1. Trang chủ
  2. » Tất cả

Xây dựng thuật toán dẫn đường tự động cho ROBOT nông nghiệp dùng công nghệ LiDAR

49 8 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 49
Dung lượng 2,84 MB

Nội dung

1 BỘ CÔNG THƯƠNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC KẾT QUẢ THỰC HIỆN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG Tên đề tài Xây dựng thuật toán dẫn đường tự động cho.

BỘ CÔNG THƯƠNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC KẾT QUẢ THỰC HIỆN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG Tên đề tài: Xây dựng thuật toán dẫn đường tự động cho ROBOT nông nghiệp dùng công nghệ LiDAR Mã số đề tài: 21/1DT 04 Chủ nhiệm đề tài: Nguyễn Thanh Đăng Đơn vị thực hiện: Khoa Công Nghệ Điện Tử LỜI CẢM ƠN Đề tài thực tài trợ Đại học Cơng Nghiệp Thành Phố Hồ Chí Minh với mã số 21/1DT 04 23/HD-DHCN PHẦN I THÔNG TIN CHUNG I Thông tin tổng quát 1.1 Tên đề tài: Xây dựng thuật tốn dẫn đường tự động cho ROBOT nơng nghiệp công nghệ LiDAR 1.2 Mã số: 21/1DT 04 1.3 Danh sách chủ trì, thành viên tham gia thực đề tài TT Họ tên (học hàm, học vị) Đơn vị cơng tác Vai trị thực đề tài Th.S Nguyễn Thanh Đăng Đại học Công nghiệp Tp.HCM Chủ nhiệm Th.S Lê Văn Hùng Đại học Công nghiệp Tp.HCM Thành viên PGS TS Nguyễn Tấn Lũy Đại học Công nghiệp Tp.HCM Thành viên Th.S Huỳnh Tuyết Vy Đại học Công nghiệp Tp.HCM Tham gia Th.S Trương Năng Tồn Đại học Cơng nghiệp Tp.HCM Tham gia Th.S Trần Hồng Vinh Đại học Công nghiệp Tp.HCM Tham gia Th.S Đặng Quang Minh Đại học Cơng nghiệp Tp.HCM Tham gia 1.4 Đơn vị chủ trì: 1.5 Thời gian thực hiện: 1.5.1 Theo hợp đồng: từ tháng 03 năm 2021 đến tháng 03 năm 2022 1.5.2 Gia hạn (nếu có): gia hạn tháng 1.5.3 Thực thực tế: từ tháng năm 2021 đến tháng 04 năm 2022 1.6 Những thay đổi so với thuyết minh ban đầu (nếu có): (Về mục tiêu, nội dung, phương pháp, kết nghiên cứu tổ chức thực hiện; Nguyên nhân; Ý kiến Cơ quan quản lý) 1.7 Tổng kinh phí phê duyệt đề tài: 55.000.000 VNĐ (Năm mươi triệu đồng) II Kết nghiên cứu Đặt vấn đề Xe tự hành robot tự hành lĩnh vực thu hút nhiều nghiên cứu ứng dụng năm gần Với phát triển vượt bậc công nghệ vi mạch, hãng cơng nghệ cho dịng máy tính có tốc độ xử lý cao có khả xử lý thuật tốn có độ phức tạp lớn sử dụng robot tự hành Vai trò robot thay sức lao động người nhiều mặt, thay vận hành người thay suy nghĩ người (dùng trí tuệ nhân tạo) ứng dụng rộng rãi Trong lĩnh vực giao thông, khả ứng dụng xe tự hành xu hướng phát triển mạnh nhân loại thập niên tới Robot tự hành lĩnh vực từ công nghiệp nông nghiệp phát triển chung theo xu hướng Trong nông nghiệp, vai trị tự hành giúp ích cho người nhiều phương diện độ xác cao, độ đồng cao, suất cao, đặc biệt giảm ảnh hưởng hố chất nơng nghiệp lên sức khoẻ người Đây nhiệm vụ cấp bách đề tài vận dụng giải thuật cảm biến tiên tiến để xây giải thuật tự hành tiến tới thực nghiệm tự hành cho robot nông nghiệp Mục tiêu a Mục tiêu tổng quát: Phân tích đặc trưng liệu đám mây điểm LiDAR , tách đặc trưng cục thơng qua DBSCAN Xây dựng thuật tốn tự hành cho robot nông nghiệp b Mục tiêu cụ thể: - Nghiên cứu mô liệu đám mây điểm LiDAR (point cloud LiDAR data) - Xây dựng phương pháp ánh xạ đồ xác định vị trí robot thông qua mật độ đám mây điểm - Kết hợp liệu lọc Kalman FIR - Xây dựng kỹ thuật xử lý quay đầu cho robot dựa vào đặc trưng đám mây điểm - Xây dựng đường tồn cục mơ chế tự hành cho robot Phương pháp nghiên cứu Nội dung 1: Nghiên cứu tổng quan robot tự hành − Cách tiếp cận: Đọc tổng hợp tài liệu nghiên cứu công bố, khảo sát hệ thống có ngồi nước − Kết quả: Mơ hình thuật tốn tự hành cho robot Nội dung 2: Nghiên cứu phần cứng cảm biến LiDAR phân tích đặc điểm đám mây điểm ứng dụng robot tự hành − Cách tiếp cận: Mô liệu LiDAR , phân tích đặc trưng đám mây điểm phân bố theo đường thẳng, dùng thuật toán RANSAC, PEARL − Kết quả: Thu đươc mơ hình (Model) tập hợp đường mô tả đường thẳng qua luống trồng Nội dung 3: Phân tích thiết kế thuật toán xử lý tách đặc trưng dựa vào mật độ − Cách tiếp cận: Sử dụng công bố có liên quan khai thác liệu có khai thác đặc trưng mật độ điểm liệu đám mây điểm LiDAR − Kết quả: Đạt đặc trưng điểm vị trí robot lần quét LiDAR Nội dung 4: Xây dựng thuật toán MAL (Mapping and Localization) cho phép xây dựng đồ xác định vị trí robot vị trí quét − Cách tiếp cận: Dựa phương pháp thu thập xây dựng đồ vị trí tức thời SLAM Cải tiến tốc độ bẳng cách xử lý mật độ để loại điểm nhiễu − Kết quả: Vị trí mốc ảo vị trí robot xác định xác Nội dung 5: Xây dựng giải thuật tổng quát − Cách tiếp cận: Xây dựng giải thuật tổng quát để thực chức tự hành cho robot, với yêu cầu thuật toán kết hợp liệu lọc Kalman FIR thực − Kết quả: Tồn lộ trình tự hành robot hình thành đánh giá so với toạ độ biết trước ban đầu Nội dung 6: Nộp báo chỉnh sửa theo yêu cầu phản biện − Cách tiếp cận: Tổng hợp viết báo cáo kết thực gồm thuật tốn, kết mơ phỏng, phân tích đánh giá chỉnh sửa nội dung theo yêu cầu phản biện − Kết quả: Bài báo chấp nhận đăng tạp chí ISI Tổng kết kết nghiên cứu Kết để tài đạt được: ✓ Tìm kiếm thơng tin ban đầu môi trường thông qua kỹ thuật quét 3600 thuật toán RANSAC ✓ Tách đặc trưng liệu LiDAR cục thơng qua tính mật độ điểm liệu đám mây điểm LiDAR ✓ Xây dựng MAL (Mapping and Localization), cập nhật điểm làm mốc ảo (Virtual landmark) ✓ Cập nhật vị trí xác định vị trí cục cho robot thơng qua Particle filter ✓ Kết hợp liệu thông qua Kalman filter ✓ Thực U-turn quay đầu luống thông qua đặc trưng cục ✓ Xây dựng đường toàn cục thông qua Kalman FIR filter Đánh giá kết đạt kết luận Các kết sản phẩm đáp ứng yêu cầu đề thuyết minh Tóm tắt kết (tiếng Việt tiếng Anh) Một cách tiếp cận để định vị xác định đường cho robot triển khai sử dụng đề tài Kết cho thấy DBSCAN kết hợp với Particles filter giải pháp tốt môi trường nhiễu với đặc trưng phân bố theo hàng khác Đường toàn cục ước lượng MAL lọc Kalman với cấu hình khác vườn cho thấy thuật toán đề xuất sử dụng thực tế Phương pháp có ưu điểm cho phép xử lý đường dẫn cục trực tuyến lần quét vị trí robot mà khơng cần phải tạo lưới cho môi trường Công việc tương lai tập trung vào việc mở rộng phương pháp để phát nhiều đặc trưng áp dụng vào môi trường khác giao thông, nhà xưởng, v.v A novel approach for locating and determining the path for robots has been implemented and utilized in the article The results show that DBSCAN combined with Particles filter is a good solution in noisy environments with various crop row features to detect The global path estimated by the Kalman filter with smooth lines from various configurations of the plant field show that the proposed algorithm can be used in practice The method has the advantage of allowing for online local path processing in a single scan at the robot’s position without having to grid the environment The future work will focus on expanding this method to detect more features and applying it to different environments such as roads, warehouses etc III Sản phẩm đề tài, công bố kết đào tạo 3.1 Kết nghiên cứu (sản phẩm dạng 1,2,3) Yêu cầu khoa học hoặc/và tiêu TT Tên sản phẩm kinh tế - kỹ thuật LiDAR -Based Online Navigation Algorithm For An Autonomous Agricultural Robot Đăng ký Đạt ISI ISI Ghi chú: - Các ấn phẩm khoa học (bài báo, báo cáo KH, sách chuyên khảo…) chấp nhận có ghi nhận địa cảm ơn trường ĐH Công Nghiệp Tp HCM cấp kính phí thực nghiên cứu theo quy định - Các ấn phẩm (bản photo) đính