đồ án tốt nghiệp robot bám đối tượng

sử dụng opencv thực hiện bám theo đối tượng bất kỳ dựa trên thuật toán camshiftrobot có 2 chết độ tự động bán vật hặc điều khiển từ xa dùng wifirobot đc điều khiển bằng 1 laptop có để trên robot và 1 board giao tiếp.ở chế độ điều khiển từ xa cần có 1 modum và 1 pc khác đóng vai trò là mater các tín hiệu điều khiển sẽ được truyền qua wifivà hình ảnh cũng sẽ đc gửi về mater

NHNG DN Giáo viên hướng dẫn: ThS. Phạm Hoàng Thông Sinh viên thực hiện: Nguyễn Đình Tuấn MSSV: 08118063 Huỳnh Hữu Thái MSSV: 09118085 Lớp: 09118CL1 Ngành: Công nghệ điện tự động Tên đề tài: NG DNG X U KHIN XE T .  Nha gng dn: Kt lun: Điểm xếp loại: Bằng số: ……… Bằng chữ: ……… TP. Hồ Chí Minh, ngày…… tháng…… năm 2014 ng dn ThS. Phạm Hoàng Thông NHN BIN Giáo viên phản biện: …………………………………………………… Sinh viên thực hiện: Nguyễn Đình Tuấn MSSV: 08118063 Huỳnh Hữu Thái MSSV: 09118085 Lớp: 09118CL1 Ngành: Công nghệ điện tự động Tên đề tài: NG DNG X U KHIN XE T .  Nha gn bin: Kt lun: Điểm xếp loại: Bằng số: ……… Bằng chữ: ……… TP. Hồ Chí Minh, ngày…… tháng…… năm 2014 n bin  t Nghip i LI M U Ngày nay với sự phát triển của khoa học công nghệ, cùng với việc ứng dụng mạnh mẽ khoa học kỹ thuật, các lĩnh vực thăm dò thám hiểm trong những khu vực mà con người có thể gặp nguy hiểm, để giải quyết vấn đề này robot tự hành đã được nghiên cứu và chế tạo. Trong đó, việc tạo ra trí tuệ hay thị giác nhân tạo cho robot đang rất được coi trọng và phát triển. Những năm gần đây, các thế hệ robot tự hành đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển, tiến bộ của nền văn minh nhân loại. Các lĩnh vực đang ứng dụng robot tự hành cụ thể như thám hiểm (địa hình khó khăn, nguy hiểm, không gian…), kiểm tra các khu vực độc hại với con người (phóng xạ, chất hóa học, bệnh dịch …), lĩnh vực quân sự (dò phá bom mìn, do thám, cứu hộ…) và các ứng dụng khác trong lĩnh vực công nghiệp, đời sống. Việc nghiên cứu, ứng dụng những gì đã học vào thực tế cuộc sống là một điều rất cần thiết trong vai trò làm chủ công nghệ hiện nay. Để góp phần tạo nền tảng vững chắc cho việc học tập, tìm hiểu kỹ thuật điều khiển tự động, nhóm thực hiện đã lựa chọn nghiên cứu đề tài:   . Với việc ứng dụng các mô hình, kết nối, truyền tải dữ liệu và giám sát từ xa qua mạng truyền thông, nhóm đã học hỏi và rút ra rất nhiều kinh nghiệm quý báu cho bản thân. Ngoài việc hoàn thành đồ án tốt nghiệp, sinh viên được trải nghiệm thực tế, những kiến thức học được từ ghế nhà trường sẽ giúp sinh viên hoàn thiện những kỹ năng cần thiết sau này. Trong quá trình tiến hành còn gặp những khó khăn vấp phải, do đó sinh viên tư duy để tìm ra phương án tối ưu, đồng thời trao đổi thảo luận lẫn nhau nhằm mục đích hình thành thói quen làm việc nhóm và phương pháp làm việc có hiệu quả. Tuy nhiên do hạn chế về thời gian thực hiện, việc thực hiện đề tài không thể tránh khỏi những thiếu sót. Rất mong sự chỉ bảo thêm của quý thầy cô