Nội dung đồ án bao gồm 3 chương, được trình bày cụ thể như sau: Tổng quan về công nghệ VLC – truyền thông sử dụng ánh sáng nhìn thấy; Các phương pháp định vị sử dụng công nghệ VLC trong môi trường trong nhà; Áp dụng bộ lọc Kalman trong việc định vị robot.
TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ VLC – TRUYỀN THÔNG SỬ DỤNG ÁNH SÁNG NHÌN THẤY
Đèn LED trắng
1.1.1 Một vài nét sơ lược
Trong hệ thống truyền thông quang, nguồn ánh sáng cần đáp ứng các tiêu chí như bước sóng, độ rộng vạch phổ, độ bức xạ cao và tuổi thọ cao, đồng thời hoạt động tốt trong môi trường khắc nghiệt Công nghệ đèn LED đã phát triển mạnh mẽ và trở thành lựa chọn hàng đầu cho các hệ thống chiếu sáng và truyền thông nhờ vào khả năng đáp ứng những yêu cầu này Đèn LED hoạt động dựa trên nguyên tắc kích thích điện tử trong vật liệu bán dẫn, tạo ra bức xạ quang chiếm ưu thế, trong khi bức xạ nhiệt rất thấp Việc áp dụng công nghệ LED giúp giảm hiệu ứng nhà kính và tổn thất công suất, do đó, công nghệ truyền thông quang sử dụng đèn LED được xem là một giải pháp truyền thông xanh.
Đèn LED phát ra một dải sóng rộng, bao gồm cả ánh sáng nhìn thấy và vùng hồng ngoại (IR), nhờ vào bức xạ quang từ các vật liệu khác nhau 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
Với sự tiến bộ liên tục trong công nghệ sản xuất đèn LED, các vật liệu chế tạo LED trắng ngày càng đa dạng và cải thiện nhiều đặc tính quan trọng cho chiếu sáng và truyền thông Đèn LED có thể được phân loại theo nhiều tiêu chí khác nhau.
Đèn LED trắng được phát minh từ sự kết hợp giữa LED GaN (gallium Nitride) phát quang xanh ở bước sóng 450-470 nm và phốt pho YAG (Yttrium Aluminum Garnet) Nguyên lý hoạt động của loại đèn LED này là phát ra ánh sáng xanh, sau đó ánh sáng này được lớp phủ phốt pho màu vàng chuyển đổi thành ánh sáng trắng.
Phương pháp pha trộn màu sắc thứ hai sử dụng ba màu chủ đạo là đỏ (λred ~ 625 nm), xanh lá cây (λgreen ~ 525 nm) và xanh da trời (λblue ~ 470 nm), được kết hợp theo một tỷ lệ nhất định để tạo ra các màu sắc khác nhau.
Gần đây, công nghệ sản xuất LED đã có bước tiến mới với việc sử dụng UV-LED (tia cực tím ở bước sóng 380 nm) kết hợp với phốt pho Sự kết hợp này cho phép tạo ra đèn LED trắng và các màu sắc khác như tím, da cam, hồng, phục vụ cho mục đích trang trí và nhiều ứng dụng khác nhau.
Hình 1.2 Các loại đèn LED trắng cơ bản 1.1.2 Các đặc trưng
Cường độ chiếu sáng là đại lượng đo lường thông năng trên mỗi góc khối, liên quan trực tiếp đến độ rọi tại bề mặt được chiếu sáng Điều này cho thấy cường độ chiếu sáng đóng vai trò quan trọng trong việc thể hiện 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 U5nm
Công suất quang truyền của đèn LED thể hiện tổng năng lượng bức xạ phát ra Để tính toán công suất quang truyền P t, ta thực hiện tích phân thông năng e theo mọi hướng.
Trong đó, max và min được xác định bằng đường cong biểu diễn độ nhạy của photodiode (PD)
Đèn LED trắng không chỉ phục vụ cho chiếu sáng trong nhà, đèn đường và trang trí, mà còn được ứng dụng trong các hệ thống truyền thông không dây Hiện nay, công nghệ này được coi là giải pháp chiếu sáng phổ biến nhất trong thế kỷ 21, dần thay thế các loại đèn truyền thống như đèn sợi đốt và đèn huỳnh quang nhờ vào những ưu điểm vượt trội của nó.
Trong tương lai, đèn LED sẽ trở thành lựa chọn hàng đầu trong lĩnh vực chiếu sáng nhờ vào tính năng tiết kiệm năng lượng và thân thiện với môi trường Công nghệ này mang lại nhiều lợi ích vượt trội, góp phần vào sự phát triển bền vững.
Đèn LED trắng có tuổi thọ ấn tượng, với thời gian sử dụng trung bình từ 25.000 đến 1.000.000 giờ, vượt xa thời gian hoạt động chỉ 1.000 giờ của bóng đèn sợi đốt thông thường.
