí và hiệu chỉnh vị trí để tìm vị trí ước lượng tối ưu của robot di động. Đây là nội dung chính của chương ba cũng như của toàn bộ luận văn này. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 39
  49. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman KẾT LUẬN Luận văn trên đã trình bày toàn bộ kiến thức về tổng quan của công nghệ truyền thông sử dụng ánh sáng nhìn thấy – VLC cũng như các ứng dụng phổ biến của nó trong đời sống con người. Qua luận văn này, em đã trình bày một số kiến thức về mô hình kênh truyền quang và các loại nhiễu trong công nghệ VLC. Đây là những kiến thức cơ bản và cần thiết để phục vụ cho các chương tiếp theo. Nội dung chính trong luận văn đó là trình bày các phương pháp định vị robot sử dụng công nghệ VLC. Thông qua việc đánh giá ưu nhược điểm của các phương pháp định vị đó, đề suất một phương pháp định vị kết hợp AOA–RSS có độ chính xác cao xấp xỉ 20 (cm). Phương pháp định vị kết hợp AOA–RSS là sự kết hợp của hai phương pháp AOA và RSS nhằm đạt được các ưu điểm của cả hai phương pháp trên cũng như giải quyết được những mặt hạn chế của chúng. Tuy nhiên, sai số của phương pháp định vị kết hợp AOA–RSS vẫn khá cao, chưa đáp ứng được yêu cầu về độ chính xác của các ứng dụng định vị robot trong môi trường trong nhà. Do đó, bộ lọc Kalman đã được áp dụng để nâng cao độ chính xác của phương pháp định vị kết hợp AOA–RSS bằng cách kết hợp các thông tin vị trí của robot từ hệ thống và phép đo AOA–RSS. Bằng cách này, bộ lọc Kalman đã nâng cao độ chính xác của phương pháp định vị kết hợp AOA–RSS với sai số chỉ một vài cm. Định vị cho robot trong môi trường trong nhà là một vấn đề cấp thiết, thu hút được sự quan tâm lớn của các nhà nghiên cứu trên thế giới. Qua luận văn này, em mong muốn đóng góp nghiên cứu của mình nhằm ứng dụng công nghệ truyền thông mới sử dụng ánh sáng nhìn thấy trong bài toán định vị robot. Ngoài ra, trong tương lai, công nghệ VLC không chỉ được áp dụng trong bài toán định vị mà nó sẽ được phát triển trong các ứng dụng dẫn đường cho robot trong các tòa nhà như siêu thị, trung tâm mua sắm lớn, các bảo tàng, SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 40
  50. Định vị robot sử dụng công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy được kết hợp với bộ lọc Kalman TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Gordon Povey (2011). “How green is Visible Light Communications”. Avaiablefrom: [2]. Ghassemlooy Z., Popoola W., Rajbhandari S. (2013), Optical Wireless communications, System and Channel Modeling with MATLAB, Taylor & Francis Group, Boca Raton. [3]. Toshihiko Komine (2005), “Visible Light Wireless Communications and Its Fundamental Study”. Available from: /bitstream/handle/10721/2017/document.pdf?sequence=4 . [4]. Toshihiko Komine (2004), “Fundamental Analysis for Visible-Light communication System using LED Lights”, IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 50, pp. 100-107. [5]. Garcia J., Dalla-Costa M.A., Cardesin J., Alonso J.M. and Rico-Secades M. (2009), “Dimming of high-brightness LEDs by means of luminous flux thermal estimation”, IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 24, pp. 1107– 1114. [6]. Chen J., Ai Y. and Tan Y. (2008), “Improved free space optical communications performance by using time diversity”, Chin. Optics Letters, vol. 6, pp. 797–799. [7]. Czaputa M., Javornik T., Leitgeb E., Kandus G. and Ghassemlooy Z. (2011), “Investigation of punctured LDPC codes and time-diversity on free-space optical links”, Proceedings of the 11th International Conference on Telecommunications (ConTEL), pp. 359–362. [8]. Kahn J.M., Barry J.R., (1997), “Wireless infrared communications”, Proceedings of the IEEE, vol. 25, pp. 265-298. [9]. Zabih Ghassemlooy, Paul Anthony Haigh, Francesco Arca, Sandro Francesco Tedde, Oliver Hayden, Ioannis Papakonstantinou, and Sujan Rajbhandari (2013), “ Visible light communications: 3.75 / data rate with a 160 kHz bandwidth organic photo-detector and artificial neural network equalization”, Photonics Research, vol. 1, pp. 65-68. SVTH: Hoàng Như Việt – Lớp CCVT06B 41