Đề tài : Nghiên cứu thiết kế chế tạo hệ thống tự động truy tìm mục tiêu dùng camera ứng dụng cho mobile bot

Trang 1

BỘ GIAO DỤC ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CƠNG NGHỆ TP HCM

THUYET MINH DE TAI NGHIEN CUU KHOA HOC

lên đê tài:

‘THIET KE CHE TAO HE THONG TU DONG TRUY TÌM MỤC TIÊU SỬ DỤNG CAMERA

ỨNG DỤNG CHO ROBOT DI ĐỘNG

TP Hồ Chí Minh, 05/2010

Trang 2

BO GIAO DUC DAO TAO

TRUONG DAI HOC KY THUAT CONG NGHE TP.HCM 629.89 4 THUYET MINH DE TAI NGHIEN CUU KHOA HOC Tén dé tai:

THIET KE CHE TAO HE THONG TU DONG TRUY TIM MUC TIEU SỬ DỤNG CAMERA

ỨNG DỤNG CHO ROBOT DI DONG

Trang 3

LOI NOI DAU

Trong những năm gần đây cùng với sự tiến bộ của Khoa Học Kỹ thuật, cơng cuộc cơng nghiệp hố hiện đại hố đất nước cĩ những bước phát triển vượt bậc, và ngày càng hồn thiện Trước tình hình đĩ, khơng ít những yêu câu và cũng là những thách thức đặt ra cho giới tri thức

Robot di động hay robot tự hành là lĩnh vực khá mới ở Việt Nam Sự phơ biến của robot này từng bước giúp con người chỉnh phục những nơi chưa cĩ dấu chân người (thám hiểm khơng gian, ), phục vụ cho quân sự (trinh thám, dị mìn, ), theo dõi, quan sát, ngay cả ứng dụng vào các cơng việc sinh hoạt trong gia đình (dọn đẹp, nội trợ, lau nha, ), và rất nhiều ứng dụng mà lĩnh vực này mang lại Tất cả những điều đĩ được trình bày trong thuyết minh

Khơng dừng lại ở việc ứng dụng, và cùng gĩp phần phát triển lĩnh vực này, nhĩm đi sâu, nghiên cứu, tìm hiểu bản chất, các đặc trưng, các thành phần, cùng với các ứng dụng chuyên biệt của robot di động và đặc biệt là ứng dụng cơng nghệ xử lý ảnh cho robot di động Chúng tơi thực hiện đề tài “Thiết kế chế tạo hệ thống tự động truy tìm mục tiêu dùng camera ứng dụng cho robot di động ”, như một phân thể hiện sự quan tâm, gĩp phân vào lĩnh vực robot di động, gĩp phần thúc đây nên cơng nghiệp hố hiện đại hố đất nước ngày càng phát triển vững mạnh

Do cịn hạn chế về thời gian cũng như kiến thức và kinh nghiệm, đề tài khơng tránh khỏi những thiếu sĩt Rất mong nhận được ý kiến đĩng gĩp để đề tài hồn thiện hơn

Xin cam on ban lãnh đạo trường Đại học Kỹ thuật Cơng nghệ Tp.HCM, khoa Cơ - Điện — Điện tử đã quan tâm tạo điều kiện cho chúng tơi thực hiện đề tài | nay va xin cảm ơn các đồng nghiệp đã đĩng gĩp ý kiếm giúp chúng tơi thực hiện đề tài tốt hơn

TP.Hồ Chí Minh, Ngày 21 Tháng 05 Năm 2010

Chủ nhiệm đề tài

Trang 4

MUC LUC

Lời nĩi đầu

Mục lục

Thuật ngữ tiếng anh - từ viết tắt

Chuong1 TONG QUAN

1.1 Xu hung tmg dụng cơng nghệ xử lý ảnh -G- - S5 SE eESESErksersrree 3 1.2 Các ứng dụng xử lý ảnh trong nhận dạng, tìm và bám mục tiêu s- 3

1.3 Sử dụng CMUCAM3 điều khiển Robot di động tìm và bám mục tiêu 3

1.4 Tình hình nghiên cứu trong và ngồi nước - s+s se xe vs xeEsEsEcEsecevssree 3 1.4.1 Robot di động tích hợp camera tìm, bám mục tiêu 2s csscsszsccsc2 4

1.4.2 Sử dụng CMUcam3 tìm và bám mục tiêu - 2 2 ng HH

1.5 Nhu cầu thực tẾ co tt 222222111111 12

1.6 Nội dung đề tài: thiết kế thi cơng hệ thống tự động truy tìm mục tiêu sử dụng camera dùng cho robot di động +: k1 n1 neregerey 12 1.6.1 Nhiệm vỤ s.t tt S1 v1 1n T HH TH HT HH ng gen eg 12 1.6.2 Phương pháp nghiên CỨu - sàn H HE re sreesrec 12 Chương 2 2_ PHẢN CỨNG HỖ TRỢ HỆ THĨNG TRUY TÌM MỤC TIÊU

ỨNG DỤNG CHO ROBOT DI ĐỘNG

2.1 Cấu trúc Robot di động .-2 s tt 9E111152711011111121100211112256 1215622215112 13

2.2 Động học của rOOI - G0003 01 10055 81 1H ng ngu 5 1 se 13

2.3 Phần didu KHiGn oo seccccssssccsssscssssesssssssssssssesssssccsnscsersnseceesaseersssssusasesseseccusseceesssussesssee 14

2.3.1 Bo mach diéu khién robot str dung AVR v scssssssssecsecsccssssesssscsseccsuccessecssesessee 14

2.3.2 Hai động cơ DC điều khiển bánh trái va phai c.ccccecsecsssccsecsscsesceesseessessesssees 15 2.3.3 Động cơ RC Servo xoay CMUCAM3 lên xuống 2G nctvrersrsecrrsrs 15

2.3.4 Mơ đun xử lý ảnh: CMUCAÌM3 - (sat E911 EEExEEeExrereerersree 15 2.3.4.1 Giới thiệu Q.1 HE 111515 12s cscee 15

2.3.4.2 Chức năng -c-cc 2cttS22EE2222111222223222eccxee Ma 16

2.3.4.3 Vi điều khiển chính : LPC21068 NXP sccsccssccctecsssseessssecssucsssseesssseceseees 16

2.3.4.Á CamFA Q0 HT ng HH Tu HH cung cac 17

2.3.4.5 Khe mở rộng SD/MMC sxkkeSH SH SE TH ereEesrrrererrsee 17 2.3.4.6 Giao tiếp UART, SPI, GPIO port 5 cccccreeerserserseerrseecccrssres T7

2.4 Sơ đồ khối tổng quát robot di động : HH4 0111010 ng HH dc ki 18 2.5 So dd phan cing CMUCAMB cssecccsssecssssssscscsssccssseecscsssecesuesesscecssssssecessusesssusesssssseesseee 19 2.6 Sơ đồ khối kết nối MCUCAM3 với Robot di d6ng scecccsessssecssssscessssccssecsssecsessesesssces 19

Trang 5

Chương3 CAC PHUONG PHAP XU LY HINH ANH NHAN DANG, DIEU

KHIEN ROBOT DI DONG BAM MỤC TIÊU

3.1 Cac cOmg cu HG tro .eecccccsssssessecsececsececsecessesessssecscsessesecscsussesesscssssssssesesaveucasanencanensenes 20

3.1.1 Phan MOM ccccesecscsssssccsssseccsssssccessssesesssssseessssvecssssssssesssssveceessnuseesssuvecesanseesen 20

BDD.D Ride7 20

3.1.1.2 Trình biên dịch : GŒC - -s- <5 << sa SE 1S SH g1 czEczesersrsee 21

“5= 0 21 3.1.2 Thu vién cc3.h hd tro CMUCAMB c.cccsesscsscsceccessesecsesecsssscsssssssssssssecessvsesensaves 21 3.2 COng nghé xu ly anh oes esesscsssscsescsesecsescsssesssesssscsssssuacsessssecssseeceaeaeecscsseceserese 22