Đèn LED trắng có hiệu suất cao với lượng quang thông (lumen) trên mỗi oát phát ra lớn hơn nhiều so với các đèn nóng sáng truyền thống Cụ thể, một oát đèn LED có thể đạt tới 683 lumen 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
Đèn LED trắng hoạt động với nhiệt độ thấp hơn nhiều so với các nguồn sáng nhân tạo khác như đèn sợi đốt và đèn huỳnh quang Điều này là do đèn LED chủ yếu phát ra ánh sáng quang mà không tạo ra nhiều bức xạ nhiệt, giúp giảm thiểu năng lượng hao phí.
Điều chỉnh độ sáng của đèn LED rất dễ dàng thông qua việc sử dụng phương pháp điều chỉnh độ rộng xung hoặc điều chỉnh cường độ dòng điện đi qua LED.
Đèn LED trắng an toàn cho sức khỏe vì không phát ra tia cực tím và không chứa thủy ngân Điều này đảm bảo rằng nguồn sáng này không gây hại cho sức khỏe con người và an toàn cho mắt.
Mô tả hệ thống VLC
Hệ thống truyền thông sử dụng ánh sáng nhìn thấy (VLC) có thể được thực hiện dễ dàng thông qua việc điều chế tín hiệu theo mức độ sáng - tối của đèn LED Việc điều khiển độ sáng chính xác là một thách thức đối với các loại đèn sử dụng bức xạ nhiệt, trong khi đèn LED cho phép điều chỉnh độ sáng một cách dễ dàng nhờ vào thời gian chuyển mạch ON - OFF rất ngắn (chỉ khoảng vài chục nano giây) Bằng cách điều chế dòng điện qua đèn LED ở tần số cao, chúng ta có thể thay đổi trạng thái ON - OFF mà không làm ảnh hưởng đến cường độ ánh sáng.
Trong các hệ thống chiếu sáng sử dụng đèn LED, việc điều khiển từng đèn LED riêng lẻ là không khả thi do số lượng đèn lớn Do đó, cần thiết phải thiết kế một cơ chế điều khiển tổng thể để quản lý tất cả các đèn LED trong hệ thống một cách hiệu quả.
Hình 1.4 Sơ đồ khối cho cơ chế điều chỉnh độ sáng của đèn LED
Sơ đồ khối trong Hình 1.4 minh họa kịch bản điều khiển cho các đèn LED, cho phép bộ điều khiển trung tâm điều chỉnh độ sáng tại nhiều vị trí khác nhau Khi đèn LED được sử dụng cho cả chiếu sáng và truyền thông, tín hiệu điều chỉnh độ sáng và tín hiệu truyền cần phải độc lập để tránh gây nhiễu lẫn nhau Nhiều phương pháp điều khiển độ sáng đã được nghiên cứu, trong đó điều khiển độ sáng tối qua điều chế biên độ là phương pháp đơn giản nhất Tuy nhiên, điều chỉnh độ rộng xung được xem là giải pháp tối ưu 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
Hình 1.5 Mô hình thực tế của công nghệ VLC trong môi trường trong nhà
Hệ thống VLC (Visible Light Communication) có nhiều ưu điểm vượt trội so với các công nghệ truyền thông sử dụng sóng vô tuyến (RF), bao gồm khả năng chiếu sáng, truyền dữ liệu, băng thông rộng, bảo mật cao và tiêu thụ năng lượng thấp Tuy nhiên, VLC cũng gặp một số hạn chế, như khả năng truyền dữ liệu không hiệu quả ở khoảng cách xa và chỉ hoạt động tốt trong môi trường có 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
Băng thông Không giới hạn
Truyền thẳng Có Có Không
Khoảng cách Ngắn Ngắn đến dài
Ngắn đến dài (ngoài trời)
Bảo mật Cao Cao Thấp
Tiêu chuẩn Đang hoàn thiện (tiêu chuẩn IEEE 802.15.7)
Khá đầy đủ cho môi trường trong nhà, đang hoàn thiện cho môi trường ngoài trời
Truyền thông Truyền thông Truyền thông Nguồn nhiễu Ánh sáng mặt trời và các nguồn sáng xung quanh Ánh sáng mặt trời và các nguồn sáng xung quanh
Tất cả các thiết bị điện tử Tổn hao công suất Khá thấp Khá thấp Trung bình Khả năng di động Giới hạn Giới hạn Tốt
Vùng phủ Hẹp và rộng Hẹp và rộng Chủ yếu rộng
Có sáu loại hình đường truyền ánh sáng trong môi trường trong nhà, được phân loại dựa trên mức độ định hướng giữa bộ phát và bộ nhận Mối quan hệ này được chia thành ba loại: trực tiếp, không trực tiếp và lai ghép Đường truyền trực tiếp có hiệu suất công suất nhận cao nhất nhờ vào mức suy hao và nhiễu thấp từ các nguồn sáng xung quanh Trong khi đó, đường truyền không trực tiếp cho phép thiết bị di động nhận tín hiệu dễ dàng khi di chuyển, nhưng công suất tín hiệu nhận được lại thấp do sự phân tán và ảnh hưởng từ ánh sáng môi trường Cuối cùng, cấu hình lai ghép có công suất nhận cao hơn so với cấu hình phân tán nhờ vào độ tập trung ánh sáng của bộ phát, nhưng vẫn thấp hơn so với cấu hình định hướng và bị ảnh hưởng bởi các nguồn sáng khác do độ mở lớn của bộ nhận.
