Phân loại chuyển động cho người dùng thiết bị hỗ trợ đi lại có hai bánh trước

cảm biến quán tính của hãng Xsens 
(Mti-1) và encoder có độ phân giải là 1024 xung/vòng. 
Hình 5. Hệ thống đo xa dùng trong thì nghiệm 
Một thí nghiệm được tiến hành với 5 người dùng có khả 
năng đi lại bình thường sử dụng walker đi dọc một hành 
lang dài 20 m. Những người dùng này đã được hướng dẫn 
cách sử dụng walker theo cách của người già, người gặp 
vấn đề đi lại. Trong mỗi lượt đi, người dùng sử dụng cách 
lăn liên tục cho 5 m đầu tiên, lăn đi từng bước cho 5 m đi 
tiếp theo sau đó là 5 m đi theo kiểu nhấc 2 chân sau và cuối 
cùng là 5 m đi với cách đi nhấc hoàn toàn walker. Kết quả 
phát hiện và phân loại chuyển động theo thời gian được thể 
hiện trong Hình 6. Trong đó, Hình 6a thể hiện tín hiệu xung 
encoder thu được trong một chu kỳ lấy mẫu. Hình 6b là các 
khoảng thời gian chuyển động mà encoder phát hiện ra 
được khi sử dụng thuật toán phát hiện chuyển động thể hiện 
trong công thức (5). Rõ ràng chúng ta có thể thấy rằng sử 
dụng encoder không thể phát hiện được chuyển động nhấc 
hoàn toàn walker lên và không thể phân biệt được giữa 
chuyển động lăn đi từng bước hay chuyển động nhấc 2 
chân sau của walker. Hình 6c, thể hiện tín hiện vận tốc góc 
quay quanh phương 𝑦 của walker được tính từ tín hiệu của 
cảm biến quán tính áp dụng công thức (6). Hình 6d, thể 
hiện các khoảng chuyển động của walker sử dụng thông tin 
vận tốc góc quanh phương 𝑦 của walker sử dụng thuật toán 
trong công thức (8). Rõ ràng chúng ta có thể thấy, sử dụng 
thông tin từ cảm biến quán tính không thể phát hiện chính 
xác khoảng chuyển động trong trường hợp lăn liên tục và 
lăn từng bước. Ngoài ra, khi chỉ sử dụng riêng cảm biến 
quán tính thì không thể phân biệt rõ ràng được chuyển động 
nhấc 2 bánh sau và nhấc hoàn toàn walker. 
Hình 6. Phát hiện và phân loại chuyển động 
Hình 6e, thể hiện việc phân loại chuyển động sử dung 
thuật toán đề xuất kết hợp thông tin của encoder và cảm biến 
quán tính. Trong hình này, chuyển động lăn liên tục được thể 
hiện trong khoảng từ 0 đến 12 giây tương ứng với 5 m đi đầu 
tiên của chặng đường 20 m thí nghiệm. Chuyển động lăn đi 
từng bước được thể hiện từ giây thứ 12 đến giây 42 tương 
ứng với 5 m đi thứ hai. Chuyển động nhấc 2 chân sau walker 
thể hiện từ giây thứ 42 đến giây thứ 78 tương ứng với 5 m đi 
thứ ba. Cuối cùng là phần thể hiện cho chuyển động nhấc 
hoàn toàn walker tương ứng với 5 m đi cuối cùng của chặng 
đường 20 m thí nghiệm. 
Để kiểm chứng độ chính xác về mặt định lượng, nhóm 
tác giả tiến hành ước lượng khoảng cách di chuyển của 
người dùng. Trong trường hợp chuyển động lăn, sử dụng 
encoder để ước lượng quỹ đạo chuyển động như trong bài 
báo [13, 14]. Trong trường hợp chuyển động liên quan đến 
việc nhấc walker lên thì sử dụng cảm biến quán tính để ước 
lượng quỹ đạo chuyển động bằng thuật toán định vị quán 
tính cơ bản như trong bài báo [15]. Tuy nhiên, trong trường 
hợp này, quỹ đạo di chuyển là quỹ đạo của cảm biến quán 
tính chứ không phải quỹ đạo của walker. Quỹ đạo của 
walker có thể được tính từ quỹ đạo của cảm biến quán tính 
bằng công thức 
𝑟𝑖 = 𝑟𝐼𝑀𝑈,𝑖 − (𝐶𝐼
𝑏𝐶𝑊,𝑖
𝐼 )
𝑇
𝑇𝐼
𝐵 (10) 
Trong đó, 𝑟𝑖 , 𝑟𝐼𝑀𝑈,𝑖 lần lượt là vị trí của walker (gốc tọa 
độ của BCS) và vị trí của cảm biến quán tính (gốc tọa độ 
của ICSS) trong WCS tại thời điểm 𝑖. 𝐶𝑊,𝑖
𝐼 là ma trận quay 
từ WCS sang ICS tại thời điểm 𝑖. 
Kết quả của việc ước lượng khoảng cách di chuyển so 
với giá trị thực được thể hiện trong Bảng 3. Trong đó giá 
trị lớn nhất của RMSE là 0,266 m trong 5 m di chuyển và 
0,317 m cho 20 m di chuyển. Một bước đi trung bình 
A
a 
b 
c 
d 
d 
e 
c 
24 Phạm Duy Dưởng, Trần Thanh Hà, Nguyễn Anh Duy 
khoảng 0,6 m, nếu ta xét trong khoảng cách 20 m thì có 
khoảng 33 bước chân. Như vậy, khi xét về sai số trung bình 
cho việc ước lượng độ dài của mỗi bước đi là khoảng 1 cm 
tương đương với độ chính xác là 98,3%. Đây là sai số rất 
nhỏ cho phép được trong trường hợp sử dụng cảm biến 
quán tính để ước lượng chuyển động. 
Bảng 3. Kết quả 5 người dùng walker đi thẳng 20 m 
Người 
dùng 
Tiêu 
chuẩn 
đánh giá 
Thông số ước lượng 
Lăn liên 
tục 
Lăn từng 
bước 
Nhấc 2 
chân sau 
Nhấc hoàn 
toàn 
Tổng 
hợp 
1 
M 5,019 4,953 4,893 4,992 19,80 
STD 0,025 0,033 0,108 0,112 0,136 
RMSE 0,029 0,055 0,144 0,101 0,235 
2 
M 4,958 4,989 5,125 5,099 20,14 
STD 0,018 0,016 0,113 0,078 0,187 
RMSE 0,045 0,018 0,161 0,121 0,221 
3 
M 4,981 5,012 4,966 5,109 20,02 
STD 0,019 0,010 0,125 0,098 0,141 
RMSE 0,025 0,015 0,117 0,140 0,128 
4 
M 5,002 4,965 5,093 5,231 20,29 
STD 0,016 0,019 0,044 0,114 0,153 
RMSE 0,015 0,039 0,101 0,252 0,317 
5 
M 4,992 4,975 5,237 4,982 2,15 
STD 0,074 0,015 0,134 0,189 0,238 
RMSE 0.066 0,029 0,266 0,170 0,262 
M 4,990 4,979 5,063 5,083 20,08 
STD 0,040 0,028 0,159 0,146 0,231 
RMSE 0,040 0,034 0,168 0,165 0,168 
M: giá trị trung bình kết của ước lượng, STD: Sai lệch chuẩn 
của sai số, RMSE: căn của trung bình bình phương sai số 
7. Kết luận và hướng phát triển 
Bài báo đã đề xuất thuật toán nhằm phát hiện và phân 
loại chuyển động của người dùng sử dụng walker có hai 
bánh trước. Thuật toán này kết hợp việc phát hiện các 
khoảng chuyển động sử dụng encoder cho các chuyển động 
liên quan đến việc đẩy walker trên mặt đất và việc phát hiện 
chuyển động của cảm biến quán tính cho các chuyển động 
liên quan đến việc nhấc walker lên. 
Về mặt phần cứng, chúng tôi sử dụng một hệ thống 
tương đối đơn giản bao gồm: một cảm biến quán tính gắn 
lên vị trí bất kì trên khung của một walker và hai encoder 
gắn liền với trục quay của hai bánh walker. Các tín hiệu từ 
cảm biến được thu thập và đồng bộ dữ liệu bởi một vi điều 
khiển arduino. Dữ liệu này sau khi được đóng gói sẽ được 
lưu trữ vào thẻ nhớ Micro SD. 
Một thuật toán ước lượng mối quan hệ giữa cảm biến 
quán tính và walker bao gồm vector tịnh tiến và ma trận quay 
giữa ICS và BCS đã được đề xuất nhằm quy các đại lượng 
gia tốc, vận tốc góc theo các trục của cảm biến quán tính về 
hệ các trục của hệ tọa độ của walker. Mối quan hệ này cũng 
rất cần thiết cho việc tính quỹ đạo chuyển động của walker 
thông qua quỹ đạo chuyển động của cảm biến quán tính. 