3.2.1 Hệ thống xir by an oo cccceecsssssssecssesssessssscssscssscsssscsssccsscesuscssusessuessucssusssssecsseees 22

KV Na hiađdđiiidđđÝÝÝÝÝÝÝÝỶ 23 3.2.3 Nâng cao xử lý chất lượng ảnh 2% vs SSEk+EtEESEEEEEESEEeEEeExerserrecreee 24 3.2.4 Phát hiện biên và làm nỗi bật biên 2228 +e+ESEEeESEEEEE2EEE2EEEsEerrsrerrses 25 3.2.5 Phân vùng ảnh - - 5< + S3 c3 11 13 1H g1 HT ngu n1 HE 110 1e 5Ee sex 26

3.2.6 Nhận dạng ảnh - G G1 01 9 1 ngưng ST ngu rsg 27 | 3.3 Một số giải thuật nhận dạng mục tiÊU - - c4 cọ TK ng ve x 27

3.3.1 Phân biệt theo màu G- s2 SE 1 918 53 31 581 Hs ca ng serse 27 3.3.2 Thuật tốn dựa theo vùng biÊn G- k1 SH SE S 913131 3 se g3 sesreeeersrses 29 3.3.3 Thuật tốn dựa vào diện tÍch << - se + k9E S9 tt SEESEeEEesksecsEeerersezesee 30 3.4 Giải thuật xác định đường đi cho rOboOI - - Gv SA Sa sac serey 31 3.4.1 Giải thuật đi chuyên theo phân biệt màu mặc định - màu đã học 35

3.4.2 Giải thuật đi chuyển bám theo đối tượng chuyển động - -s e2ss+zs+ 38

3.4.3 Giải thuật di chuyển tìm kiếm mục tiêu trong khơng gian quanh Robot 39

Chương4 THỰC NGHIỆM GIẢI THUẬT ĐIÊU KHIỂN VỚI MƠ HÌNH

ROBOT DI DONG CO GAN CMUCAM3 - ĐÁNH GIÁ KÉT QUA

4.1 Thuc nghiém cdc gidi thuat xtr ly anh eo cccccscssscssssescsescssscsescsececscscesecscssscseeceees 40 4.1.1 KOt QUass.cccecscssssscsssecssesssscssscsssscssecssusssssecsussessessucessuscsssessussssecsssecssucsssscssecesssees 40

| AAD Darby ib vss csscscsscvssscsscccccnsessssessscesccsvesssssessssusssssssusesesasessssssusssssseseeeesesense 40

4.2 Thực nghiệm giải thuật tìm kiếm đối tượng, xác định đường di cho robot 41 42.1 KOtQUa eeceecccssssssssscsssssssscsessssssssecsssssssescessenuussceessnsseussssesssssssscsssussssesssssasevensesee 4] 42.2 )L-!ỊC:aađađaadẢđốaÝẽÝỶÝỶẢỶẢẢÝ 41

Chuong5 KẾT LUẬN

5.1 Những kết quả đạt QUOC oo cccssesecssecssssssseseesssssussesessssssessesssssussessssssuesssesceusarsesscereeces 42 5.2 Những kết quả chưa đạt được sec ++keSEEtSEEESEEEEEEEEEEEEESEEEESEEESEEEEEEEESEEEerrree 42 5.3 Hướng phát triỂn ¿c1 EE11 E11 11117501711111021512110215921121511551125Essse 42

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Trang 6

Hệ Thống Tự Động Truy Tìm Mục Tiêu Sử Dụng Camera

THUAT NGU TIENG ANH - TỪ VIET TAT Mobile robots Legged Wheeled CAMP-OUT Space and Naval Warfare Systems Center Radio Frequency LVDT (Linear Varible Differential Transformer) Pixel PEL-Picture Element Resolution Image Neighbors Stretching Contrast Digital Negative Intensity Level Slicing Bit Extraction Homomorphic Filter Inverse Filter Boundary Blod Coloring Frame LPT IC Power SO20 GND - Ground PWM - Pulse Width Modulator VĐK RS232 Received data(RxD) Transmitted data(TxD) Signal ground(GND) TTL Robot di động Chuyển động bằng chân Chuyên động bằng bánh Ngồi Trại Trung tâm Khơng Gian và Hệ Thống Thuy Chiên Tín hiệu tần số radio (RF) cảm biên thê vi sai Điểm ảnh Phan tử ảnh Độ phân giải Lân cận điểm ảnh Tăng độ tương phản Biến đổi âm bản Cắt theo mức Trích chọn bit Lọc đồng hình Kỹ thuật lọc ngược Đường biên, đường bao

Trang 7

Chương! TONG QUAN

1.1.Xu hướng ứng dụng cơng nghệ xử lý ảnh:

Những năm gần đây cơng nghệ nhận dạng, xử lý ảnh ngày càng phát triển Cơng nghệ thu nhận ảnh cũng cĩ những bước tiến vượt bậc Những loại máy ảnh, máy quay phim, camera với độ phân giải ngày càng cao nhằm thu được những hình ảnh ngày càng sắc nét liên tục ra đời Đi theo đĩ là những cơng nghệ kỹ thuật về xử ly ảnh tiên tiến nhằm đáp ứng được yêu cầu khác nhau, đa dạng của cuộc sống

Các lý thuyết xử lý ánh trong từng lĩnh vực được nghiên cứu ngày một chuyện sâu nhằm đáp ứng được những địi hỏi xử lý tỉnh tế, chuyên mơn

Lý thuyết xử lý ảnh dạng bám mục tiêu đã cĩ nhiều nghiên cứu tiền đề Nghiên

cứu và vận dụng lý thuyết xử lý ảnh nhận dạng bám mục tiêu kết hợp với điều khiến Robot di động là một trong những nội dung chính của đề tài

1.2 Các ứng dụng cơng nghệ xứ lý ảnh nhận dạng, tìm kiếm và bám mục tiêu: - _ Các ứng dụng cĩ trong robot tự hành thơng minh, các thiết bị cảm biến thị giác

đĩng vai trị ngày càng quan trọng

- Các ứng dụng nhận dạng ảnh, bám mục cĩ nhiều trong các ứng dụng cơng

nghiệp, dân dụng, quân dụng

- _ Các thiết bị robot dịch vụ trong nhà

Hình 1.1 ERS312 cua Sony

1.3 Sử dụng CMUCAM83 điều khiến Robot di động tìm kiếm và bám mục tiêu

- _ Với yêu cầu cần một mơ đun nhận dạng và xử lý tín hiệu ảnh điều khiển cho Robot di động bám mục tiêu - CMUCAM3 là một giải pháp lựa chọn

- CMUCAM3 là một mạch vi điều khiển cĩ chức năng thu nhận và xử lý ảnh,

thích hợp cho việc gắn lên robot di động 1.4 Tình hình nghiên cứu trong và ngồi nước:

1.4.1 Robot di động tích hợp camera tìm kiếm và bám mục tiêu:

eee eee rere eee ee

Ha Ngoc Nguyén

Trang 8

Hệ Thống Tự Động Truy Tìm Mục Tiêu Sử Dụng Camera Hiện chưa cĩ thơng tin cụ thể về các đề tài nghiên cứu về robot di động tìm kiếm và bám mục tiêu trong nước tích hợp mơ đun xử lý ảnh qua camera Nhưng trên thế giới, một số trường đại học và cơng ty, các kỹ sư và sinh viên đã chế tạo các robot di động tìm kiếm và bám mục tiêu Dưới đây là một số thơng tin:

sẻ EyeBot

- _ EyeBot được chế tạo tai dai hoc Western Australlia

-_ ByeBot là thiết bị điều khiển cho robot di động- những robot cĩ thể chạy hoặc

bay Bao gồm một vi điều khiển 32bit, màn hình hiển thị và camera Phần cứng:

e Sử dụng vi điều khiển Motorola 68332 32bit 25MHz e 1MB RAM

e 512KB ROM

e 1 céng Parallel, 2 céng serial, 8 chan input/outputs, 8 chan digital outputs, 8 chan analog inputs

e 4 phim nhan: reset, nguồn e speaker, microphone e_ cĩ thể kết nối mơ đun wireless Đặc điểm: e Chương trình xử lý tín hiệu ảnh thời gian thực ©_ tích hợp camera màu số e LCD (Large Graphics Display) e Hé6 tro lập trình Unix ° Giao tiép may tinh thong qua RS232, nạp chương trình vào RAM hoặc Flash-ROM

e_ Lập trình bằng ngơn ngữ C hoặc Assembly

Lee GHI TnETTT-ETDROEDODDDOODOEGOROEEREEEOEHEEEHEENEANnHEgg

Trang 9

Hình 1 2 Các hình ảnh về EyeBot

Mơ-äun xử ly tin hiéu anh EyeCam :