Hình 1.6 Phân loại đường truyền của hệ thống VLC
Yếu tố thứ hai quyết định việc chùm tia sáng có hướng thẳng đến bộ nhận hay không, từ đó phân chia thành hai loại hình đường truyền: đường truyền thẳng (Light of Sight – LOS) và đường truyền gián tiếp (Non Light of Sight – NLOS) Trong cấu hình LOS, hiệu suất công suất nhận được tối ưu và méo đa đường ở mức thấp nhất, trong khi đó, NLOS lại thích hợp cho các tình huống có vật cản hoặc người che khuất.
Trong hệ thống truyền thông vô tuyến, điều chế tín hiệu theo biên độ, pha và tần số là các phương pháp phổ biến Trong khi đó, trong công nghệ truyền thông sử dụng ánh sáng nhìn thấy, điều chế cường độ (IM - Intensity Modulation) được ưa chuộng nhất Các bộ nhận quang, như PD, thu tín hiệu quang trực tiếp (DD - direct detection) và tạo ra dòng điện tương ứng với công suất quang tức thời nhận được Hình 1.7 minh họa mô hình kênh truyền sử dụng ánh sáng nhìn thấy IM/DD.
Hình 1.7 Kênh IM/DD trong công nghệ VLC
Kênh VLC có thể được xem như một hệ thống tuyến tính trong dải tần cơ tính ổn định với đáp ứng kênh h(t) Trong nhiều ứng dụng của hệ thống VLC, nhiễu có phân bố Gauss ảnh hưởng đến đầu ra của hệ thống Do đó, kênh IM/DD có thể được mô tả 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:
Hình 1.8 Mô hình truyền nhận ánh sáng trực tiếp (LOS)
Hình 1.8 minh họa kênh truyền quang không dây trong trường hợp kênh truyền thẳng Độ lợi DC của kênh truyền quang không dây này được thể hiện một cách cụ thể.
Diện tích bề mặt nhận sáng của photodiode (PD) được ký hiệu là A, trong khi hệ số Lambert là m Khoảng cách giữa đèn LED và PD được biểu thị bằng D d, và ψ là góc ánh sáng chiếu tới bề mặt PD, còn ϕ là góc phát ra của đèn LED Độ lợi của bộ lọc quang được ký hiệu là T s (ψ), trong đó cos m (ϕ) và cos(ψ) đại diện cho độ nhạy của LED và PD tương ứng Cuối cùng, g s (ψ) thể hiện độ tập trung ánh sáng.
Trong đó, n là hệ số khúc xạ; c là góc mở tối đa của một PD Khi đó, công suất quang P r của kênh truyền VLC được tại PD là:
Ứng dụng và một số sản phẩm thực tế
Với sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ chiếu sáng sử dụng chất bán dẫn (solid-state lighting), công nghệ VLC (Visible Light Communication) đã cho phép truyền tải dữ liệu với tốc độ lên đến hàng trăm Mbps, thậm chí có thể đạt vài Gbps Nhờ vào những ưu điểm nổi bật của mình, công nghệ VLC đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
1.3.1.1 Truyền thông di động thế hệ sau 4G
Công nghệ VLC được coi là một giải pháp tiềm năng cho thế hệ di động sau 4G, giúp cải thiện chất lượng dịch vụ trong các tòa nhà và văn phòng, nơi mà truyền thông sóng vô tuyến thường bị suy hao do hiệu ứng đa đường Với khả năng cung cấp dịch vụ ổn định, VLC đã trở thành một lựa chọn hiệu quả để nâng cao trải nghiệm người dùng Nhiều hệ thống kết hợp giữa mạng di động tế bào và mạng di động VLC đã được đề xuất, trong đó đèn LED hoạt động như các điểm truy cập.
Hình 1.9 Công nghệ truyền thông VLC ứng dụng trong phòng họp
1.3.1.2 Truyền thông trong các môi trường đặc biệt
Sóng vô tuyến bị hạn chế sử dụng tại các môi trường như sân bay, trạm xăng dầu và bệnh viện do khả năng gây nhiễu cho thiết bị điện tử, dẫn đến hư hỏng hoặc sai sót trong hoạt động Đặc biệt, tại trạm xăng, sóng vô tuyến có thể gây ra nguy cơ cháy nổ Vì vậy, công nghệ VLC (Visible Light Communication) trở thành giải pháp thay thế an toàn và hiệu quả cho truyền thông bằng sóng vô tuyến ở những khu vực này.
Hình 1.10 Công nghệ VLC được sử dụng trong bệnh viện
Mô hình thực tế cho phép truyền phát video qua kênh truyền VLC hứa hẹn sẽ thúc đẩy 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
Hình 1.12 Sơ đồ khối của bộ nhận video và audio
Chiếu sáng thông minh là yếu tố thiết yếu cho ngôi nhà hiện đại, khách sạn và bảo tàng Việc tích hợp công nghệ VLC vào hệ thống chiếu sáng không chỉ tạo ra mạng lưới chiếu sáng thông minh mà còn cung cấp các điểm truy cập không dây, giúp người dùng dễ dàng tiếp cận dịch vụ giải trí và Internet Đặc biệt, công nghệ này cho phép người dùng điều khiển các thiết bị trong nhà như đóng cửa, bật nhạc tự động và dọn dẹp, mang lại sự tiện lợi tối đa.