Trong phần thí nghiệm để minh chứng cho thuật toán, 
chúng tôi tiến hành làm thí nghiệm với 5 người dùng. Mỗi 
người dùng đi dọc hành lang 20 m với các cách thức sử 
dụng walker khác nhau mô phỏng hoạt động đi lại của 
người già, người gặp vấn đề đi lại. Thông qua đánh giá định 
tính và định lượng, kết quả cho thấy thuật toán hoạt động 
ổn định và đạt được độ chính xác cho phép. 
Một hạn chế của bài báo là không xây dựng thuật toán ước 
lượng quỹ đạo chuyển động của walker mà sử dụng kết hợp 2 
chuyển động do encoder ước lượng được và chuyển động do 
cảm biến quán tính ước lượng được. Chúng tôi hướng đến xây 
dựng một thuật toán mới để ước lượng quỹ đạo chuyển động 
của walker sử dụng thuật toán định vị quán tính, trong đó 
chúng tôi dự kiến sử dụng thông tin từ các encoder để xây 
dựng các phương trình cập nhật quỹ đạo cho bộ lọc Kalman 
được sử dụng trong thuật toán định vị quán tính này. 
Lời cảm ơn: Nghiên cứu này được tài trợ bởi Quỹ phát 
triển tiềm lực Khoa học Công nghệ của Trường Đại học Sư 
phạm Kỹ thuật – Đại học Đà Nẵng trong đề tài có mã số 
T2018-06-88. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] Wikipedia, Chăm sóc sức khỏe, Online: 
https://vi.wikipedia.org/wiki/Y_t%E1%BA%BF 
[2] N. M. Peel, S. S. Kuys, and K. Klein, “Gait speed as a measure in 
geriatric assessment in clinical settings: A systematic review”, The 
Journals of Gerontology Series A: Biological Sciences and Medical 
Sciences, 2012, pp. 39–46. 
[3] B. AM, B. RW, and G. W, “Gait speed is a responsive measure of 
physical performance for patients undergoing short-term 
rehabilitation”, Gait Posture, vol. 36, no. 1, 2012, pp. 61-64. 
[4] C. Casanova, et al. “The 6-min walking distance: long-term follow 
up in patients with copd”, European Respiratory Journal, vol. 29, 
no. 3, 2007, pp. 535–540. 
[5] A. B. Jackson et al., “Outcome measures for gait and ambulation in 
the spinal cord injury population”, The journal of spinal cord 
medicine, vol. 31, no. 5, 2008, p. 487. 
[6] D. Podsiadlo and S. Richardson, “The timed up & go: a test of basic 
functional mobility for frail elderly persons”, Journal of the 
American geriatrics Society, vol. 39, no. 2, 1991, pp. 142–148. 
[7] O. Postolache, P. Girao, J. D. Pereira, J. Pincho, C. Moura, and G. 
Postolache, “Smart walker for pervasive healthcare”, in Proc. 5th Int. 
Conf. Sens. Technol. (ICST), 2011, pp. 482–487 
[8] M. Martins, A. Frizera, R. Ceres, and C. Santos, “Legs tracking for 
walker-rehabilitation purposes”, in Proc. 5th IEEE RAS EMBS Int. 
Conf. Biomed. Robot. Biomechatronics, Aug. 2014, pp. 387–392 
[9] A. D. Chan and J. R. Green, “Smart rollator prototype”, in Proc. 
IEEE Int. Workshop Med. Meas. Appl., May 2008, pp. 97–100. 
[10] MedlinePlus. (2015). Using a Walker. [Online]. Available: 
https://www.nlm.nih.gov/medlineplus/ency/patientinstructions/000342.htm 
[11] W. R. Frontera, J. K. Silver, and T. D. Rizzo, Jr., Essentials of 
Physical Medicine and Rehabilitation, 2nd ed. Philadelphia, PA, 
USA: Elsevier,2008. 
[12] BJC HealthCare. How to Use a Walker Safely. Accessed: 
Aug. 10, 2017. [Online]. Available:  
Homemedicalequipment/Walkingaids/Howtouseawalkersafely.aspx 
[13] K. Lee, C. Jung, and W. Chung, “Accurate calibration of kinematic 
parameters for two wheel differential mobile robots”, J. Mech. Sci. 
Technol., vol. 25, no. 6, 2011, pp. 1603–1611. 
[14] T. Wang et al., “Walking analysis of young and elderly people by 
using an intelligent walker ANG”, Robot. Auto. Syst., vol. 75, Jan. 
2016, pp. 96–106. 
[15] Duy Duong Pham and Young Soo Suh, “Pedestrian Navigation 
Using Foot-Mounted Inertial Sensor and LIDAR”, Sensors, Volume 
16(1), 2016, pp. 120-136. 
(BBT nhận bài: 21/9/2018, hoàn tất thủ tục phản biện: 16/10/2018)