cũng như những đóng góp của các bạn sinh viên. Xin chân thành cảm ơn! Nhóm thực hiện đề tài Nguyn Hunh H  t Nghip ii LI C Lời đầu tiên nhóm thực hiện xin gửi lời cảm ơn đến tất cả quý thầy cô giảng dạy tại trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh, đặc biệt là quý thầy cô Khoa Đào Tạo Chất Lượng Cao đã giảng dạy và cung cấp những kiến thức bổ ích tạo tiền đề cho nhóm thực hiện đồ án này. Nhóm xin gửi lời cảm ơn chân thành đến giáo viên hướng dẫn là thầy Phạm Hoàng Thông, thầy đã cung cấp ý tưởng, trang thiết bị, đồng thời tận tình hướng dẫn, giúp đỡ tạo mọi điều kiện thuận lợi cho nhóm trong suốt quá trình thực hiện đề tài. Nhóm cũng xin gửi lời cảm ơn đến thầy Nguyễn Minh Tâm, thầy Nguyễn Văn Đông Hải và quý thầy cô giảng dạy tại xưởng điện đã tận tình giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi cho nhóm có cơ hội nghiên cứu và thực hành tại phòng thí nghiệm. Cảm ơn đến thầy cô trong Khoa Điện - Điện Tử và các bạn đã chia sẻ, trao đổi kiến thức giúp nhóm thực hiện tốt đề tài. Cảm ơn cha mẹ, những người thân đã góp ý kiến, giúp đỡ và động viên nhóm hoàn thành đề tài này. Xin chân thành cảm ơn! Nhóm thực hiện đề tài Nguyn Hunh H  t Nghip iii  : TNG QUAN 1 1.1 t v 1 1.2 M  3 1.3 Gii h  3 1.4 u 3 1.5 N  4 :  T 5 2.1 Xe t c t 5 2.1.1 Tng quan v xe t  5 2.1.2 ng dng ca xe t c t 5 2.1.3 Cn ca mt xe t  6 2.2 Gii thiu v u khin 6 2.3 ng hc robot 7 2.4 Gii thiu v n OpenCV 7 2.4.1 m ca OpenCV 8 2.4.2 Gii thiu OpenCV 2.4.7 10 2.5 t chung v thu Cam-shift 10 2.5.1 Gii thiu v Camshift 10 2.5.2 SV 10 2.5.3 t Camshift 12 2.5.4 nh v  14 2.6 Giao thc UDP (User Datagram Protocol) 15 3: THIT K H THNG 16 3.1 t k    16 3.1.1 u thit k  16 3.1.2 u thit k u khi 16 3.2 iu khin ARM 17 3.2.1  u khin ARM Cortex-M3 17  t Nghip iv 3.2.2 Kiu khin Cortex-M3 19 3.2.3 u khin STM32F103C8T6 29 3.3  30 3.4 u khi 31 3.5  32 3.6 Camera 32 3.7   33 3.8 Mng lc 33 3.8.1 IC  33 3.8.2 Opto 4N35 34 3.8.3 IC giao tip v- UART) 35 3.8.4 Modem wifi 35 T K GIAO DIN 37 4.1 ng phn cng 37 4.1.1   37 4.1.2 Mu khiu khin 38 4.2 Thit k giao diu khin 42 4.2.1 Gii thic giao din Visual Studio 2010 42 4.2.2 Kt h 43 4.2.3  43 4.2.4 Thit k giao diu khin 44 4.2.5  u khin 45 T QU THC NGHIM 47 5.1 Kt qu 47 5.1.1 Ly histogram 47 5.1.2 Nhn dii ng 48 5.2 Kt qu theo vng 49 5.2.1 t 49 5.2.2 i 50  t Nghip v 5.3 Truyn lu khin qua cng COM 52 5.3.1 Ch  u khin bng tay 52 5.3.2 Ch  t ng 54 5.4 Kt nu khin bng wifi 56 5.4.1 Truyn nhn video 56 5.4.2 Truyn nhu khin 57  :KT LUN 58 6.1 Kt lun 58 ng dng 58 PH LC 60 ng dn s d 60 u tham kho 61  t Nghip vi DANH M  Một số hệ thống camera trong robot tự hành trong sản xuất và vũ trụ. 1  Cánh tay máy gắn camera và xe tự hành thám hiểm. 2  Máy bay và xe tăng không người lái. 2  2.1: Xe tự hành của Google. 5  Cấu trúc cơ bản của xe tự hành. 6  Phân tích chuyển động của robot. 7 Cấu trúc cơ sở của OpenCV. 