1.3.4 Hệ thống giao thông thông minh
Công nghệ truyền thông bằng ánh sáng nhìn thấy (VLC) không chỉ được ứng dụng trong môi trường trong nhà mà còn phát huy hiệu quả trong môi trường ngoài trời, đặc biệt trong hệ thống giao thông thông minh Các phương tiện giao thông có khả năng giao tiếp với nhau thông qua các bộ thu phát tín hiệu VLC, giúp giảm thiểu tai nạn Ngoài ra, các phương tiện còn có thể kết nối với đèn giao thông hoặc đèn chiếu sáng bên đường để định vị và truy cập Internet Hệ thống giao thông thông minh sử dụng công nghệ VLC được minh họa trong Hình 1.13.
Hình 1.13 Hệ thống giao thông thông minh
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
Tóm tắt chương một
Trong chương này, chúng ta đã khám phá các vấn đề cơ bản liên quan đến công nghệ truyền thông không dây sử dụng ánh sáng nhìn thấy (VLC), với dải tần rộng từ.
Hệ thống VLC hoạt động trong dải tần từ 400 Hz đến 800 Hz, sử dụng đèn LED trắng làm nguồn phát, mang lại nhiều ưu điểm vượt trội so với các loại đèn thông thường như đèn huỳnh quang và đèn sợi đốt, bao gồm tiêu thụ công suất thấp, độ sáng cao, tuổi thọ dài và khả năng điều khiển độ sáng dễ dàng Mặc dù có những lợi ích này, hệ thống vẫn gặp phải một số nhược điểm Chương một sẽ mô tả chi tiết mô hình và các đặc trưng cơ bản của hệ thống VLC, đồng thời liệt kê một số ứng dụng phổ biến của công nghệ này ở phần cuối.
CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH VỊ SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ VLC
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
Trong phương pháp này, các đèn LED đóng vai trò như nguồn phát tín hiệu còn
PD trên robot hoạt động như một bộ nhận tín hiệu, cho phép xác định vị trí của robot dựa vào tọa độ các đèn LED và khoảng cách giữa robot và các đèn LED Khoảng cách này được tính toán từ thời gian truyền tín hiệu ánh sáng và vận tốc ánh sáng cố định c = 3.10^8 (m/s) Để tính khoảng cách, chỉ cần đo thời gian sóng ánh sáng đến bộ nhận Tuy nhiên, ánh sáng phát ra từ các đèn LED theo hình dạng nón, tạo ra một tập hợp điểm có thời gian truyền ánh sáng giống nhau, hình thành quỹ tích của một đường tròn tưởng tượng với tâm là hình chiếu vuông góc của LED trên mặt sàn di chuyển của robot.
Hình 2.1 Đường tròn tưởng tượng chứa các điểm nhận được thời gian truyền ánh sáng như nhau
Mỗi đèn LED tạo ra một phương trình đường tròn tưởng tượng, và khi robot nằm trong vùng phủ của nhiều đèn LED, chúng ta có một tập hợp các phương trình đường tròn Giải hệ các phương trình này cho phép xác định vị trí của robot, tức là giao điểm của các đường tròn.
Giả sử robot có vị trí (x, y) và bộ phát thứ i có vị trí (x i, y i), với i từ 1 đến M (M là số lượng bộ phát) Khoảng cách từ bộ phát thứ i đến robot được ký hiệu là d i, và thời gian truyền tín hiệu ánh sáng được ký hiệu là t i Trong điều kiện không có nhiễu, các giá trị này được tính toán theo công thức cụ thể.
Trong thực tế, các yếu tố như vật cản hoặc môi trường không đồng nhất có thể gây ra sai số trong việc đo thời gian truyền tín hiệu ánh sáng Giả sử sai số ảnh hưởng đến phép đo được ký hiệu là n i, công thức (1*) sẽ được điều chỉnh tương ứng để phản ánh sự thay đổi này.
Khi các đường tròn tưởng tượng không giao nhau tại một điểm duy nhất, chúng sẽ tạo ra một vùng giao cắt, dẫn đến hệ phương trình (2*) có vô số nghiệm Điều này có nghĩa là robot sẽ nằm trong vùng giao cắt của các đường tròn tưởng tượng này.
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 những ưu điểm nổi bật như yêu cầu phần cứng đơn giản cho cả bộ phát và bộ nhận, đồng thời hoạt động hiệu quả trong môi trường sóng ánh sáng lan truyền thẳng (LOS) Tuy nhiên, phương pháp này chưa được ứng dụng rộng rãi do một số hạn chế Thứ nhất, để đạt độ chính xác cao, bộ phát và bộ nhận cần được đồng bộ sau mỗi khoảng thời gian cố định Thứ hai, trong các mô hình phòng nhỏ, thời gian truyền ánh sáng rất ngắn, chỉ vài nano giây, dẫn đến khó khăn trong việc đo thời gian truyền sóng, đòi hỏi phần cứng có tốc độ cao Cuối cùng, phương pháp này cần ít nhất ba nguồn phát khác nhau để tạo ra vùng giao cắt, cung cấp thông tin cho bộ nhận.