kèm phần phụ lục minh chứng cuối báo cáo (đối với ấn phẩm sách, giáo trình cần có photo trang bìa, trang trang cuối kèm thông tin định số hiệu xuất bản) 3.2 Kết đào tạo Thời gian TT Họ tên Tên đề tài thực đề tài Tên chuyên đề NCS Đã bảo vệ Tên luận văn Cao học Nghiên cứu sinh Học viên cao học Sinh viên Đại học ĐẶNG NHỰT KHOA 9/2021 PHAN CƠNG HỒNG 5/2022 đến TÁCH ĐẶC TRƯNG DỮ LIỆU Đã bảo vệ POINT CLOUD ỨNG DỤNG TRONG XE TỰ HÀNH Ghi chú: - Kèm photo trang bìa chuyên đề nghiên cứu sinh/ luận văn/ khóa luận bằng/giấy chứng nhận nghiên cứu sinh/thạc sỹ học viên bảo vệ thành công luận án/ luận văn;( thể phần cuối báo cáo khoa học) IV Tình hình sử dụng kinh phí T T Kinh Nội dung chi A Chi phí trực tiếp Th khốn chun môn Nguyên, nhiên vật liệu, con… Thiết bị, dụng cụ Cơng tác phí Dịch vụ thuê Hội nghị, hội thảo,thù lao nghiệm thu kỳ In ấn, Văn phòng phẩm Chi phí khác B Chi phí gián tiếp Quản lý phí Chi phí điện, nước Tổng số phí Kinh phí duyệt thực (triệu đồng) (triệu đồng) 55.000.000 55.000.000 55.000.000 55.000.000 Ghi V Kiến nghị (về phát triển kết nghiên cứu đề tài) VI Phụ lục sản phẩm (liệt kê minh chứng sản phẩm nêu Phần III) Tp HCM, ngày tháng 05 năm 2022 Chủ nhiệm đề tài Phịng QLKH&HTQT Khoa Cơng Nghệ Điện Tử Trưởng (đơn vị) (Họ tên, chữ ký) Nguyễn Thanh Đăng TS Mai Thăng Long PHẦN II BÁO CÁO CHI TIẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC (báo cáo tổng kết sau nghiệm thu, bao gồm nội dung góp ý hội đồng nghiệm thu) DANH SÁCH TỪ VIẾT TẮT 10 DANH SÁCH HÌNH ẢNH 11 Chương Giới thiệu 12 Chương Cảm biến LiDAR ứng dụng lĩnh vực tự hành 15 2.1 Nhận dạng vật thể hỗ trợ tự hành dựa vào liệu điểm LiDAR 15 2.2 Cảm biến LiDAR nông nghiệp 17 2.3 Các đặc điểm liệu điểm LiDAR 17 Chương Các phương pháp tách đặc trưng xây dựng đường cho Robot tự hành dùng cảm biến LiDAR 19 3.1 Các phương pháp trích xuất đặc trưng cục 20 3.2 Các phương pháp tìm kiếm đặc trưng toàn cục cho liệu LiDAR thu từ luống 22 3.3 Mô tả phương pháp đề xuất đề tài 24 Chương Mơ tả tốn phương pháp thực giải thuật robot tự hành 26 4.1 Mơ hình liệu 26 4.2 Tổng quát phương pháp thực 27 4.3 Các bước thuật tốn 30 Chương Kết xử lý thuật toán kết luận 38 5.1 Tạo liệu đám mây điểm 38 5.2 Kết thuật toán xử lý toàn cục 39 5.3 Kết luận 42 TÀI LIỆU THAM KHẢO 45 Sản phẩm nghiên cứu (bài báo, vẽ, mơ hình .) 49 DANH SÁCH TỪ VIẾT TẮT Light Detection and Ranging • LiDAR • SLAM Simultaneous localization and mapping • DBSCAN Density-based spatial clustering of applications with noise • MAL Mapping and Localization • 2D LiDAR Two-dimension Light Detection and Ranging • GPS Global Positioning System • RANSAC Random sample consensus • FIR Finite Impulse Response • PEARL Propose expand and reestimate labels • IMU Inertial measurement unit • TOF camera Time-of-Flight camera • LS Least square • EKF Extended Kalman Filter • ICP Iterative Closest Point • UAV Unmanned Aerial Vehicle • EKF Extended Kalman Filter • AGV Automated Guided Vehicle • DWA Dynamic Window Approach 10 ... học Công Nghiệp Thành Phố Hồ Chí Minh với mã số 21/1DT 04 23/HD-DHCN PHẦN I THƠNG TIN CHUNG I Thơng tin tổng qt 1.1 Tên đề tài: Xây dựng thuật toán dẫn đường tự động cho ROBOT nông nghiệp công nghệ. .. xây dựng đường cho robot nơng nghiệp Đề tài tập trung xây dựng thuật tốn tối ưu cho triển khai tảng phần cứng di chuyển robot tự hành 18 Chương Các phương pháp tách đặc trưng xây dựng đường cho. .. xây dựng đường cho Robot tự hành dùng cảm biến LiDAR Tính tự hành robot xây dựng kế hoạch đường cho không va chạm vật cản từ điểm bắt đầu đến điểm kết thúc Tìm đường cho robot hay cịn gọi lập

Ngày đăng: 16/11/2022, 16:00

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN