(Luận văn thạc sĩ) Định vị robot dựa trên kỹ thuật xử lý hình ảnh

(Luận văn thạc sĩ) Định vị robot dựa trên kỹ thuật xử lý hình ảnh(Luận văn thạc sĩ) Định vị robot dựa trên kỹ thuật xử lý hình ảnh(Luận văn thạc sĩ) Định vị robot dựa trên kỹ thuật xử lý hình ảnh(Luận văn thạc sĩ) Định vị robot dựa trên kỹ thuật xử lý hình ảnh(Luận văn thạc sĩ) Định vị robot dựa trên kỹ thuật xử lý hình ảnh(Luận văn thạc sĩ) Định vị robot dựa trên kỹ thuật xử lý hình ảnh(Luận văn thạc sĩ) Định vị robot dựa trên kỹ thuật xử lý hình ảnh(Luận văn thạc sĩ) Định vị robot dựa trên kỹ thuật xử lý hình ảnh(Luận văn thạc sĩ) Định vị robot dựa trên kỹ thuật xử lý hình ảnh(Luận văn thạc sĩ) Định vị robot dựa trên kỹ thuật xử lý hình ảnh(Luận văn thạc sĩ) Định vị robot dựa trên kỹ thuật xử lý hình ảnh(Luận văn thạc sĩ) Định vị robot dựa trên kỹ thuật xử lý hình ảnh(Luận văn thạc sĩ) Định vị robot dựa trên kỹ thuật xử lý hình ảnh(Luận văn thạc sĩ) Định vị robot dựa trên kỹ thuật xử lý hình ảnh

HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc cơng bố cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày 18 tháng 10 năm 2015 (Ký tên ghi rõ họ tên) Ngô Thanh Đông Trang II HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu trƣờng Đại học SPKT TP.HCM tạo điều kiện thuận lợi cho tơi q trình học tập nâng cao trình độ thực đề tài luận văn tốt nghiệp Tôi xin trân trọng cảm ơn TS Lê Mỹ Hà tận tình giúp đỡ, truyền đạt kiến thức đề xuất hƣớng giải vấn đề khó khăn phát sinh trình nghiên cứu Và cuối tơi xin cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp, ủng hộ tôi, cộng tác với tôi, tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tơi hồn thành luận văn Ngơ Thanh Đông Trang III HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà TÓM TẮT LUẬN VĂN Định vị robot đề tài đƣợc nhiều nhà khoa học nƣớc giới quan tâm Ngƣời ta thƣờng dùng loại cảm biến để tính tốn khoảng cách, hƣớng, vận tốc để xác định vị trí robot Vì loại cảm biến sai số, yếu tố khách quan nhƣ robot bị trƣợt trình di chuyển, làm cho vấn đề định vị robot chƣa đƣợc giải triệt để Các nhà nghiên cứu đƣa nhiều giải pháp khác nhƣ định vị robot cách phát vật mốc RFID, sử dụng camera Kinect, stereo camera, GPS… Để đạt đƣợc kết tốt hơn, đề tài tác giả định vị robot sử dụng camera kết hợp GPS Đề tài thực định vị robot sử dụng camera Robot đƣợc trang bị camera thƣờng, q trình di chuyển thu thập ảnh 2D, xử lý tập ảnh này, tính tốn xác định vị trí lập quỹ đạo robot Tuy nhiên định vị robot sử dụng camera chƣa thể xác định vị trí xác robot tọa độ mặt đất Đề tài thực định vị robot sử dụng Module GPS để thu thập liệu kinh độ vĩ độ Từ xác định vị trí robot đồ mặt đất Nhƣng định vị robot sử dụng GPS cho kết chƣa mịn Kết hợp hai kết trên, định vị robot sử dụng camera kết hợp GPS cho kết tốt Robot xác định đƣợc vị trí tọa độ mặt đất, quỹ đạo di chuyển robot đƣợc xác định mịn Trang IV HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà ABSTRACT Location for robot is a subject which is interested by many researchers They often use sensors to measure the distance, orientation and velocity to determine navigation of robot Because sensors still have errors and many external factors such as slipping during moving, the problem of locating robot has not solved thoroughly Researchers gave many various methods for locating robot such as: RFID, using Kinect camera, stereo camera, GPS,… In order to gain better result, in this thesis, navigation of robot fusing camera and GPS is used Locating robot using camera in this thesis, camera is attached on robot, during the movement, it will collect a set of 2D images Processing this set of pictures, counting location and mapping the trajectory of robot But the result of this process cannot give the global location Locating robot using Module GPS is also implemented in this thesis to getting longitude and latitude From that global location of robot is determined But this result is not smooth Fusing camera and GPS gives better result Robot is located its navigation on glocal map, trajectory of robot is smoother Trang V HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà MỤC LỤC ABSTRACT V MỤC LỤC VI DANH SÁCH CÁC HÌNH IX DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT XI Chƣơng TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan lĩnh vực nghiên cứu, kết nghiên cứu nƣớc công bố 1.1.1 Tổng quan định vị robot 1.1.2 Kết nghiên cứu nƣớc 1.2 Mục tiêu, khách thể đối tƣợng nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu 1.2.2 Khách thể nghiên cứu 1.2.3 Đối tƣợng nghiên cứu 1.3 Nhiệm vụ đề tài phạm vi nghiên cứu 1.3.1 Nhiệm vụ đề tài 1.3.2 Phạm vi nghiên cứu 1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu Chƣơng CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tìm cặp điểm đặc trƣng tƣơng đồng 2.1.1 Các loại đặc trƣng Trang VI HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà 2.1.2 Harris Laplace 2.1.3 SIFT 2.1.4 SURF 11 2.1.5 Moravec corner 11 2.1.6 Harris corner 12 2.2 Thông số nội camera 15 2.3 Thuật toán RANSAC 19 2.4 Định vị camera dựa điểm tƣơng đồng 21 2.4.1 Hình học Epipolar ma trận 21 2.4.2 Ma trận thiết yếu thông số ngoại camera 22 2.5 Hệ thống định vị toàn cầu GPS 23 2.5.1 Tổng quan GPS 23 2.5.2 Các thành phần hệ thống định vị GPS 23 2.5.3 Chuẩn NMEA 25 Chƣơng 29 ĐỊNH VỊ ROBOT DI ĐỘNG NGOÀI TRỜI 29 3.1 Xác định vị trí robot dựa vào camera 29 3.1.1 Tìm thơng số nội camera 30 3.1.2 Trích rút đặc trƣng 32 3.1.3 Mô tả cặp đặc trƣng tƣơng đồng 33 3.1.4 Ƣớc lƣợng vị trí camera 34 3.2 Xác dịnh vị trí robot dùng GPS 36 3.2.1 Thu thập liệu GPS 36 Trang VII HVTH: Ngô Thanh Đông 3.2.2 GVHD: TS Lê Mỹ Hà Xác định vị trí robot dựa liệu GPS 40 3.3 Xác định vị trí robot dùng camera kết hợp GPS 42 Chƣơng 43 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM 43 4.1 Kết định vị robot dùng camera 43 4.2 Kết định vị robot dùng GPS 45 4.3 Kết định vị robot kết hợp camera GPS 46 Chƣơng 50 KẾT LUẬN 50 5.1 Kết đạt đƣợc 50 5.2 Hạn chế đề tài 50 5.3 Hƣớng phát triển đề tài 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO 56 Trang VIII HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 1.1: Dùng xe ô tô đƣợc trang bị thiết bị định vị GPS để lập đồ Hình 2.1: Phƣơng pháp tính DoG Hình 2.2: Tìm điểm đặc trƣng từ giá trị DoG Hình 2.3: Mơ hình Pinhold 15 Hình 2.4: Hệ tọa độ tƣơng đƣơng mơ hình Pinhold 16 Hình 2.5: Quan hệ tọa độ camera tọa độ không gian 18 Hình 2.6: Tập liệu đƣờng thẳng 20 Hình 2.7: Tìm đƣờng thẳng dùng thuật tốn RANSAC 20 Hình 2.8: Mơ tả hình học Epipolar 21 Hình 2.9: Các thành phần hệ thống định vị GPS 23 Hình 2.10: Bố trí vệ tinh không gian 24 Hình 2.11: Vị trí trạm điều khiển giám sát GPS 25 Hình 3.1: Lƣu đồ định vị robot dựa vào camera 29 Hình 3.2: Tập ảnh bàn cờ 31 Hình 3.3: Bộ phát đốm phát góc 32 Hình 3.4: Ảnh sau thực lọc đốm lọc góc 32 Hình 3.5: Điểm đặc trƣng đốm đặc trƣng góc 33 Hình 3.6: Bộ lọc Sobel 34 Hình 3.7: Cặp điểm đặc trƣng tƣơng đồng 34 Hình 3.8: Module SIM968 [19] 36 Hình 3.9: Sơ đồ mạch cung cấp nguồn chân VBAT [19] 37 Trang IX HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà Hình 3.10: Thời gian mở SIM968 [19] 37 Hình 3.11: Kết nối giao tiếp nối tiếp [19] 38 Hình 3.12: Ảnh chụp mặt đất từ điểm P1P2P3P4 40 Hình 3.13: Hệ trục tọa độ ảnh mặt đất 41 Hình 4.1: Ơ tơ thu thập liệu 43 Hình 4.2: Cặp điểm đặc trƣng tƣơng đồng hai ảnh liên tiếp 44 Hình 4.3: Tọa độ vị trí camera hai khung ảnh 45 Hình 4.4: Bản đồ 2D dùng tập ảnh camera 45 Hình 4.5: Kết định vị robot trình di chuyển dùng GPS 46 Hình 4.6: Sai số tồn cục định vị dùng camera 47 Hình 4.7: Sai số toàn cục định vị dùng GPS 47 Hình 4.8: Định vị robot dùng camera kết hợp GPS 48 Hình 4.9: Quỹ đạo robot bị phần tín hiệu từ camera 48 Hình 4.10: Quỹ đạo robot sau đƣợc bổ sung tín hiệu GPS 49 Hình 5.1: Sai số định vị khn viên có nhiều đối tƣợng di chuyển 51 Trang X HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT SFM: Structure from motion RANSAC: Random sample consensus SIFT: Scale invariant feature transform IR: Infrared radiation GPS: Global Positioning System NMEA: National Marine Electronics Association DCE: Data Communication Equipment DTE: Data Terminal Equipment RFID: Radio Frequency Identification SAD: Sum of Absolute Differences Trang XI HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà Hình 4.2: Cặp điểm đặc trƣng tƣơng đồng hai ảnh liên tiếp Tìm ma trận từ cặp điểm đặc trƣng tƣơng đồng, ta đƣợc ma trận F:  1.5962e  006 4.7908e  004 5.9811e  002  F   4.7873e  004 6.5853e  006 3.0742e  001  6.2448e  002 3.0877e  001  Tìm ma trận thiết yếu E, đƣợc kết sau:  6.6448e  001 1.9943e  002 2.0751e  001  E  1.9928e  002 2.7413e  000 2.7600e  000   2.0316e  001 1.8371e  000 6.1219e  002  Từ kết ma trận E ta tìm ma trận thơng số ngoại camera, thơng số thể vị trí góc quay camera; gọi P1, P2 hai thông số camera chụp ảnh ảnh Chọn camera làm gốc tọa độ có: 1 0  P1  0 0  0  Tìm ma trận thơng số camera 2, ta đƣợc kết quả:  0.9999 P   0.0019  0.00012 0.0019 0.9999 0.00013 0.06264  0.0011  0.15385 0.00117 0.9999 1.50584  Trang 44 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà Hình 4.3: Tọa độ vị trí camera hai khung ảnh Trong đồ 2D ta chọn giá trị P(1,4) thể vị trí tọa độ x, P(3,4) thể vị trí tọa độ z Vẽ đƣờng thẳng