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 (Time Difference of Arrival) được sử dụng cho các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao trong việc xác định vị trí Khác với phương pháp TOA, TDOA không tính toán khoảng cách truyền tín hiệu ánh sáng từ bộ phát tới bộ nhận mà thay vào đó, nó đo độ chênh lệch thời gian giữa các tín hiệu từ ít nhất ba đèn LED khác nhau Điều này cho phép bộ nhận xác định vị trí robot dựa trên sự khác biệt trong thời gian truyền tín hiệu, đảm bảo độ chính xác trong việc định vị.
Với vận tốc ánh sáng không thay đổi, việc xác định vị trí của robot trở nên dễ dàng thông qua việc tính toán sự chênh lệch khoảng cách giữa các bộ phát và bộ nhận.
Phương pháp TDOA (Time Difference of Arrival) dựa trên ý tưởng so sánh thời gian tiếp nhận tín hiệu giữa các cặp thiết bị Mô hình hệ thống này cho phép xác định vị trí bằng cách phân tích độ chênh lệch thời gian giữa các tín hiệu nhận được.
Độ chênh lệch khoảng cách giữa các bộ phát đến bộ nhận được ký hiệu là d ij, trong đó c là vận tốc ánh sáng và ij là độ chênh lệch thời gian truyền tín hiệu ánh sáng Tọa độ của robot được biểu thị bằng (x, y), trong khi tọa độ của bộ phát thứ i và j lần lượt là (x i , y i ) và (x j , y j ).
Phương trình trên mô tả một đường hyperbol với hai tiêu điểm tương ứng là tọa độ của các bộ phát i và j Vì vậy, phương pháp TDOA thường được gọi là phương pháp định vị hyperbol Vị trí của robot được xác định thông qua việc tìm kiếm điểm giao cắt của các đường hyperbol này.
Hình 2.4 Phương pháp định vị hyperbol
Cả hai phương pháp TDOA và TOA đều dựa vào thời gian truyền tín hiệu ánh sáng, do đó chúng có những ưu điểm và hạn chế tương tự nhau Tuy nhiên, phương pháp TDOA chỉ yêu cầu đồng bộ hóa các bộ phát để phát tín hiệu ánh sáng cùng một lúc Hạn chế lớn nhất của cả hai phương pháp là thời gian tín hiệu ánh sáng đến bộ nhận rất ngắn, chỉ vài nano giây, đòi hỏi phần cứng phải có tốc độ xử lý cao và khả năng tính toán nhanh chóng.
2.3 Phương pháp định vị dựa trên cường độ tín hiệu nhận được (RSS)
Trong kênh truyền không dây sử dụng ánh sáng nhìn thấy, việc định vị robot có thể thực hiện bằng cách đo công suất tín hiệu quang tại photodetector (PD) Bộ nhận sẽ tính toán khoảng cách từ PD đến bộ phát (đèn LED) dựa trên mô hình truyền tín hiệu qua kênh ánh sáng nhìn thấy.
Khi đó, công suất quang P r của kênh truyền ánh sáng nhìn thấy nhận được tại
Góc của ánh sáng tới ψ bằng với góc rọi của ánh sáng ϕ, như thể hiện trong hình 2.5 Vì vậy, công thức (3*) có thể được viết lại tương ứng.
Hình 2.5 Các tham số trong phương pháp định vị RSS
Phương trình (4*) mô tả cách tính toán công suất quang nhận được P r dựa trên khoảng cách giữa bộ phát và bộ nhận Tất cả các điểm có cùng công suất P r sẽ nằm trên một đường tròn tưởng tượng, với tâm là hình chiếu thẳng đứng của đèn LED lên mặt phẳng sàn Để xác định điểm giao cắt giữa các đường tròn này, phương pháp định vị yêu cầu ít nhất ba bộ phát Tương tự như các phương pháp định vị khác, vị trí của robot sẽ được xác định tại giao điểm của các đường tròn tưởng tượng này.
Phương pháp định vị dựa trên góc của sóng ánh sáng tới (AOA)
Góc của sóng ánh sáng tới (AOA) là góc giữa hướng truyền của sóng ánh sáng và hướng của nguồn tham khảo, thường là đèn LED, và được gọi là góc định hướng.
Mô hình định vị dựa trên góc ánh sáng sử dụng một mảng các cảm biến PD được lắp đặt trên một khung nửa đường tròn, như minh họa trong hình 2.6.
Số lượng PD gắn trên bộ nhân ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của phương pháp AOA; càng nhiều PD, sai số càng nhỏ Góc của PD thứ i được tính toán dựa trên số lượng này.
Hình 2.6 Mô hình hệ thống của phương pháp định vị AOA
Để nâng cao độ chính xác trong phương pháp định vị AOA, thuật toán trọng số được áp dụng nhằm xác định góc ánh sáng tới Góc ước lượng AOA được tính toán dựa trên các thông số của hệ thống.