9  Không gian màu HSV. 11 Chuyển đổi không gian màu. 11  2.7: Biểu đồ xác định giá trị lớn nhất bằng cách thay đổi y. 12  2.8: Kỹ thuật dịch chuyển cửa sổ tìm kiếm của mean-shift. 12  2.9: Giải thuật Camshift theo vết đối tượng. 14  Mô tả gói dữ liệu truyền theo giao thức UDP. 15 1: Bộ vi điều khiển Cortex-M3 20  Bản đồ bộ nhớ 21 Hiệu suất tương đối và kích thước mã lệnh của ARM. 23  Hệ thống theo vết Cortex-M3 28  Vi điều khiển STM32F103C8T. 29  Cấu trúc vi điều khiển STM32 29 Động cơ KM3448A-24VDC 30  IC L298N. 31 Sơ đồ chân IC L298N 31 Sơ đồ khối IC L298N. 31 Bánh xe dùng cho động cơ có bộ giảm tốc đường kính 100mm. 32 Logitech C170. 32 Acer Iconia W3 8.1 inch. 33  LM2576T-5. 33 Sơ đồ mắc mạch. 34  AMS1117-3.3. 34  4N35. 34 H FT232. 35 Modem wifi Tenda W311R 35  4.1: Sơ đồ các khối điều khiển 37  Mô hình T2-Mobi robot 38  Cấu trúc bên trong T2-Mobi robot 38  t Nghip vii  4.4: Cụm nguồn cấp điện cho mạch. 39  4.5: Sơ đồ nguyên lý cụm điều khiển. 39  4.6: Sơ đồ nguyên lí cụm công suất. 40  4.7: Mạch điều khiển. 40  Sơ đồ nguyên lý mạch ARM. 41  4.9: Mạch ARM. 41  Giao diện Visual Studio 2010 42  Giao diện chương trình uVision4 43  4.12: Giao diện điều khiển robot 44  4.13:Giao diện điều khiển từ xa 45 H 4.14: Lưu đồ hoạt động của chương trình điều khiển. 46  Theo dõi vật có màu vàng. 47  Theo dõi vật có màu đỏ. 47  Xác định các thông số vị trí của đồ vật. 48  Xác định các thông số vị trí của khuôn mặt 48  Xác định vị trí vật (a) 49  Xác định vị trí vật (b) 49 : Xác định vị trí vật (c) 50  Xác định vị trí người(a) 50  Xác định vị trí người(b) 51  Xác định vị trí người(c) 51  Điều khiển chạy lùi. 52  Điều khiển tiến tới. 52  Điều khiển quay phải. 53  Điều khiển quay trái. 53  Vị trí gần và lệnh lùi 54  Vị trí phải và lệnh quay trái. 54  Vị trí trái và lệnh quay phải. 55  Vị trí giữa và lệnh dừng. 55  Vị trí xa và lệnh tiến. 56  Truyền nhận video qua wifi. 56  5.21: Master lấy quyền điều khiển. 57  5.22: Nhận lệnh quay trái. 57  5.23: Nhận lệnh tiến tới. 57  5.24: Nhận lệnh quay phải 57  5.25: Nhận lệnh chạy lùi. 57  t Nghip viii DANH MNG Bng 2.1: So sánh giữa Camshift và Meanshift. 13 Bng 3.1: Thông số kỹ thuật động cơ KM3448A-24VDC . 30 Bng 3.2: Bảng thông số modem Tenda W311R 36  4.1: Bảng trạng thái hoạt động của robot 45 [...]... tích hình ảnh thông tin về đối tượng và video, người sử dụng thường muốn biểu diễn chúng giống như là một histogram Histogram có thể sử dụng để biểu diễn rất nhiều dạng khác nhau như phân bố màu của đối tượng, độ dốc mẫu cạnh của một đối tượng, hay xác suất phân bố vị trí của đối tượng CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Đồ Án Tốt Nghiệp 10 2.4.1.5 H m Contours trong OpenCV Mặc dù thuật toán như dò tìm cạnh candy... Đồ Án Tốt Nghiệp 17 HSV trong phần xử lý ảnh Điều này giúp robot có thể bám đối tượng tốt hơn cũng chính là cài đặt thông số ban đầu cho robot - Có các nút điều khiển hướng chuyển động cho robot (trái, phải, tiến lùi), các nút lựa chọn chế độ điều