thể dịch chuyển camera không gian thể Hình 4.3 Lặp lại tƣơng tự với ảnh kế tiếp, ta tìm vị trí camera Hình 4.4 thể kết đồ 2D từ 680 ảnh với điểm ban đầu gốc tọa độ Hình 4.4: Bản đồ 2D dùng tập ảnh camera 4.2 Kết định vị robot dùng GPS Đầu tiên xác định vị trí khu vực tiến hành thực nghiệm Google earth nhƣ Hình 3.12 Tiếp theo ta xác định quỹ đạo robot khu vực sử Trang 45 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà dụng GPS Dữ liệu từ GPS đƣợc lắp robot trình di chuyển đƣợc sử dụng để trích kinh độ, vĩ độ Sử dụng kết dựng ảnh 2D ta đƣợc kết nhƣ Hình 4.5 Từ kết ta thấy quỹ đạo ô tô không đƣợc mịn, bị phân đoạn nhiều thể sai số liệu từ GPS lớn Hình 4.5: Kết định vị robot trình di chuyển dùng GPS 4.3 Kết định vị robot kết hợp camera GPS Hình 4.4 cho ta quỹ đạo robot tƣơng đối mịn xác nhƣng từ tập liệu ta không xác định đƣợc điểm đầu, hƣớng robot đồ Nghĩa ta xác định đƣợc vị trí cục robot Một ƣu điểm sử dụng định vị dùng camera kết sai số cục nhỏ, nhƣng khuyết điểm phƣơng pháp kết sai số tồn cục Có nghĩa robot di chuyển quĩ đạo khép kín, nhƣng kết lập đồ robot khơng khép kín Hình 4.6 Về sai số robot di chuyển thời gian lớn cho kết sai số cao Trang 46 HVTH: Ngơ Thanh Đơng GVHD: TS Lê Mỹ Hà Hình 4.6: Sai số toàn cục định vị dùng camera Định vị robot sử dụng GPS xác định vị trí mặt đất nhƣng sai số cục lớn Ƣu điểm phƣơng pháp sai số toàn cục nhỏ, có nghĩa robot di chuyển theo quĩ đạo khép kín kết robot lập đƣợc đồ khép kín Hình 4.7 Vì phần robot đƣợc định vị sử dụng phƣơng pháp kết hợp camera GPS Điểm xuất phát Điểm kết thúc Hình 4.7: Sai số toàn cục định vị dùng GPS Để xác định vị trí hƣớng robot ban đầu tác giả dựa vào 30 liệu hai tập liệu Hình 4.8 thể kết định vị robot dùng camera kết hợp GPS sử dụng phƣơng pháp tính trung bình Trang 47 HVTH: Ngơ Thanh Đơng GVHD: TS Lê Mỹ Hà Hình 4.8: Định vị robot dùng camera kết hợp GPS Bên cạnh ƣu điểm phƣơng pháp sử dụng tín hiệu lại bổ sung vào để xác định vị trí robot hai tín hiệu bị Thực nghiệm sau đƣợc thực trình di chuyển, tín hiệu từ camera bị nhƣ Hình 4.9 lúc này, liệu từ GPS bổ sung vào để đảm bảo robot đƣợc định vị liên tục nhƣ Hình 4.10 Hình 4.9: Quỹ đạo robot bị phần tín hiệu từ camera Trang 48 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà Hình 4.10: Quỹ đạo robot sau đƣợc bổ sung tín hiệu GPS Trang 49 HVTH: Ngơ Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà Chƣơng KẾT LUẬN Chƣơng trình bày kết đạt đƣợc hạn chế tồn đề tài Đồng thời, hƣớng nghiên cứu để tiếp tục phát triển đề tài củng đƣợc đề cập cuối chƣơng 5.1 Kết đạt đƣợc Trong đề tài tác giả xây dựng đƣợc quỹ đạo robot dùng phƣơng pháp: phƣơng pháp thứ sử dụng camera; phƣơng pháp thứ hai sử dụng thiết bị GPS; phƣơng pháp thứ ba kết hợp camera GPS Để thực đƣợc điều tác giả thực đƣợc bƣớc sau:  Dùng lọc đốm góc để trích rút đặc trƣng  Tìm cặp điểm đặc trƣng tƣơng đồng ảnh  Tính tốn tìm ma trận  Tính tốn tìm ma trận thiết yếu  Tính tốn tìm vị trí robot từ tập ảnh  Vẽ quĩ đạo robot dùng camera GPS Với phƣơng pháp chọn, vị trí robot đƣợc định vị tốt theo tọa độ trái đất, quỹ đạo mịn cải thiện đƣợc tình trạng liệu từ hai thiết bị 5.2 Hạn chế đề tài Tuy nhiên, đề tài cịn hạn chế dùng tơ di chuyển khn viên nhỏ, quan cảnh phƣơng tiện giao thông di chuyển Khi định vị robot Trang 50 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà khuôn viên nhiều đối tƣợng chuyển động kết đề tài cho sai số cao đƣợc thể Hình 5.1 Hình 5.1: Sai số định vị khn viên có nhiều đối tƣợng di chuyển 5.3 Hƣớng phát triển đề tài Đề tài đƣợc phát triển theo nhiều hƣớng khác để xây dựng nên ứng dụng hoàn chỉnh nhƣ:  Kết hợp thuật toán điều khiển để định điều khiển robot mơi trƣờng đối trƣợng di chuyển  Kết hợp với thuật toán dùng stereo camera để xác định loại bỏ điểm đặc trƣng đối tƣợng di chuyển Từ dựa đặc trƣng cịn lại tính tốn định vị robot  Kết hợp nhiều liệu camera, GPS, cảm biến lazer…dùng thuật toán EKF phép sai số nhỏ Trang 51 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà PHỤ LỤC Chức chân module SIM968 Tên chân Pin number I/O VBAT 62, 63 I Nguồn cấp 3.2V ~ 4.8V VRTC 42 I/O Nguồn cấp cho RTC Nên kết nối với pin tụ (e.g 4.7uF) VDDEXT 44 O Nguồn ra2.8V GPSVANTOUT 75 O Ngõ 2.8v cho anten GPS Khơng dùng để hở GPSVANTIN 76 I Nguồn cấp cho anten GPS Khơng dùng để hở GND 1, 2, 5, 10, 14, 37, 40, 41, 43, 57, 58, 60, 61, 64, 65, 77, 78, 80 Mô tả Ghi Cấp nguồn công suất Đất Giao tiếp sạc VCHG 74 I Ngõ vào sạc TEMP_ BAT 73 I Cảm biến nhiệt độ pin Trang 52 ngõ Không dùng để hở HVTH: Ngơ Thanh Đơng GVHD: TS Lê Mỹ Hà Bật/ tắt nguồn PWRKE Y I PWRKEY phải đƣợc nhấn nhả 1s để bật/tắt moddun Đƣợc kéo lên bên Các giao tiếp âm MIC1P 23 MIC1N 24 SPK1P 22 SPK1N 21 MIC2P 27 MIC2N 28 SPK2N 25 SPK2P 26 I Ngõ vào phụ trợ audio O Ngõ phụ trợ audio Không dùng để hở I Ngõ vào phụ trợ audio O Ngõ phụ trợ audio Trạng thái STATU S 52 O Trạng thái bật nguồn NETLIG HT 51 O Trạng thái mạng Khơng dùng để hở Giao tiếp LCD DISP CLK - DISPDATA DISP D/C - DISP CS - O I/O O O Giao diện hiển thị Khơng dùng để hở Dữ liệu nói tiếp I2C Khơng dùng để hở Giao tiếp I2C I2CSDA 56 O Trang 53 HVTH: Ngô Thanh Đông I2C-SCL 55 I/O GVHD: TS Lê Mỹ Hà xung I2C Giao tiếp bàn phím / GPIOs GPIO1/ KBR0 31 GPIO1/phím hàng GPIO2/ KBR1 32 GPIO2/ phím hàng GPIO3/ KBR2 33 GPIO3/ phím hàng I/O GPIO4/ KBC0 34 GPIO4/ phím cột GPIO5/ KBC1 35 GPIO5/ phím cột GPIO6/ KBC2 36 GPIO6/ phím cột Khơng dùng để hở Cổng nối tiếp RXD 68 I Dữ liệu nhận TXD 71 O Dữ liệu truyền RTS 66 O yêu cầu gửi CTS 67 I Xoá gửi DCD 70 O Phát liệu RI 69 O Phát gọi DTR 72 I Dữ liệu đầu cuối sẵn sàng Ngõ thông tin GPS NMEA, sửa lỗi cập nhật firmware Khơng dùng để hở Cấp nguồn cho SIM card Hỗ trợ 1.8V or 3V SIM Tất tín hiệu giao tiếp SIM nên Nếu dùng chân RXD TXD nên nối đất DTR, chân khác để hở Giao tiếp GPS/Debug GPS/DB G-TXD 15 O GPS/DB G-RXD 16 I Giao tiếp SIM SIMVDD 20 O Trang 54 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà card SIMDATA 17 I/O Dữ liệu vào/raSIM SIMCLK 19 O SIM clock SIMRST 18 O SIM reset 47 I Khoảng điện áp ngõ vào: 0V ~ 2.8V đƣợ cbảo vệ chống ESD với mảng diode TVS ADC ADC Khơng dùng để hở Điều chế độ rộng xung( PWM ) PWM1 48 O PWM PWM2 49 O PWM PWM3 50 O PWM Không