Trong đó, là công suất của tín hiệu điện nhận được tại đầu ra của PD thứ i; trọng số c m được xác định như sau:
Khoảng cách giữa các đèn LED1 và LED2 đến bộ nhận được tính toán dựa trên độ cao h của đèn LED và các góc ước lượng 1 và 2, lần lượt là D d1 và D d2.
Cuối cùng, tọa độ một chiều của robot sẽ được xác định như sau (xem hình 2.7):
Hình 2.8 Kịch bản mô phỏng thuật toán định vị AOA
Thuật toán định vị AOA một chiều, như mô tả trong hình 2.8, cho thấy khả năng hoạt động hiệu quả trong môi trường có ánh sáng và phương truyền thẳng Phương pháp AOA sở hữu những ưu điểm tương tự như các phương pháp trước đó, giúp cải thiện độ chính xác trong việc xác định vị trí.
Phương pháp định vị AOA không cần đồng bộ giữa bộ phát và bộ nhận, nhưng gặp một số hạn chế như yêu cầu phần cứng phức tạp với chi phí và kích thước lớn Điều này làm cho việc lắp đặt trên bộ nhận trở nên khó khăn, và phương pháp này chỉ có khả năng xác định vị trí của robot theo một chiều.
Phương pháp định vị kết hợp AOA-RSS
Chúng ta đã xem xét các phương pháp định vị dựa trên công nghệ truyền thông ánh sáng nhìn thấy (VLC) và phân tích ưu, nhược điểm của chúng Các phương pháp TOA và TDOA khó triển khai trong định vị trong nhà do yêu cầu đồng bộ thời gian và thời gian truyền sóng ngắn Phương pháp RSS có độ chính xác thấp trong môi trường có suy hao lớn Mặc dù AOA đạt độ chính xác cao nhờ kỹ thuật MIMO, nhưng yêu cầu phần cứng phức tạp và chỉ cung cấp thông tin định vị một chiều Để khắc phục những hạn chế này, chúng tôi đề xuất một phương pháp định vị mới kết hợp AOA và RSS, nhằm tận dụng ưu điểm của cả hai phương pháp và cải thiện độ chính xác trong các ứng dụng định vị.
Mô hình hệ thống của phương pháp kết hợp AOA-RSS được trình bày trong hình 2.9, trong đó các PD được bố trí đều trên một khung tròn phẳng Mảng PD này được lắp đặt trên robot di động nhằm đo lường tín hiệu quang từ các đèn LED, giúp xác định hướng di chuyển của robot Vị trí của các PD được tính toán dựa trên vị trí của robot, và ngược lại; tức là, nếu biết vị trí của robot, ta có thể xác định vị trí của các PD.
Trong đó, là góc của PD thứ i trong mảng; θ là hướng của robot
Hình 2.9 Mô hình hệ thống kết hợp AOA-RSS sử dụng mảng PD
Khi xác định góc từ công suất tín hiệu quang nhận được, chúng ta có thể tính toán vị trí của robot di động một cách dễ dàng Tương tự như phương pháp định vị AOA, số lượng PD gắn trên bộ nhận có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của phương pháp định vị này.
Trong các hệ thống định vị RSS và AOA, công suất tín hiệu quang nhận tại mỗi PD được tính toán dựa trên việc truyền tín hiệu ánh sáng đến bộ thu qua kênh truyền quang Để thực hiện điều này, tín hiệu cần được điều chế, và trong luận văn này, phương pháp điều chế OOK được áp dụng để tạo ra các xung tín hiệu vuông Tín hiệu điện tại đầu ra của các PD sẽ chứa các loại nhiễu khác nhau như tạp âm kim, nhiễu nhiệt và can nhiễu giữa các kí tự (ISI).
Mặc dù nhiễu ISI có thể không đáng kể khi thời gian tín hiệu truyền đi đủ dài, nhưng nguồn nhiễu chủ yếu vẫn đến từ 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
(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
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
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 AOA–RSS xác định hướng kết nối với các bộ phát thông qua cấu hình đặc biệt của hệ thống, cụ thể là mảng tròn các PD Dựa vào công suất tín hiệu điện nhận được tại đầu ra của các PD, robot có thể xác định PD thứ i nhận được công suất lớn nhất, cho thấy PD này gần bộ phát nhất Do đó, robot chọn góc của PD này làm góc giữa hướng của robot và hướng từ tâm đèn LED đến tâm của robot.
2.5.3.2 Bước 2 – Xác định tọa độ của robot
Trong bước này, phương pháp kết hợp AOA-RSS sẽ xác định tọa độ của robot dựa trên góc AOA Khoảng cách từ hình chiếu vuông góc của đèn LED đến robot sẽ được tính toán để nâng cao độ chính xác trong việc định vị.