- EyeCam str dung cam bién CMOS full color 24bit

- D6 phan giải 80x60 pixel

Trang 10

Hé Thống Tự Động Truy Tìm Mục Tiêu Sử Dụng Camera $ ` Sưrveyor SRV-1 Blackfin Robot

- Sản phẩm của cơng ty Surveyor Phần cứng:

Trang 11

Hinh 1.6 Robot Surveyor SRV-1 Blackfin Bo mach SRV-1 Blackfin Camera

Cảm bién camera Omnivion OV9655 1.3 megapixel - Vixitr ly Blackfin BF537, 5|00MHz

- 32MB SDRAM, $MB SPI Flash

Trang 12

Hệ Thống Tự Động Truy Tìm Mục Tiêu Sử Dụng Camera ⁄ N Hình 1 8Bo mạch SRV-1IBlackfin Camera & Dr Robot

- _ Là loạt sản phẩm được thương mại hĩa của cơng ty Dr Robot

- Các kiểu dáng khác nhau, tựu chung gồm cĩ mạch điều khiến chính, mơ đun camera, mơ đun wireless và các cơ câu tùy theo

- _ Chức năng tìm đường, điều khiển từ xa Hỗ trợ các ứng dụng tùy người dùng - _ Giá tham khảo 2.000$ - 6.000$

Hinh 1.9 Dr Robot & POB-Bot Avoider II

-_ POB-Bot Avoider II là một trong những sản phẩm được thương mại hĩa của

cơng ty POB Technology

Trang 13

POB-Bot Avoider II được phát triển theo hướng là Kit để thực hành trong nghiên cứu Cách ứng dụng trong các gĩi được đơn giản hĩa tối đa để người dùng dễ sử dụng Kết nối với máy tính qua USB

Trang 14

Hinh 1.11 M6 dun xt ly tin hiéu anh POB-Eye & POB-Bot Follower

- _ Một kiểu dáng khác trong dịng POB

Hinh 1.12 POB-Bot Follower M6 dun xu ly tin hiéu anh POB-Eye

- Cai tién vé hinh dang dang ké, gan giéng CMUCAM3

Trang 15

Hinh 1.14 Eye-bot va cac ngoai vi Distance Sensors

1.5.2 Sir dung CMUcam3 bam muc tiéu 4 SpoonBot

- _ SpoonBot là robot di động được chế tạo thử nghiệm các tính năng CMUCAM3 - _ SpoonBot điều khiển hai động cơ servo,xử lý tín hiệu ảnh với mơ đun xử lý tín

hiéu anh CMUCAM3

- _ SpoonBot cĩ các chức năng cơ bản dị đường, nhận dạng mục tiêu, hướng sáng

Trang 16

Ni NRsNnnninnnnnnniiniioniianiinsianiipiniiiaoiooionsiinnnietiaiiaignskiniduatiiniiinoiinniienikiniiieiinaiiieounnioiiiipiipansagnsnosonniouonsoiigoguoioasisiossetssiastinsnnngiigi

1.5 Nhu cầu thực tế

- Các sản phẩm thương mại dịng robot di động cho thấy nhiều nhu cầu khác nhau cần robot di động điều khiển từ xa, bám mục tiêu

- _ Xây dựng hệ thống Robot đi động bám mục tiêu bằng xử lý ảnh là nền tảng cho

nhiều ứng dụng khác

- Robot di động cần linh hoạt, cĩ khả năng tự đưa ra tín hiệu xử lý trong các trường hợp khác nhau, cĩ thể điều khiển từ xa thực hiện các nhiệm vụ chuyên biệt

- Str dung Robot di động bám mục tiêu định sẵn ứng dụng dị tìm các vật thể trong mơi trường đặc biệt

1.6 Nội dung đề tài :

1.6.1 Nhiệm vụ

- _ Lập trình tìm kiếm và nhận dạng mục tiêu với CMUCAM3

-_ Điều khiển Robot di động tự tìm kiếm và bám theo mục tiêu thơng qua giao tiếp giữa CMUCAM3 với VĐK của Robot

1.6.2 Phương pháp thực hiện

- _ Thi cơng mạch động lực điều khiển robot di động

- _ Tìm hiểu, nắm vững cách lập trình, sử dụng CMUCAM3 nhận dạng, xử lý tín hiệu ảnh

- _ Nghiên cứu phương pháp xử lý tín hiệu ảnh bám mục tiêu định sẵn

-_ Kết hợp lý thuyết xử lý ảnh bám mục tiêu, lập trình CMUCAM3 điều khiển

Robot di động nhận dạng bám mục tiêu định sẵn

LE NTI TENE EAA

Trang 17

Hệ Thống Tự Động Truy Tìm Mục Tiêu Sử Dung Camera Chương2 PHẢN CỨNG HỖ TRỢ HỆ THĨNG TRUY TÌM MỤC TIÊU ỨNG DỤNG CHO ROBOT DI ĐỘNG 2.1 Cấu trúc Robot di động:

Robot di động thử nghiệm thuộc loại robot di chuyển bằng bánh xe (wheeled) bao gồm 2 bánh sau chủ động được gắn với 2 động cơ DC năm phía sau robot và một bánh lái bị động nằm phía trước robot Khả năng di chuyên và hướn di chuyển của robot phụ thuộc vào sự phối hợp tốc độ giữa hai động cơ gắn với bánh chủ động 2.2 Động học của robot: YAN — PK aw ay Ye SN ™e, ; an mm, f NA TO f MS ý "tàw om ° (Œ) Mh „ >;

Hình 2.1 Déng hoc cua robot

Goi AS), AS», là đoạn dịch chuyên của 2 bánh chủ động Ta cĩ:

AS,= Ag,r AS) = Aø,r

Với Ao,, Ao, , r lần lượt là lượng dịch chuyển quay và bán kính của hai bánh chủ động

T là khoảng cách giữa hai bánh Rp, A„ là bán kính quay và gĩc dịch chuyên

của robot trong mặt phẳng nằm ngang Khi đĩ:

Rp= | AS +45 AS, +S, » Aw = O52 — AS:

2 AS, — AS, —AS, T

Khi AS,= AS,; Rp=œ; AW= 0, robot đi theo quỹ đạo đường thẳng, tiến hoặc lùi, Khi AS,= -AS,; Rp= 0; Aw=^2% (điểm D) a ea

Ha Ngoc Nguyén Trang 13

Trang 18

Hệ Thống Tự Động Truy Tìm Mục Tiêu Sử Dụng Camera Ax, Ay: Luong dich chuyén theo 2 phương của hệ tọa độ gắn với robot Ax =R,sin(A¥); Ay=R,(1—cos(A¥))

AX,AY: Lượng dịch chuyển của robot theo hai phương gắn với hệ tọa độ

ác |AX|- |A* -Ay cos(Af) B0e" | AY Ay Ax ||sin(A)

VỊ trí của robot được xác định bởi tọa độ gốc cua D (Xp va Yp) + gốc định hướng \f„, tọa độ tại thời điêm thứ 1 được xác định như sau:

Pi) P(t) AY (i)

Xpø | = | Xoœ-g |† | Xoụ

Y pi) Ypg_p AY py)

2.3 Phần điều khiến :

2.3.1 Bo mạch điều khiến robot sử dụng AVR : Vị điều khiển Atmega32

Atmega là họ vi điều khiến AVR CMOS 8-bit của Atmel Vi điều khiển cĩ những đặc tính sau:

- _ Tốc độ cao, nguồn thấp - - 32 thanh ghi đa mục đích

- _ Hoạt động ơn định, tốc độ lên tới 16 Mhz

- - Bộ nhớ FLASH 16 K Bytes - - Bộ nhớ EEPROM 512 Bytes - SRAM nội IK Bựes

-_ Chu kỳ ghi xố Flash/Eeprom 10.000 lần - _ Bảo mật bằng phần mềm

- Hỗ trợ lập trình, debug Flash ( sửa lỗi mã chương trình), Eeprom (bộ nhớ trong vi xử lý ), Fuse (các bit cầu chì đề cài đặt một số tính năng ) va Lock bit ( bit khĩa) qua giao dién JTAG

- 2b6dém thoi gian 8 bit voi compare Mode (chế độ so sánh)

- _ 1 bộ đếm thời gian 16 bit với Compare Mode (chế độ so sánh) và Capture Mode (chế độ phát hiện cạnh lên hoặc cạnh xuống) - - Tích hợp bộ đếm thời gian thực - 4 kênh PWM - - 8 kênh ADC 10 bít với e 8 kênh chế độ đơn e 7 kênh vi sai

e 2 kênh vi sai tích hợp bộ khuyếch dai 1x, 10x, 200x -_ Giao diện nối tiếp 2 dây(SCL, SDA), USART, SPI

- Watchdog timer

- Chế độ so sánh Analog

- Tich hop dao động RC bên trong lên tới § MHZ - Chip 40 chân với 32 ngõ vào/ra

- Nguồn sử dụng: 2.7~5.5 V

Trang 19

Hệ Thống Tự Động Truy Tìm Muc Tiéu Si Dung Camera

2.3.2 Hai động cơ DC điều khiến bánh trái và phải : > Loại động cơ: e Dong cơ DC hiệu MODEL GC-3642-002 > Thơng số kỹ thuật: e Tốc độ :29 vịng/phút e_ Điện 4p str dung: 9 — 24 VDC e Duong kinh truc :6 mm Chiêu dài động cơ: 80 mm

2.3.3 Động cơ RC Servo xoay CMUCAM8 lên xuống :

- Động cơ RC Servo là loại động cơ cĩ cơng suất nhỏ, gĩc quay giới hạn, dùng

cho các thiết bị điều khiển vơ tuyến, các thiết bị cĩ kích thước nhỏ

- Điều khiển bằng chế độ PWM, tốc độ vịng quay của động cơ là cĩ định, giá trị PWM xác định vị trí gĩc quay Với ưu điểm này nên động cơ RC Servo được chọn làm động cơ xoay CMUCAM83, giúp CMUCAM3 lính hoạt hơn

Trang 20

Hệ Thống Tự Động Truy Tim Mục Tiêu Sử Dụng Camera

Là 1 bộ thu nhận và xử lý tín hiệu ảnh gồm kết nối giữa cảm biến

camera cmos và mạch điện vi xử lý chính là ARM7

Mơi trường phát triển mã nguồn mở trên Windows và Linux

Khe cắm thẻ nhớ MMC với hỗ trợ ơ đĩa FATI16

Diéu khién servo 4 céng

Tải ảnh vào bộ nhớ 26 hinh anh trén gidy (26 Frames per second) Trình thơng dịch ngơn ngữ dung lượng nhẹ LUA cho phép theo nguyên

mẫu truyền nhanh Phần mềm nén ảnh JPEG Thư viện thao tác ảnh cơ bản (cc3_ lib) 2.3.4.2 Chức năng : Cĩ thể lập trình bằng chương trình nguồn mở GCC Nhận và xử lý tín hiệu ảnh

Truyền tín hiệu ánh thơng qua UART, SPI,GPIO

4 chân điều khiển động cơ servo

Trang 21

Hệ Thống Tự Động Truy Tim Mục Tiêu Sử Dụng Camera

TT ATT TRS

e D6 phan giai 352x288 pixel

e CMUCAM8 hoạt động với cảm biến camera 0V6620, 0V7630 2.3.4.5 Khe mở rộng SD/MMC :

e Khe cém mở rộng SD/MMC dùng để lưu trữ ảnh trong quá trình xử lý e_ Giao tiếp SPL

e Luu anh 26 hinh/gidy (26 frame per second) 2.3.4.6 Giao tigp UART, SPI, GPIO port :

" Giao tiệp UART với máy tính qua các chân serial

s 4 chân TLL, trong d6 2 chan dé liéu, 1 chan GND, 1 Vee +5v

® _ chân servo điều khiển động cơ

10 chân GPIO mắc ngồi hỗ trợ người dùng tùy chỉnh

GPIO Header Analog Output Serial Port TTL Serial Port Camera rome Connector Serial Bypass Jumper _———— Servos Poris-—— Power Select Jumper Servo Power mm Power

LEDs On/Off Switch Button / ISP Enable

Hình 2.3 Sơ đồ các ngõ giao tiếp trên CMUCAM3

nn rn nnn

Trang 22

Hé Thống Tự Động Truy Tìm Mục Tiêu Sử Dụng Camera 2.4 Sơ đồ khối tổng quát robot di động : Cảm biến Lấy ảnh Camera “ 5 Bộ nhớ đệm Averlogic sẽ Thẻ nhớ sả To dã = | GPIO Port Vi diéu khién chinh LPC21068 NXP 3 sÃ [Servo port Giao tiếp đe 2 D/C Serve may tinh

Trang 23

Hệ Thống Tự Động Truy Tìm Mục Tiêu Sử Dung Camera 2.5 Sơ đồ phần cứng CMUCAM3 : Cam bien CMOS Bé nhé dém Nút nhân 4 động cơ servo Bo mạch xử lý hình ảnh Yi điều khiển LPC21068 Jumpers (dây nỗi ) 2 đèn led RS-232 Giao tiếp máy tính hoặc Vì xu lý

Hình 2.5 Sơ đơ khối kết nỗi phần cứng CMUCAM3 và Robot di động

2.6 Sơ đồ khối kết nối MCUCAM3 với Robot di động : Mơ hình Robot di dong te Tich hop wb

Bo mach ke ged 2k mabe ke ae

điều khiển| | Eơi điều khiển Khỏixửý — LÍ mơ đun CMUCAM3

Robot đi động tin hiệu ảnh 2 động cơ — ⁄ we - Xử lý tín hiệu khi - nhận đạng xử lý đí chuyên tin hiện ảnh

Trang 24

Chương3 CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ HÌNH ẢNH NHẬN DẠNG, ĐIÊU

KHIEN ROBOT DI DONG BAM MUC TIEU

3.1 Cac cong cụ hỗ trợ:

3.1.1 Phần mềm: 3.1.1.1 Ride7:

-_ Ride7 là phần mèn giao diện lập trình (IDE) của cơng ty RAISONANCE

- _ Hỗ trợ hỗ trợ lập trình C/Assembly cho các dịng ARM, STM8/ST7, CoolRISE, va Cortus-APS3

- _ Tích hợp CodeCompressor tối ưu hĩa code khi biên dịch

- Hỗ trợ RBuilder cấu hình ngoại vi

- _ Chú trọng phần quản lý project một cách thuận tiện - Tích hợp cơng cụ mơ phỏng

Ride? - interrupt.c aan A sien ` ai Dil 2

? Fle Edt View Project Debug Srpts Options Window Help

la 2 Ø6 bÌŒ acm k es GSM Tim vi Foz tsts sr PP giớlc

Project ax ce3_hal.c_cc3.c_devices.c_main.c_ serial ax =?) Show = (1) Project ‘hello’ a{t- 7) GU eee