dùng để hở Giao tiếp GSM/GPS RF GSMANT 59 I/O Kết nối anten radio GSM Trở kháng nên đƣợc điều khiển tới 50Ω GPSANT 79 I Kết nối anten radio GPS Trở kháng nên đƣợc điều khiển tới 50Ω Khơng kết nối NC 2,6 Khơng dùng để hở - Trang 55 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Minh Thức, Định vị cho mobile robot sử dụng GPS, ĐH SPKT TPHCM, 2012 [2] Lê Minh, Vẽ Map 3D 2D dùng stereo camera, ĐH SPKT TPHCM, 2012 [3] Motilal Agrawal, Real-time Localization in Outdoor Environments using Stereo Vision and Inexpensive GPS, ICPR, 2006 [4] Renato F Salas-Moreno and Andrew J Davison, SLAM++: Simultaneous Localisation and Mapping at the Level of Objects, CVPR, 2013 [5] D Lowe, Object recognition from local scale-invariant features, Proc of the International Conference on Computer Vision, 1999 [6] David G Lowe, Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints, the International Journal of Computer Vision, 2004 [7] My-Ha Le, A comparison of SIFT and Harris conner features for correspondence points matching, National IT Industry Promotion Agency, 2010 [8] H Bay, SURF: Speeded Up Robust Features, 2006 [9] Harris C and Stephens, A combined corner and edge detector, Proceedings of the Alvey Vision Conference, 1988 [10] Konstantinos G Derpanis, Overview of the RANSAC Algorithm, 2010 [11] Richard Hartley and Andrew Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, the United States of America by Cambridge University Press, 2004 [12] Longuet-Higgins, A computer algorithm for reconstructing a scene from two Trang 56 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà projections, Nature Publishing Group, 1981 [13] Global positioning system standard positioning service signal specification, 1995 [14] http://gis.depaul.edu/shwang/teaching/geog258/GPS.htm [15] http://www.gps.gov [16] I SiRF Technology, NMEA Reference Manual, SiRF Technology, Inc, 2005 [17] A Geiger, StereoScan: Dense 3d Reconstruction in Real-time, Department of Measurement and Control Karlsruhe Institute of Technology, 2012 [18] A Neubeck, Efficient Non-Maximum Suppression, 18th International Conference, 2006 [19] SIMCOM, SIM 968 HARDWARE DESIGN, SIMCOM [20] KRYSTIAN MIKOLAJCZYK, Scale & Affine Invariant Interest Point Detectors, INRIA Rhne-Alpes GRAVIR-CNRS, 2004 [21] Krystian Mikolajczyk, Indexing based on scale invariant interest points, the French project RNRT AGIR, 2004 [22] Zhang, A flexible new technique for camera calibration, IEEE, 2000 Trang 57 S K L 0 ... Chƣơng ĐỊNH VỊ ROBOT DI ĐỘNG NGOÀI TRỜI Xác định vị trí robot đồ mặt đất dựa vào hai q trình: xác định vị trí robot dựa vào camera xác định vị trí robot dựa vào liệu GPS 3.1 Xác định vị trí robot dựa. .. 45 Hình 4.5: Kết định vị robot trình di chuyển dùng GPS 46 Hình 4.6: Sai số tồn cục định vị dùng camera 47 Hình 4.7: Sai số toàn cục định vị dùng GPS 47 Hình 4.8: Định vị robot dùng... xử lý ảnh: phép tốn xử lý ảnh, trích đặt trƣng từ ảnh, loại bỏ đặt trƣng yếu - Thuật tốn trích đặt trƣng đốm góc từ hình ảnh - Thuật toán RANSAC loại bỏ đặc trƣng yếu hình ảnh - Xác định vị trí