Cảm biến quán tính là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

Giới thiệu về cảm biến quán tính

Cảm biến quán tính (inertial sensor) là thiết bị có khả năng đo đạc các đại lượng vật lý liên quan đến chuyển động như gia tốc, vận tốc góc và phương hướng trong không gian. Chúng thường được tích hợp vào các hệ thống điều khiển và định vị không phụ thuộc vào tín hiệu bên ngoài như GPS. Vì vậy, cảm biến quán tính đóng vai trò trọng yếu trong các hệ thống hoạt động trong môi trường hạn chế tín hiệu như tàu ngầm, máy bay, vệ tinh, robot và thiết bị tự hành.

Cảm biến quán tính hoạt động dựa trên nguyên lý của cơ học cổ điển, đặc biệt là định luật Newton và bảo toàn mô men động lượng. Chúng có thể được chế tạo dưới dạng các cảm biến độc lập hoặc kết hợp trong các hệ thống tích hợp như IMU (Inertial Measurement Unit) hay INS (Inertial Navigation System).

Trong những năm gần đây, nhờ vào sự phát triển của công nghệ MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems), các cảm biến quán tính đã trở nên cực kỳ nhỏ gọn, tiết kiệm điện và có chi phí sản xuất thấp, từ đó được ứng dụng rộng rãi trong điện thoại thông minh, drone, thiết bị đeo tay và hệ thống an toàn trong ô tô.

Phân loại cảm biến quán tính

Các cảm biến quán tính có thể được chia thành ba loại chính, mỗi loại có chức năng đo lường riêng biệt và thường được tích hợp trong các hệ thống đa cảm biến như IMU để cung cấp dữ liệu chuyển động đầy đủ hơn:

• Gia tốc kế (Accelerometer): Đo gia tốc tuyến tính theo các trục X, Y, Z. Dùng để xác định thay đổi vận tốc hoặc xác định vị trí tương đối thông qua tích phân gia tốc.
• Con quay hồi chuyển (Gyroscope): Đo vận tốc góc, cho phép xác định hướng xoay hoặc góc lệch của vật thể theo từng trục không gian.
• La bàn số (Magnetometer): Đo từ trường Trái Đất để xác định phương hướng tuyệt đối (góc la bàn), hỗ trợ hiệu chỉnh lệch trôi của con quay.

Các cảm biến này thường được kết hợp với nhau để tạo thành:

• 6-DOF IMU: Gồm 3 gia tốc kế và 3 con quay hồi chuyển, đo đủ 6 bậc tự do.
• 9-DOF IMU: Bổ sung thêm 3 trục la bàn số để có định hướng tuyệt đối.

Bảng so sánh dưới đây cho thấy điểm khác nhau cơ bản giữa ba loại cảm biến chính:

Loại cảm biến	Đại lượng đo	Đơn vị	Ứng dụng điển hình
Gia tốc kế	Gia tốc tuyến tính	m/s²	Đo chuyển động, phát hiện rơi
Con quay hồi chuyển	Vận tốc góc	rad/s	Điều hướng, ổn định hình ảnh
La bàn số	Từ trường	µT	Định hướng địa từ

Nguyên lý hoạt động

Nguyên lý hoạt động của cảm biến quán tính có thể được giải thích bằng các định luật vật lý cơ bản. Ví dụ, gia tốc kế hoạt động dựa trên định luật II Newton, khi một khối lượng nhỏ được treo trên hệ thống vi cơ cấu lò xo trong cảm biến. Khi có gia tốc tác động, khối lượng này dịch chuyển, tạo ra lực tỉ lệ thuận với gia tốc:

$a = \frac{F}{m}$

Trong cảm biến MEMS, chuyển động này sẽ làm thay đổi điện dung giữa các tấm cực, từ đó chuyển đổi thành tín hiệu điện. Điều này cho phép đo được độ lớn và hướng của gia tốc.

Đối với con quay hồi chuyển MEMS, nguyên lý hoạt động dựa trên hiệu ứng Coriolis – khi một khối lượng dao động di chuyển trong mặt phẳng và vật thể chứa nó quay, sẽ phát sinh một lực Coriolis vuông góc với cả hướng dao động và trục quay:

$F_c = 2m(\vec{v} \times \vec{\omega})$

Lực này làm lệch chuyển động dao động, và độ lệch được dùng để tính ra vận tốc góc. Trong các con quay cao cấp như con quay sợi quang (FOG), hiện tượng dịch pha Sagnac được sử dụng để phát hiện sự quay bằng ánh sáng, cho độ chính xác cực cao mà không có bộ phận chuyển động cơ học.

Các công nghệ chế tạo cảm biến

Ngày nay, phần lớn cảm biến quán tính được chế tạo bằng công nghệ MEMS, sử dụng vi mạch và các thành phần cơ khí cực nhỏ tích hợp trên cùng một chip. Điều này giúp thiết bị có kích thước chỉ vài mm, tiêu thụ rất ít năng lượng và dễ dàng tích hợp vào thiết bị điện tử tiêu dùng.

Tuy nhiên, đối với các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao như trong vũ trụ, quân sự hoặc dẫn đường chiến lược, các công nghệ cảm biến truyền thống vẫn được ưu tiên. Một số công nghệ tiêu biểu:

• FOG (Fiber Optic Gyroscope): Sử dụng sợi quang và hiệu ứng Sagnac để đo vận tốc quay. Ưu điểm: độ chính xác cao, không có bộ phận chuyển động.
• HRG (Hemispherical Resonator Gyroscope): Dùng cộng hưởng của vòm bán cầu để cảm nhận chuyển động xoay. Thường dùng trong tên lửa và tàu không gian.
• DTG (Dynamically Tuned Gyroscope): Loại con quay cơ học truyền thống có độ nhạy cao, nhưng kích thước lớn và dễ hư hại khi rung động.

Bảng tổng hợp dưới đây cho thấy so sánh giữa các công nghệ cảm biến phổ biến:

Công nghệ	Độ chính xác	Kích thước	Ứng dụng
MEMS	Thấp – trung bình	Rất nhỏ	Điện thoại, drone, thiết bị đeo
FOG	Rất cao	Vừa – lớn	Hàng không, tàu ngầm
HRG	Siêu cao	Lớn	Vệ tinh, tên lửa chiến lược

Ứng dụng trong thực tế

Cảm biến quán tính hiện diện trong hầu hết các lĩnh vực công nghệ cao, từ hàng không vũ trụ đến thiết bị tiêu dùng cá nhân. Chúng đóng vai trò cốt lõi trong nhiều hệ thống đo lường, điều hướng và kiểm soát chuyển động.

Trong hàng không và vũ trụ, cảm biến quán tính là nền tảng của hệ thống định vị quán tính (INS), cho phép máy bay và vệ tinh xác định vị trí và hướng bay ngay cả khi mất tín hiệu từ vệ tinh GPS. Hệ thống này rất quan trọng đối với máy bay quân sự và tàu vũ trụ khi hoạt động trong môi trường gây nhiễu hoặc không có tín hiệu bên ngoài.

• Điều hướng máy bay không người lái (UAV)
• Định hướng và ổn định vệ tinh trong quỹ đạo
• Hệ thống kiểm soát bay của máy bay thương mại và quân sự

Trong ngành công nghiệp ô tô, cảm biến quán tính góp phần nâng cao độ an toàn và trải nghiệm lái thông qua các hệ thống:

• Hệ thống cân bằng điện tử (ESC)
• Phanh khẩn cấp tự động (AEB)
• Triển khai túi khí khi phát hiện va chạm

Các ứng dụng dân dụng khác bao gồm:

• Thiết bị di động: xác định hướng màn hình, đo bước chân, điều khiển bằng cử chỉ
• Drone dân dụng: định hướng và giữ thăng bằng trong không gian ba chiều
• Thiết bị đeo thông minh: đếm bước, phát hiện ngã, phân tích chuyển động thể thao

Hiệu suất và độ chính xác

Hiệu suất của cảm biến quán tính phụ thuộc vào nhiều thông số kỹ thuật, bao gồm:

• Bias instability (Độ trôi lệch): Độ lệch giá trị đo khi không có chuyển động.
• Noise (Nhiễu): Dao động ngẫu nhiên trong dữ liệu đầu ra.
• Scale factor error: Sai số tuyến tính giữa đầu ra và giá trị thực tế.
• Drift: Tích lũy sai số theo thời gian trong hệ thống định vị quán tính.

Các cảm biến MEMS giá rẻ thường có độ trôi cao, không phù hợp cho dẫn đường lâu dài nếu không có hệ thống hiệu chỉnh. Ngược lại, các cảm biến quán tính cao cấp như HRG hoặc FOG có thể hoạt động chính xác trong thời gian dài mà không cần hỗ trợ từ bên ngoài.

Ví dụ về mức độ sai số của các loại cảm biến:

Loại cảm biến	Bias Instability (°/h)	Ứng dụng phù hợp
MEMS cơ bản	10–100	Điện thoại, thiết bị đeo
MEMS cao cấp	1–10	Drone, robot công nghiệp
FOG	< 0.01	Hàng không, tàu ngầm
HRG	< 0.001	Vệ tinh, tên lửa chiến lược

Hệ thống định vị quán tính (INS)

Một hệ thống định vị quán tính (Inertial Navigation System – INS) là tổ hợp các cảm biến quán tính dùng để xác định vị trí, vận tốc và hướng của một vật thể mà không cần thông tin từ bên ngoài. Nguyên lý hoạt động của INS là tích phân các đại lượng đo được từ cảm biến theo thời gian.

Cụ thể: $v(t) = \int a(t)\,dt$
$x(t) = \int v(t)\,dt = \int \left( \int a(t)\,dt \right) dt$

Do quá trình tích phân hai lần, sai số sẽ tích lũy rất nhanh nếu cảm biến không đủ chính xác. Vì vậy, INS thường được tích hợp với các hệ thống hiệu chỉnh như GNSS để hiệu chỉnh sai số trôi.

Một hệ thống INS hoàn chỉnh thường gồm:

• IMU (gồm gia tốc kế và con quay hồi chuyển)
• Bộ vi xử lý để thực hiện phép tính tích phân
• Thuật toán lọc Kalman để hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn
• GPS hoặc cảm biến hỗ trợ để hiệu chỉnh sai số

Hạn chế và thách thức

Mặc dù có nhiều ưu điểm, cảm biến quán tính cũng tồn tại một số nhược điểm kỹ thuật đáng kể. Trong đó nổi bật nhất là vấn đề sai số tích lũy (drift), đặc biệt trong các cảm biến MEMS giá rẻ. Chỉ sau vài phút hoạt động liên tục, hệ thống định vị dựa trên cảm biến có thể bị lệch hàng chục mét nếu không có hiệu chỉnh.

Các thách thức khác bao gồm:

• Ảnh hưởng của nhiệt độ đến độ chính xác
• Khả năng chịu rung động và sốc cơ học
• Giới hạn về kích thước và điện năng trong thiết bị cầm tay

Để giải quyết các hạn chế trên, các nhà nghiên cứu đang phát triển những thuật toán xử lý dữ liệu như lọc Kalman nâng cao, mô hình học máy để hiệu chỉnh sai số theo thời gian thực, và tích hợp cảm biến quán tính với các công nghệ khác như thị giác máy tính (visual-inertial odometry).

Xu hướng phát triển

Cảm biến quán tính đang tiến vào kỷ nguyên mới với sự kết hợp giữa vi điện tử, trí tuệ nhân tạo và các công nghệ kết nối. Một số xu hướng đáng chú ý gồm:

• Tối tiểu hóa và tích hợp: MEMS ngày càng nhỏ hơn, nhiều chức năng hơn, tiết kiệm điện hơn.
• AI hỗ trợ hiệu chỉnh: Sử dụng học máy để nhận biết và bù trừ sai số cảm biến theo thời gian thực.
• Ứng dụng trong metaverse và AR/VR: Đo chuyển động đầu và tay người dùng với độ chính xác cao, không cần marker.
• Y tế thông minh: Phân tích dáng đi, phát hiện sớm nguy cơ té ngã ở người già.

Theo MarketsandMarkets, thị trường cảm biến quán tính toàn cầu được dự báo sẽ đạt trên 12 tỷ USD vào năm 2028, thúc đẩy bởi nhu cầu trong lĩnh vực hàng không, phương tiện tự hành và thiết bị đeo.

Tài liệu tham khảo

1. NASA – Inertial Navigation Systems
2. Bosch Sensortec – Motion Sensors
3. IEEE – Inertial Sensor Technologies for Navigation Applications (2017)
4. Analog Devices – How a MEMS Gyroscope Works
5. Honeywell Aerospace – Navigation and Sensor Solutions
6. MarketsandMarkets – Inertial Navigation System Market