“fg main.c fext=2060 dsta=0 bss=0 BB W03_ip.c fext=268 data=0 bss=0

//if (REG (VICRawIntr}) & Ox8000) { if (VICIntEnable} {

// mutton press

| //uartO_write ("button int\r\n");:

| _ce3_button trigger = true;

| disable _button_interrupt {1z }

@ devices.c fext=16F data=0 bss=0 "BB onio.c fext=272 data=0 bss=0

-_ mà tfwrrint.c taxt=907 datas0 heo=t? bài [zwelseeli helo Local Settings ax |

ake | #/if (REG(VICRawIntr) 60x20)

: | if (REG (TIMER1_IR} == 0x1) // Timer 1 MR

Fo Logs , T i

fi |

“ _pudtog ax

Include Directories A(RKItLID)\ARM\ include;

Output Directory $(ApplicationDir)

Listing Directory tử Dwưertxi $(AppicationDir) t/RLklihìLAnef:\D vị

| Ready Kat 103:1 = CAP NUM INS =o

Hinh 3.1 Giao dién Ride7

3.1.1.2 Trinh bién dich : GCC

- — Chương trình biên dịch GNU GCC cĩ trong hệ điều hành linux được dùng để

biên dịch cho ARM

Trang 25

- _ Biên địch GNU GCC cĩ thê bằng cách lệnh trực tiếp trên linux hoặc giả lap linux

trên window

- — Ngồi ra, GNU GCC cịn được cài đặt sẵn trong các phần mềm lập trình như Ride7 Việc cài đặt sẵn này giúp người lập trình khơng phải tốn thời gian biên dịch bằng lệnh với GCC - _ Mơ tả biên dịch một chương trình bằng GCC trong Ride7: Mỏi trường phát triển tích Phan mem Ride? hop (IDE) Hợp ngữ ARM-elf-as oo cS Biên dịch N ARM-elf-gcc os " a Lién ket + ARMI-elf-1d Mỏ phỏng SIMICE STRx

Gỡ rồi RLink - JTAGjet

Hình 3.2 So do liên kết quá trình biên dich 3.1.1.3 Flash Magic

- — Flash Magic sản phẩm của NXP_ là chương trình nạp file hex cho vi điều khiển, hỗ trợ khác nhiều loại khác nhau Khi sử dụng các thơng số kết nối cần được cài

đặt chính xác

- — Một sốTính năng:

oKiểm tra Flash Block và xĩa all block đễ dàng tùy người dùng o Đọc từ Flash và lưu thành tệp hex

oHién thị nội dung trong Flash dạng ASCII hoặc Hexadecimal

oHỗ trợ nạp LPC2XXX qua Ethernet

3.1.2 Thư viện cc3.h hỗ trợ CMUCAM3

3.1.2.1 Giới thiệu

- - Một trong những cách lập trình điều khiển CMUCAM8 là sử dụng các hàm cc3 đã được viết sẵn từ nhà sản xuất được cung cấp đến người sử dụng

Trang 26

CC3_LIB (cc3 Library) bao gồm các hàm cc3 hỗ trợ trong việc kết nối, lấy

ảnh, lưu trữ, định dạng, truyền di liệu ảnh giữa camera và PLC2106, kết nối

CMUCAM qua thẻ nhớ hoặc máy tính 3.1.2.2 Chức năng

Cắt xén ảnh tùy ý

Tăng giảm chu kỳ lầy mẫu ảnh Biên đơi các thuộc tính ảnh từ camera Lây ngưỡng ảnh và chức năng cuộn

Điều chỉnh khơng gian màu RGB, YerCb và HSVBool 3.2 Cơng nghệ xử lý ảnh:

Canh quan [777 x tài

(Scene) Nén I Lưu Lp Truyền Trích ánh ảnh ảnh chon > „änh được đặc Nâng chất b> cải tiễn trưng Phân cm mm vn been ei nh, : | tich i ì lượng ảnh t Mơ tả Phân thơng ä nội ' > kes np YE QT Maen PA hae CE đạn [| £” cấu | suy ; a hoa +t s † ‘| Anh Khơi phục bức ì ' § é — Pe inh * > ì Änh tương tự a Trich F . chọn quan > “Thu nhận ảnh hệ Hình 3.6 Sơ đồ khối nhận dạng xử lý tín hiệu ảnh 3.2.1 Hệ thống xử lý ảnh: 3.2.1.1 Điểm anh (Pixel):

Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ

xám hoặc màu nhật định Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đĩ được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về khơng gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh sơ gân như ảnh thật Mỗi phân tử trong ma trận được gọi là một phân tử ảnh (PEL — Picture Element)

3.2.1.2 Độ phân giải anh (Resolution)

Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên

một ảnh sơ được hiên thi 3.2.1.3 Mức xám của ảnh

- Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nĩ được gán bằng giá

trị sơ tại điềm đĩ

- Các thang giá trị mức xám thơng thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 là mức phơ dụng Lý đo: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bít) đề

Trang 27

Hệ Thống Tự Động Truy Tìm Mục Tiêu Sử Dụng Camera biểu diễn mức xám: Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 2°=256 mức, tức là từ 0 đên 255) - Ảnh đen trắng: cĩ hai màu đen, trắng với mức xám khác nhau - Anh nhị phân: mức 0 va 1

- Ảnh màu: trong khuơn khơ ly thuyét ba màu (Đỏ, Lục, Lam) để tạo nên thê giới màu, người ta thường dùng 3 byte đề mơ tả mức màu, khi đĩ các giá trị màu: 2#3=2?> 16,7 triệu màu

3.2.1.4 Ảnh số và quan hệ điểm ảnh - Lân cận điểm ảnh (Image Neighbors)

- Mối liên kết điểm ảnh: 4, 8 và m liên kết Đặc tính là điểm liền kề và muc xam 3.2.1.5 Đo khoảng cách giữa các điểm ảnh - Khoảng cách Euler, - Khoảng cách khối 3.2.2 Thu nhận ảnh 3.2.2.1 Thiết bị thu nhận ảnh: -_ Bộ cảm biến ảnh: được ứng dụng gồm cĩ: o Camera o Man hinh o May tinh

- _ Hệ tọa độ màu: dùng biến đơi hệ tọa độ màu

3.2.2.2 Lấy mẫu và lượng tử hĩa:

- Lấy mẫu: đo giá trị trên khoảng khơng gian ( lấy tập giá trị)

- Lượng tử hĩa: ánh xạ cường độ (hoặc giá trị) đo được thành một số hữu hạn các mức rời rạc

3.2.2.3 Biểu diễn ảnh:

- - Mã loại dài: biểu diễn vùng ảnh hay ảnh nhị phân

-_ Mã xích: biểu diễn biên

- Mã tử phân: vùng ảnh bao kín theo hình chữ nhật 3.2.2.4 Định dạng ảnh:

- _ Ảnh đen trằng : gồm hai màu đen, trắng và các mức xám khác - _ Ảnh màu: gồm ba màu cơ bản (đỏ, lục, lam)

3.2.3 Xử lý nâng cao chất lượng ảnh:

3.2.3.1 Cải thiện sử dụng tốn tử điểm:

Trang 28

- Tang a6 twong phan (Stretching Contrast): là độ nỗi của vùng ảnh hay điềm ảnh so với nên Do đĩ, cĩ thê thay đơi tuỳ ý Biên đơi dùng hàm tuyên tính, phi tuyên (logarit, sơ mũi)

- _ Tách nhiễu và phân ngưỡng:

* Tách nhiễu: là trường hợp dãn độ tương phản, hệ số gĩc œ =y =0

trên vùng [a,b]

* Phân ngưỡng: là trường hợp tách nhiễu khi a=b=const Ảnh đầu

vào phải là ảnh nhị phan 0,1

- _ Biến đổi âm bản (Digital Negative) - Cat theo mic (Intensity Level Slicing)