PD nhận được công suất tín hiệu lớn nhất được tính theo công thức (5*) Tọa
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
Góc φ, được xác định giữa đường thẳng nối từ hình chiếu của LED trên mặt phẳng di chuyển của robot đến PD nhận công suất lớn nhất và trục Ox, có thể tính từ góc AOA Tọa độ của LED mà robot kết nối đến cũng đóng vai trò quan trọng Trong các mô hình trong nhà như văn phòng, bảo tàng, thư viện, hay nhà máy, đèn LED được lắp đặt cách đều nhau với khoảng cách 1.5 mét trong các hành lang dài rộng hai mét, với độ bao phủ bán kính lên đến 1.732 mét Điều này đảm bảo rằng robot di động luôn nằm dưới vùng phủ của ít nhất hai đèn LED, từ đó tăng cường độ chính xác của phương pháp định vị nhờ vào việc tiếp nhận thông tin từ hai nguồn phát khác nhau Độ chính xác của phương pháp định vị kết hợp AOA-RSS chịu ảnh hưởng từ số lượng PD gắn trên robot và nhiễu Gauss, trong đó việc tăng số lượng PD là một giải pháp đơn giản để cải thiện độ chính xác đo lường.
Tóm tắt chương hai
Chương này tập trung vào việc định vị robot trong môi trường trong nhà, nhấn mạnh tầm quan trọng của nó đối với các hệ thống robot tự trị Chúng tôi sẽ trình bày các phương pháp xác định vị trí cho robot di động thông qua công nghệ VLC - truyền thông ánh sáng nhìn thấy, đã được nghiên cứu và phát triển trong thời gian qua.
ÁP DỤNG BỘ LỌC KALMAN MỞ RỘNG TRONG ĐỊNH VỊ
Mô hình hệ thống: Cấu hình động học
Tất cả các robot di động cần có cơ cấu truyền động để di chuyển trong không gian làm việc của chúng, với các loại hệ thống truyền động phổ biến như bánh xe, chân và bánh xích Robot sử dụng chân có khả năng di chuyển trên địa hình gồ ghề và leo cầu thang, trong khi robot bánh xe và bánh xích chỉ hoạt động trên địa hình phẳng Robot bánh xe thường đơn giản hơn và được ứng dụng rộng rãi trong cả lĩnh vực dân sự lẫn quân sự Một số robot di động phổ biến trong đời sống hàng ngày bao gồm robot hút bụi, robot hướng dẫn viên tại bảo tàng và robot vận chuyển hàng hóa trong nhà máy Vì vậy, trong luận văn này, chúng tôi tập trung vào mô hình robot hai bánh vi sai để thực hiện phân tích.
Mô hình động học mô tả ảnh hưởng của các hành động điều khiển lên cấu hình động học của robot Cấu hình của robot di động thường được biểu diễn bằng sáu biến, bao gồm tọa độ ba chiều Đề các (x, y, z) và ba góc Ơ-le (θ, φ, ψ) Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, robot chỉ di chuyển trên mặt phẳng sàn, do đó trạng thái động học được giản lược còn ba biến: tọa độ trong mặt phẳng hai chiều 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
Mô hình robot hai bánh vi sai được trình bày trong luận văn này được phân tích trong hệ tọa độ địa phương với gốc tọa độ tại trọng tâm robot và trong hệ tọa độ toàn cục Robot có hai bánh xe lái với bán kính a và khoảng cách giữa chúng là b Tổng thời gian di chuyển của robot được lấy mẫu với khoảng thời gian ∆t nhỏ, từ đó tính toán khoảng dịch chuyển tương đối ∆s và góc lệch tương đối ∆θ trong mỗi khoảng thời gian ∆t dựa trên khoảng dịch chuyển tuyến tính của bánh xe bên trái và bên phải.
Trong đó, các khoảng dịch chuyển tuyến tính của bánh xe bên trái và bên phải
Tại thời điểm k+1, vị trí của robot di động được xác định dựa trên vị trí hiện tại của nó, khoảng dịch chuyển tương đối ∆s và góc lệch tương đối ∆θ tại thời điểm k trong hệ tọa độ toàn cục.
Phương trình (6*) chỉ áp dụng cho các hệ thống lý tưởng, nhưng trong thực tế, nó thường không chính xác do những sai số không thể tránh khỏi từ hệ thống và môi trường Các nguyên nhân gây ra sự không hoàn hảo cho mô hình robot di động bao gồm bánh xe bị méo, động cơ không đồng nhất và độ phân giải thấp của encoder Những sai số này có đặc tính tích lũy, có thể làm mất tính ổn định của hệ thống Do đó, chúng ta sẽ mô hình hóa các sai số này để áp dụng bộ lọc Kalman mở rộng nhằm loại trừ chúng, giả sử rằng sai số hệ thống liên quan đến độ dịch chuyển tương đối của trọng tâm robot có thể được mô hình hóa bằng một véc-tơ sai số ngẫu nhiên với phân bố Gauss độc lập và 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 :
Ma trận hiệp phương sai của sai số ngẫu nhiên được xác định với giả định rằng sai số này là độc lập, dẫn đến các phần tử ngoài đường chéo chính của ma trận bằng 0 Ma trận này cũng phụ thuộc vào khoảng dịch chuyển tuyến tính của các bánh xe 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 cộng vào độ dịch chuyển tương đối ∆s và góc lệch tương đối ∆θ của trọng tâm robot tại thời điểm k trong các hệ thống thực tế.
