Các giải pháp giảm nhiễu cho cảm biến đo lường quán tính ứng dụng trên robot hai bánh tự cân bằng

Nghiên cứu trình bày so sánh, đánh giá các giải pháp giảm nhiễu cho cảm biến gia tốc (Accelerometer) và cảm biến góc quay (Gyroscope) của khối đo lường quán tính (IMU). Kết quả giảm nhiễu thu được thông qua các kỹ thuật khác nhau ứng với các phương pháp xử lý số tín hiệu sẽ được thực hiện trên chip MPU6050.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Các giải pháp giảm nhiễu cho cảm biến đo lường quán tính ứng dụng trên robot hai bánh tự cân bằngDương Ngọc Pháp 225 Các giải pháp giảm nhiễu cho cảm biến đo lường quán tính ứng dụng trên robot hai bánh tự cân bằng Dương Ngọc Pháp Khoa Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Đại học Đà Nẵng dnphap@sict.udn.vn Tóm tắt: Nghiên cứu trình bày so sánh, đánh giá các giải pháp giảm nhiễu cho cảm biến gia tốc (Accelerometer) và cảm biến góc quay (Gyroscope) của khối đo lường quán tính (IMU). Kết quả giảm nhiễu thu được thông qua các kỹ thuật khác nhau ứng với các phương pháp xử lý số tín hiệu sẽ được thực hiện trên chip MPU6050. Kit phát triển trên nền tảng Arduino sẽ được sử dụng để xử lý và mô phỏng trên mô hình robot hai bánh tự cân bằng. Từ các kết quả mô phỏng thu được sẽ tiến hành phân tích, đánh giá để làm căn cứ lựa chọn kỹ thuật giảm nhiễu phù hợp, từ đó thực hiện tiền xử lý cho các hệ thống ứng dụng cảm biến đo lường quán tính. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng sẽ đưa ra các đề xuất phát triển tiếp theo nhằm năng cao hiệu quả giảm nhiễu của hệ thống và xử lí đáp ứng thời gian thực. Từ khóa: khối đo lường quán tính, cảm biến gia tốc, con quay hồi chuyển.1 Giới thiệu Thiết bị đo lường quán tính như Hình 1 được sử dụng ngày càng rộng rãi trong các ứng dụngkhác nhau, đặc biệt trong các hệ thống vi cơ điện tử (MEMS) ứng dụng trong lĩnh vực hỗ trợchăm sóc sức khỏe con người. Sự phát triển mạnh mẽ của các hệ thống MEMS đã góp phầnthúc đẩy ứng dụng các thiết bị IMU trong nhiều lĩnh vực. Liên quan đến đặc điểm vật lý củacảm biến là các mạch điện tử và các thông số môi trường phức tạp nên giá trị cảm biến thu đượctrong quá trình đo đạc của IMU bị ảnh hưởng nghiêm trọng bởi nhiễu. Theo đó, việc giảm nhiễulà yêu cầu bắt buộc trong các hệ thống MEMS nhằm ước lượng tín hiệu cảm biến đảm bảo cógiá trị tín hiệu đo được phản ánh chính xác hướng và góc nghiêng của thiết bị, đảm bảo cho cáctiến trình xử lý tiếp theo. Hình 1. Khối đo lường quán tính (IMU) Các kỹ thuật ước lượng nhiễu cho cảm biến gia tốc và vận tốc góc trong thiết bị IMU chiathành các nhóm chính bao gồm: ước lượng dựa vào vận tốc góc (chỉ sử dụng Gyroscope);226 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC”sử dụng bộ lọc thông thấp; phương pháp tính toán truy hồi; sử dụng băng con (phân tíchwavelet); thuật toán tối ưu hóa (Majorization Minimization) và sử dụng bộ xử lý chuyển độngsố (Digital Motion Processor - DMP). Việc so sánh, đánh giá các kỹ thuật ước lượng, giảm nhiễu cho tín hiệu cảm biến được thựchiện thông qua giản đồ tín hiệu đo đạc, đồng thời ứng dụng cụ thể trên mô hình robot hai bánhtự cân bằng để đánh giá kết quả thực tế.2 Các giải pháp giảm nhiễu Theo các nhóm kỹ thuật giảm nhiễu chính cho tín hiệu cảm biến gia tốc và vận tốc góc,nghiên cứu tập trung so sánh các kỹ thuật giảm nhiễu bao gồm: bộ lọc thông thấp, bộ lọcKalman, sử dụng các phép biến đổi wavelet, thuật toán tối ưu hóa và bộ xử lí chuyển động số. Việc sử dụng bộ lọc số thông thấp [1] được ứng dụng đầu tiên để giảm nhiễu cho tín hiệucảm biến trong các hệ thống MEMS do đặc tính đơn giản của bộ lọc với phương trình làm mượttín hiệu bậc một ở công thức (1). Tuy nhiên do tính đơn giản của bộ lọc nên thường gây khókhăn cho việc xác định biên của tín hiệu và nhiễu. t yi   xi  (1 -  )yi  với   (1) RC  t Trong đó: - xi : Giá trị cảm biến đo được; - yi 1 : Giá trị ước lượng trước đó; - yi : Giá trị ước lượng hiện tại; -  : Hệ số tỷ lệ, có giá trị , được lựa chọn dựa trên điều chỉnh thực tế nên còn mang tính chủ quan. Trong nghiên cứu giá trị  được chọn bằng 0,96. Thay vào đó, bộ lọc Kalman được ứng dụng để ước lượng dữ liệu cảm biến gia tốc dưới tácđộng của nhiễu [2]. Mô hình thực hiện bộ lọc Kalman gồm có hai phương trình như ở côngthức (2): xk 1   X k  G  uk  wk  , và zk 1  H  X k 1  vk 1 (2) Trong đó: - xk : Vector trạng thái tại thời điểm k; - uk : Vector điều khiển (tín hiệu đầu vào) tại thời điểm k; - zk : Đầu ra hệ thống (tín hiệu đo được) tại thời điểm k; - wk : Nhiễu tiến trình tại thời điểm k; - vk : Nhiễu đo đạc tại thời điểm k; -  , G, H : Các ma trận hiệp phương; - X k 1 : Vector trạng thái ước lượng tại thời điểm k+1.Dương Ngọc Pháp ...