* Cĩ nền * Khơng nền

- Trich chon bit (Bit Extraction)

* Bit thap: thudng biéu diễn nhiễu hay nền

* Bit cao: độ bảo tồn thơng tin cao hon

- Trừ ảnh: dùng tách nhiễu khỏi nền, thường dùng trong dự báo thời

tiêt và y học

- _ Nén dải độ sáng: do dải động của ảnh lớn, khơng thuận tiện quan sát

- _ Mơ hình hố và biến đổi lược đồ xám: đầu ra được lượng hố đều

Nham biên đơi lược đơ từ đường khơng thuân nhật sang đường đơng

nhật, đề tiện cho phân tích ảnh

3.2.3.2 Cải thiện ảnh dùng tốn tử khơng gian: nhằm làm trơn nhiễu và nỗi nền Cĩ 3 loại nhiễu: cộng, nhân, xung

- _ Làm trơn nhiễu bằng lọc tuyến tính:

* Lọc trung bình khơng gian: làm trơn nhiễu nhiễu cộng

* Lọc thơng thấp: làm trơn nhiễu nhiễu cộng

* Lọc đồng hình — Homomorphic Filter: làm trơn nhiễu nhân

- - Làm trơn nhiễu bằng lọc phi tuyến (giúp tăng cường ảnh): gồm lọc trung vị và lọc ngồi

- _ Mặt nạ gờ sai phân và làm nhấn Dùng trong in ảnh - _ Lọc thơng tháp, thơng cao và lọc dải thơng:

* Bộ lọc thơng thấp thường dùng làm trơn nhiễu

* Bộ lọc thơng cao dùng trích chọn biên và làm trơn ảnh

* Bộ lọc dai thơng cĩ hiệu quả làm nỗi ảnh

Khuêch đại và nội suy ảnh: * Phương pháp lặp

Trang 29

* Phương pháp nội suy tuyến tính

- _ Một số kỹ thuật cải thiện ảnh nhị phân: dãn ảnh, co ảnh

3.2.3.3 Khơi phục ảnh

- Mơ hình quan sát và tạo ảnh:

* Mơ hình quan sát: cần xem xét ảnh được hình thành như thế nào,

đê lọc ngược, khử nhiêu, thu ảnh gơc

* Mơ hình nhiễu và nhiễu đốm

- Cac bé loc:

* Kỹ thuật lọc ngugc (Inverse Filter)

* Phương pháp bình phương tối thiểu

3.2.4 Phát hiện biên và làm nỗi bật biên:

3.2.4.1 Khái niệm:

- Điểm biên: là điềm cĩ sự thay đổi nhanh về mức xám

¬ Đường biên, đường bao (boundary): là tập hợp các điểm biên liên tiép

- Ung dung:

* Phân vùng ảnh, nhận dạng ảnh * Phân cách vùng xám (màu) cách biệt 3.2.4.2 Phan loại các kỹ thuật phát hiện biên:

- Phương pháp phát hiện trực tiếp: dựa vào sự biễn thiên độ sáng của điểm ảnh làm nỗi biên theo đạo hàm: Gradient, Laplace Ít bị nhiều

- Phương pháp phát hiện biên gián tiếp: thu các vùng ảnh khác nhau, thì đường phân cách chính là biên Theo cách phân vùng ảnh

3.2.4.3 Quy trình phát hiện biên: - Bước 1: Lọc nhiễu

- Bước 2: Làm nỗi biên bằng tốn tử phát hiện biên

- Bước 3: Định vị biên (dùng loại bỏ biên giả) - Bước 4: Liên kết và trích chọn biên

3.2.4.4 Phương pháp phát hiện biên cục bộ:

Phương pháp Gradieni: dùng với các tốn ti (mat na) Sobel, Prewitt, đăng hướng Isometric, tốn tử 4 lân cận, tốn tử la bàn

- Dị biên theo hoạch động: dùng nguyên lý toi wu Bellman “Con duong tối ưu giữa hai điểm cho trước cũng là tối ưu giữa hai điểm bất kỳ nằm trên đường tối ưu đĩ”

oo Các phương pháp khác: như tiếp cận bởi mơ hình mặt, cách tiếp cận tơi ưu hố

Hà Ngọc Nguyên 7 SỐ as Trang 25

Trang 30

Hệ Thống Tự Động Truy Tìm Mục Tiêu Sử Dụng Camera 3.2.5 Phân vùng ảnh: 3.2.5.1 Tiêu chuẩn xác định vùng - Cùng mức xám, cùng màu, cùng độ nhám - Phân vùng dựa vào miễn liên thơng gọi là phân vùng dựa vào miễn đồng nhát

- Phân vùng dựa vào biên gọi là phân vùng biên 3.2.5.2 Phan vùng ảnh theo ngưỡng biên độ

- Biên độ lớn đủ đặc trưng cho ảnh, và dựa vào tính chất: độ tương phản, độ truyền sáng, màu sắc và đáp ứng phơ

A ` 2 oA A

3.2.5.3 Phân vùng ảnh theo miền đồng nhất

Thuan nhât vê mức xám, màu sắc, kêt câu sợi và chuyên động

_¬ Phương pháp tách cây tứ phân: xét miền đồng nhất và khơng đồng nhât

- Phương pháp cục bộ: xét ảnh từ các miễn nhỏ nhật rồi nơi chúng lại nêu thoả mãn tiêu chuân đê được một miên đơng nhất lớn hơn

* Thuật tốn tơ màu (Blod Coloring): sử dụng khái niệm 4 liên | thơng, dùng một cửa sơ di chuyên trên ảnh đê so sánh với tiêu chuẩn nơi

* Thuật tốn đệ quy cục bộ: tìm kiếm trong một cây để tăng kích thước vùng

- Phương pháp tổng hợp: gồm kiềm tra miền đồng nhất, hợp vùng

3.2.5.4 Phân vùng ảnh theo kết cấu bề mặt, đối tượng như: gỗ, cát, vải vĩc, - Phương pháp thống kê - Phương pháp cấu trúc - Phương pháp tiếp cận theo tính kết cấu 3.2.6 Nhận dạng ảnh:

3.2.6.1 Khơng gian biểu diễn - Khơng gian diễn dịch:

- Khơng gian biểu diễn: biêu diễn ảnh bởi tập đặc trưng và đặc tính - Khơng gian diễn dịch: biêu diễn bởi tập các tên gọi của đối tượng 3.2.6.2 Mơ hình — bản chất quá trình nhận dạng:

- Mơ hình:

* Theo tham số (định lượng): sử dụng vectơ đặc tả đối tượng * Theo cấu trúc (dinh tinh): dựa vào biểu thị đối tượng cơ sở

- Bản chất:

* Học cĩ thây: dựa trên thư viện mẫu chuẩn, so sánh đối tượng cần nhận dạng với đơi tượng thư viện mau chuân

Trang 31

Hệ Thống Tự Động Truy Tìm Mục Tiêu Sử Dụng Camera * Học khơng thay: tự định ra lớp khác nhau và xác định tham số đặc trưng cho từng lớp 3.2.6.3 Các giai đoạn nhận dạng: Gồm ba giai đoạn: - Mơ hình - Chọn luật ra quyết định (phương pháp nhận dạng và suy diễn) - Học trong nhận dạng

3.2.6.4 Thuật tốn nhận dạng trong tự học

- Thuật tốn dựa vào khoảng cách lớn nhất: cho một tập gồm đối tượng Ta xác định khoảng cách giữa các đối tượng và khoảng cách lớn nhất ứng với phần tử xa nhất tạo nên lớp mới Sự phân lớp được hình thành

dần dần dựa vào việc xác định khoảng cách giữa các đối tượng và các lớp

- Thuật tốn K trung bình (giả sử cĩ lớp K): khác với thuật tốn trên, ta xét phân tử đâu tiên trong khơng gian đơi tượng, hay nĩi một cách khác ta cơ định lớp K Hàm đê đánh giá là hàm khoảng cánh Euclide

- Thuật tốn ISODATA: khá mềm dẻo, khơng cần cơ định lớp

* Lựa chọn một phân hoạch ban đầu dựa trên tâm bất kỳ

* Phân vùng và sắp xếp các điêm vào tâm gân nhât dựa vào khoảng cách Euclide

* Tách đơi lớp ban đầu nếu khoảng cách lớn hơn ngưỡng

* Xác định phân hoạch mới trên cơ sở các tâm vừa xác định và tiếp tục xác định tâm mới

* Nhĩm các vùng với tâm theo ngưỡng t

Lặp lại các thao tác trên cho đến khi thoả mãn tiêu chuẩn phân

hoạch

2.1.6.5 Kỹ thuật mạng nơron

- Thu nhận: tơng hợp đối sánh với mẫu lưu trữ

- Dựa vào cơ chế đốn nhận, lưu trữ, phân biệt đối tượng

3.3 Một số giải thuật nhận dạng mục tiêu: 3.3.1 Phân biệt theo màu:

Hình ảnh màu là tập hợp các điểm ảnh màu, gồm dãy màu từ 0 đến 16777215,

với 3 màu cơ bản là : đỏ, lục và lam được chứa trong 3 byte Mỗi màu cơ bản lại gồm dãy màu từ 0 đên 255 được chứa trong một byte

3.3.1.1 Phân biệt theo màu đối tượng:

Bước 1: Chọn màu cần phan biét bat ky theo chuan RGB (đỏ, lục, lam) cần phân biệt

Trang 32

Bước 2: Đưa ảnh màu vào hệ thống phân biệt màu với ngưỡng màu mặc định

Bước 3: Quét ảnh màu lấy bến tọa độ cĩ ngưỡng màu nằm trong ngưỡng

so sanh: Xmax, Xmin, Ymax, Ymin

Bước 4: Vẽ khung chữ nhật với bốn tọa độ trên, lấy trọng tâm của khung

màu đề điều khiển Robot

Hình2.2 Phân biệt màu theo ngưỡng màu đã chọn 3.3.1.2 Phân biệt theo màu đối tượng và màu nền:

- _ Phương pháp này được cải tiễn tối ưu hơn phương pháp trước * Uu điểm:

+ Nhận biết màu chính xác

+ Ngưỡng màu phù hợp * Nhược điểm:

+ Do giá trị màu chính xác, nên cần hình ảnh chất lượng cao + Cần độ tương phản màu cao, và mức màu cơ bản gần nhau - Để ứng dụng cho đề tài, giải thuật này phải:

* Vừa học mau nén

* Vira theo ba nguéng mau RGB trong đối

* Khơng học chính xác giá trị màu hay học theo vài điểm ảnh, để xác định vùng màu cần phân biệt Vì: dãy màu cĩ thể rộng, cĩ thể hẹp, làm cho các giá trị màu khơng cịn chính xác, mà sẽ lẫn qua cá mức màu khác

- _ Giải thuật phân biệt theo màu nền:

Buée 1: Đưa ảnh vào hệ thống cần phân biệt màu

Bước2: Xác định số điểm ảnh của màu phân biệt trên ảnh đưa vào,

tương ứng là màu của điêm ảnh đĩ

Bước 3: Lấy ngưỡng trong vùng màu đã xác định bởi các điểm ảnh Bước 4: Xác định 4 toạ độ theo ngưỡng màu so sánh, trong đĩ cĩ:

Xmax, Ymax, Xmin, Ymin

Bước5: Vẽ khung chữ nhật với 4 toạ độ trên, tìm trọng tâm của vùng màu tìm được đê điều khiên Robot

Trang 33

Hệ Thống Tự Động Truy Tìm Mục Tiêu Sử Dụng Camera 3.3.2 Thuật tốn dựa theo vùng biên:

3.3.2.1 Giải thuật phát hiện biên:

-_ Phát hiện biên là tiền đề của phân vùng đối tượng và nhận dạng đối

tượng

- _ Giải thuật phát hiện biên ở đây dựa trên nguyên tắc:

* Phân loại điểm ảnh cĩ sự thay đổi nhanh về mức xám

* Kết quả đưa ra biên theo hai màu trắng và đen

- Lưu đồ giải thuật: Bắt đầu | ¥ Quét khung anh x=1 y=1 Cĩ Khơng Ỳ Cột = màu Trắng | ——| Cot = GTTĐ((x,y)-(-1.y)) < chiều rộng ảnh (tính theo số điểm ảnh - pixel) Khơng Cĩ < chiều cao ánh (Tính theo số điề ánh pixel) Cĩ Ỷ Cột = màu Trắng Khơng Cĩ Ỳ Cột = GTTĐ((x,y)-.y-1))

- GTTĐ: Giá Trị Tuyệt Đối

Hình 2.5 Lưu đồ giải thuật phát hiện biên

Biên được đưa ra ở trên chỉ là một trong những phương pháp phát hiện biên cơ bản Do đĩ, giải thuật cân phải cải tiến nhiều về xử lý ảnh mới cĩ thê đưa ra biên chính xác, hỗ trợ phân vùng và nhận dạng đối tượng như : lọc nhiêu, tăng độ tương phản, điểu chỉnh mức xám cân băng, tăng độ mị,

Trong quá trình thực hiện đề tài, chương trình ứng dụng phương pháp: đăng độ sáng và độ tương phản, cũng như chỉnh lược đơ mức xám (Histogram); nhăm đem lại chất lượng ảnh tốt, và giúp phân vùng, nhận dạng đồi tượng dê dàng

3.3.2.2 Thuật tốn nhận dạng đối tượng theo vùng biên:

- Hệ thống dựa vào biên đối tượng sau khi được xử lý, dựa vào vùng biên của đối tượng để xử lý nhận dạng theo các trình tự sau:

Trang 34

Hệ Thống Tự Động Truy Tìm Mục Tiêu Sử Dụng Camera Bước 1: Nhận biên theo vùng màu Bil au

Bước 2: Chia lưới ảnh và so sánh cấu trúc đặc trưng theo từng điểm ảnh, sai khác 4 lân cận điểm ảnh, hoặc 1v mặa tốt nhất là 8 lân cận điểm ảnh oO Lay điểm ảnh cần so sánh, so sánh theo tỉ lệ ảnh Chỉa lười " ok doi trong với dữ liệu mẫu

o Theo một tỉ lệ chuân, cĩ thê xác địmh tọa độ Nhộn dạng

theo kích thước thật của đối tượng hen

Bước 3: Trả về giá trị là xác định đối tượng đĩ So sank doi - | —

Bước 4: So sánh đơi tượng theo tỉ lệ biên dạng tượng thea (ig

Hinh 2.5 Luu đồ thuật tốn nhận dạng đổi tượng theo vùng biên 3.3.3 Giải thuật dựa vào diện tích:

3.3.3.1 Nhận dạng dựa vào diện tích của đối tượng:

Kỹ thuật này cĩ thể phân loại vật thể cĩ biên dạng là hình trịn, hay hình vuơng hay tam giác, hình thang (những hình học cơ bản)

Ta cĩ màu nền đối tượng, nghĩa là ta cĩ thể xác định được 4 điểm biên Do đĩ, kêt hợp trong khi thực hiện thao tác xác định màu nên ta cũng xác định luơn diện tích thực của đối tượng, và đĩ cũng chính là tơng sơ diem ảnh tạo nên đơi tượng

Sau khi xác định được 4 điểm biên, ta tính diện tích của đối tượng theo cơng thức: Dién tich tinh toan = d6 dai (Xmin Yimin) * độ đài (X„ư„ Ÿ„ay)

Trang 35

Hệ Thống Tự Động Truy Tìm Mục Tiêu Sử Dụng Camera Thực nghiệm cho thấy, hiệu quả vùng nền đối tượng khơng cao, khơng nhận biết hết tồn vùng đối tượng, chỉ nhận dạng được các đối tượng hình học cơ bản