Khi đó vị trí của robot di động tại thời điểm k+1 trong thực tế được biểu diễn lại như sau:
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 :
Mô hình đo lường tại thời điểm k xác định tọa độ của robot thông qua phương pháp định vị kết hợp AOA và RSS, sử dụng công nghệ VLC Hướng di chuyển của robot được cung cấp bởi cảm biến gia tốc trọng trường.
Hàm h(.) thể hiện mối quan hệ giữa phép đo và trạng thái của robot tại một thời điểm nhất định Mối quan hệ này có thể được biểu diễn một cách đơn giản qua công thức sau:
Bộ lọc Kalman
Chúng ta sẽ khám phá cách áp dụng bộ lọc Kalman mở rộng để cải thiện hiệu suất của phương pháp định vị sử dụng công nghệ VLC, cụ thể là phương pháp định vị kết hợp AOA-RSS.
Bộ lọc Kalman là một kỹ thuật toán học được sử dụng để ước lượng tối ưu trạng thái của hệ thống, dựa trên tín hiệu điều khiển và các sai số hệ thống có phân bố Gauss Hệ thống đo đạc cung cấp các phép đo trạng thái với sai số cũng có phân bố Gauss, cho phép bộ lọc Kalman cải thiện độ chính xác của các ước lượng bằng cách kết hợp thông tin từ cả hệ thống và thiết bị đo.
Bộ lọc Kalman hoạt động như một bộ ước lượng, giúp định vị robot qua hai bước chính: ước đoán vị trí và hiệu chỉnh vị trí Hình 3.4 minh họa rõ ràng quy trình này, cho thấy cách thức mà bộ lọc Kalman cải thiện độ chính xác trong việc xác định vị trí của robot.
Trong bước đầu tiên, robot sử dụng dữ liệu từ encoder để xác định vị trí của mình Đồng thời, các cảm biến như VLC và Gyro cũng thực hiện việc đo lường vị trí Thông tin từ encoder và cảm biến được kết hợp nhằm ước lượng vị trí tối ưu cho robot Hai bước này sẽ được phân tích chi tiết trong các phần tiếp theo.
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:
Tại thời điểm k+1, vị trí ước lượng tiên nghiệm của robot được xác định dựa trên vị trí tại thời điểm k và sự di chuyển của robot dưới tác động của véc-tơ điều khiển Hàm f(.,.,.) là hàm phi tuyến mô tả hệ thống dẫn động của robot, trong khi giá trị ước lượng tốt nhất của sai số hệ thống được thể hiện qua ma trận hiệp phương sai Ma trận Jacobin chứa các đạo hàm riêng của hàm theo các biến của véc-tơ trạng thái.
Ma trận là ma trận Jacobin chứa các đạo hàm riêng của hàm theo véc-tơ điều khiển :
Ma trận trên tính toán sự thay đổi tương đối của các biến trạng thái khi vị trí ước lượng của robot và véc-tơ điều khiển đầu vào thay đổi Đây là ma trận hiệp phương sai phản ánh sai số của hệ thống.
Các phương trình của bước hiệu chỉnh vị trí tại thời điểm k+1:
Véc-tơ chứa giá trị đo đạc vị trí của robot được thu thập từ các cảm biến như cảm biến VLC và Gyro tại thời điểm k+1 Ma trận Jacobin bao gồm các đạo hàm riêng của hàm phi tuyến h(.) theo véc-tơ vị trí ước lượng tiên nghiệm.
Ma trận Jacobin trong công thức trên chỉ chứa các hằng số, vì vậy không cần tính toán lại sau mỗi thời điểm Ma trận này là hiệp phương sai của véc-tơ sai số Gauss, với phương sai của sai số trong phép đo AOA-RSS là 0.0036 Độ chính xác của cảm biến Gyro tương ứng với phương sai sai số là 0.0028 trong hệ đơn vị rad.
Bộ lọc Kalman sử dụng trọng số để điều chỉnh vị trí của robot, với ma trận hiệp phương sai thể hiện sai số trong quá trình hiệu chỉnh Cuối cùng, vị trí ước lượng hậu nghiệm của robot được tính từ giá trị tiên nghiệm trong bước ước đoán, bằng cách cộng thêm một điều chỉnh dựa trên độ sai lệch giữa các phép đo từ encoder và cảm biến, nhân với trọng số.
Tóm tắt chương ba
Trong chương này, chúng ta đã thảo luận về mô hình hệ thống và mô hình phép đo sử dụng công nghệ VLC và cảm biến Gyro, đồng thời mô hình hóa các sai số hệ thống và sai số đo lường Các sai số này có phân bố Gauss, độc lập và có giá trị trung bình bằng 0, phát sinh từ các yếu tố hệ thống và môi trường Để nâng cao độ chính xác của thuật toán định vị AOA-RSS, chúng ta áp dụng bộ lọc Kalman mở rộng, kết hợp thông tin vị trí từ hệ thống nhằm đạt được vị trí ước lượng tốt nhất Nội dung chương này trình bày hai bước trong thuật toán bộ lọc Kalman mở rộng: ước định vị trí và hiệu chỉnh vị trí, nhằm tìm ra vị trí ước lượng tối ưu cho robot di động, đây là nội dung chính của chương ba và toàn bộ luận văn.