Hình2.16 Vùng đối tượng khơng nhận biết hết được

Do đĩ, thuật tốn này khơng khả thi khi nhận dạng vật thể cĩ biên dạng bất kỳ Vì vậy chúng tơi đã đề đề xuất giải thuật thứ hai tiếp theo sau

3.3.3.2 Thuật tốn theo diện tích vùng biên:

Hệ thống dựa vào biên đối tượng được xử lý và dựa vào diện tích vùng màu được xử lý nhận đạng theo các trình tự sau:

Bước 1: Nhận biên theo vùng màu, tính diện tích vùng biên dạng dựa trên số pixel giới hạn bởi biên vừa tính

Bước 2: Chia lưới ảnh và so sánh cau trúc đặc trưng theo từng điểm

ảnh, sai khác 4 lân cận điểm ảnh, hoặc tốt nhất là 8 lân cận điểm ảnh

* Lấy điểm cần so, so sánh theo tỉ lệ với ảnh dữ liệu mẫu

_ Theo một tỉ lệ chuẩn, cĩ thể xác định toạ độ theo kích thước thật của đơi tượng

Bước 3: Trả về giá trị là xác định đối tượng đĩ: kiểu biên dạng, trọng tâm, diện tích và tỉ lệ so với ảnh mẫu

Ở đây chỉ dừng lại ở việc xin đưa ra phương pháp đã nghiên cứu và thực nghiệm ban đầu, hệ thống vẫn chưa hồn chỉnh nhiều yếu tố như:

+ Xây dựng tập dữ liệu mẫu chuẩn cho các đối tượng + Ứng dụng phương pháp so sánh lấy tỉ lệ đối tượng

+ Xác định toạ độ theo kích thước thật của đối tượng

+ Xác định số đối tượng trên khung 3.4 Giải thuật xác định đường đi cho robot:

Hệ thống tự động truy tìm và xác định đường đi cho robot di động bao gồm rất nhiều vấn đề cần được xử lý:

- _ Khả năng di chuyên tránh chướng ngại vật - _ Đi qua khe hẹp

- _ Định hướng đi dựa vào la bàn

Trang 36

- _ Xác định điểm đến

- _ Nhận đạng đối tượng và di chuyển theo đối tượng

- _ Di chuyên trên địa hình khác nhau

Trong giới hạn của đề tài, nhĩm nghiên cứu chỉ đề xuất xử lý, giải quyết các vẫn đề như sau:

- _ Robot di chuyên trong nhà (trong phịng)

- Robot nhan biết đối tượng trong khơng gian quanh robot (khơng cĩ chướng ngại vật), sau đĩ đi đến hoặc theo đối tượng

-_ Robot di chuyển bám theo đối tượng

Giải thuật xác định đường ải được tiễn hành theo từng bước sau đây: Bước 1: Nhận ảnh từ CMUCAM8ä

Bước 2: Lọc màu

- Tao ra cac tập diém cùng màu và lưu lại các tập điểm đĩ

Trang 37

Bước 4: Ở đây, nhận khung ảnh (Frame) liên tục từ camera để theo dõi Bài tốn di chuyển theo đối tượng được giới hạn như bên dưới, mục tiêu vẫn git trong tam voi vat cua robot:

- Vật sẽ nằm trong ơ lưới 1⁄4 khung ảnh (ta cĩ thể sử dụng các lưới khác

nhau, lưới càng lớn sẽ cho kết quả tốt hơn, nhưng cần thời gian xử lý sẽ lâu hơn) - _ Xác định trọng tâm, để so sánh vật di chuyển Ví dụ: Xem như vật là khối 3x3 và hồn tồn nằm trong khung hình, nên chia lưới theo ma trận là 11x11: }1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 1,10 1,11 |2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6 2,7 2,8 2,9 2,10 2,11| |3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 3,10 3,114 [4,1 4,2 4,3 4,4 4,5 4,6 4,7 4,8 4,9 4,10 4,1]| [5,1 5,2 53 5,4 5,5 5,6 5,7 5,8 5,9 5,10 5,11] |6,1 6,2 6,3 6,4 65 6,6 6,7 6,8 6,9 6,10 6,11| |7,1 7,2 7,3 7,4 7,5 7,6 7,7 7,8 7,9 7,10 7,11| [8,1 8,2 83 84 85 8,6 8,7 88 89 8,10 8,11| |9,1 9,2 9,3 9,4 9,5 9,6 9,7 9,8 9,9 9,10 9,11| {10,1 10,2 10,3 10,4 10,5 10,6 10,7 10,8 10,9 10,10 10,11| {11,1 11,2 11,3 11,4 11,5 11,6 11,7 11,8 11,9 11,10 11,11}

- Trong tam vat la tọa độ lưới (6,6), di chuyén trái, phải cĩ 2 hành động, ghi nhớ lại cờ nhớ, để biết vật di chuyển trái phải, và khi vào ơ chứa xác định tọa độ di chuyên thì phải xử lý tình huống, ưu tiên đưa về tâm

- Gia str trong tam vat năm vào tọa độ (6,3) giữa (6,2) và (6,4) thì ưu tiên vật bên (6,4), và đưa ra hành động robot quay trái từ (6,4) về tâm (6,6)

Mục tiêu: ở đây là so sánh đối tượng cĩ di chuyển hay khơng bằng cách so sánh trọng tâm trong hành động di chuyển, do đĩ, những trường hợp khơng

phải điểm đĩ phải xử lý như trên

Tùy theo vị trí trọng tâm mà robot cĩ các hành động sau đây:

Trang 38

- _ Đứng yên: Nếu robot tiến tới sát vật và giữ đúng trọng tâm và tỉ lệ ảnh so với mẫu

- _ Đi thẳng: nếu phát hiện đối tượng nằm phía trước và đúng trọng tâm

- _ Lùi lại: nếu robot tiến quá gần mẫu

- Quay trai: nếu trọng tâm đối tượng bi lệch trái - _ Quay phải: nếu trọng tâm đối tượng bi lệch phải - Xoay camera lén: néu trong tam đối tượng bi lệch trên - _ Xoay camera: nếu trọng tâm đối tượng bi lệch dưới - _ Truy tìm đối tượng khi khơng cĩ vật trên màn hình C0 Vẽ Bat dau "—— Lay anh L Loc mau Vẽ khung lay trong tam Xác định vị trí đơi tirgng so với trọng tâm - Điều khiến robot Kết thúc

Hình 5.1 Lưu đồ khối xác định vị trí điều khiển

Sau khi đưa ra giải thuật trên, nhĩm đưa ra một vài phương án hỗ trợ việc truy

Trang 39

3.4.1 Giải thuật di chuyển dựa trên phân biệt màu mặc định - màu đã học:

Ứng dụng các giải thuật đã nêu trong phần xử lý tín hiệu ảnh.Ở đây, nhĩm xây dựng hệ thống xác định đường ởi, với các thao tác như sau:

- _ Phân biệt màu nền đối tượng: ở đây là phân biệt màu hay học màu

o_ Chọn một trong ba màu cơ bản (đỏ, lục, lam)

o_ Đưa ảnh màu vào hệ thống phân biệt màu với ngưỡng màu được lựa chọn để phân biệt

o_ Vẽ khung chữ nhật với 4 điểm trên

- _ Nhận dạng màu nền đối tượng theo phương pháp xử lý đã nên trong mục 3.3 và truyền tín hiệu xử lý qua cơng RS232 đến robot

Trang 40

Hệ Thống Tự Động Truy Tìm Mục Tiêu Sử Dụng Camera Dưới đây là các lưu đồi giải thuật điều khiển Robot di động bằng CMUCAM3 Lay ma L Pian newou Iiäan Lọc nhiều tran +

Định dạng
Số trang	50
Dung lượng	1,88 MB