khiển (bằng tay hoặc tự động) Về chương trình điều khiển từ xa đảm bảo luôn nhận được dữ liệu ảnh truyền về, có đầy đủ dữ liệu cần thiết để kết nối với robot. .. hệ trục toạ độ vào trọng tâm của robot Gọi phải và của robot; xe; gắn lần lượt là vận tốc góc của bánh trái, bánh lần lượt là bán kính và khoảng cách từ tâm robot đến bánh là vận tốc tịnh tiến của robot Hình 2.3: Phân tích chuyển động của robot Phân tích theo hình ta được ta được phương trình biểu diễn mối quan hệ giữa vận tốc góc của bánh xe và vận tốc tịnh tiến của robot [ ] [ ] (2.1) 2.4 Giới thiệu... management ix Đồ Án Tốt Nghiệp 1 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn ề Nghiên cứu điều khiển robot là bài toán được các nhà khoa học quan tâm, nhằm phục vụ cho con người ở nhiều lĩnh vực ứng dụng như: robot khuân hàng hóa tự động, robot dọn rác, lau nhà, hỗ trợ người khuyết tật, robot trong công nghiệp ôtô, thăm dò khai thác mỏ Do có tính ứng dụng cao nên các nhà nghiên cứu đã bắt tay vào phát triển các robot. .. tìm hiểu v xây dựng hệ thống bám theo mục tiêu di ộng bằng thuật toán x ảnh của OpenCV Hình 1.2: Cánh tay máy gắn camera và xe tự hành thám hiểm Hình 1.3: Máy bay và xe tăng không người lái CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN Đồ Án Tốt Nghiệp 3 1.2 Mục tiêu ề t i Mục tiêu đề tài là nhằm thiết kế một robot di động có khả năng tự di chuyển theo đối tượng được chọn sẵn, với cấu trúc đơn giản đồng thời điều khiển và giám... chữ nhật xoay chính là tâm đối tượng cần theo dõi - Khoảng cách từ tâm đến góc hình chữ nhật xoay được tính toán và gán giá trị cho biến r, với các giá trị y là chiếu dài và x là chiều rộng hình chữ nhật r= | | CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT (2.6) Đồ Án Tốt Nghiệp - 15 Gọi per là tỉ lệ phần trăm thay đổi của r cài đặt và r thực tế Dựa vào độ lớn per để xác định khoảng cách của đối tượng Per = 100% (2.7) 2.6... bố màu của pixel ở tọa độ CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Đồ Án Tốt Nghiệp 14 Hình 2.9: Giải thuật Camshift theo vết đối tượng 2.5.4 Xác ịnh vị trí v hoảng cách Trong OpenCV có hỗ trợ lệnh cho thuật toán CamShift với C++ : RotatedRectCamShift(InputArrayprobImage,Rect&window,TermCriteriacriteria)  probImage – giá trị chiếu lại của biểu đồ mức xám đối tượng Xem thêm lệnh calcBackProject ()  window – cửa... điều khiển phù hợp với thiết kế của robot Trong một phạm vi hoạt động cho phép, mô hình có thể vận hành tốt Hai bánh xe có thể hoạt động tương đối chính xác Chương trình điều khiển giám sát có thể cho thấy đường đi và những việc xảy ra phía trước robot, thu thập hình ảnh, cảnh báo sự cố giúp cho người vận hành có thể quan sát và khắc phục CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN Đồ Án Tốt Nghiệp 1.5 4 Nội dung ề t i Phần... vụ tốt cho nhu cầu phát triển kinh tế, xã hội Để làm được điều đó, cần có sự kết nối giữa “bộ não thông minh” và robot để tạo nên những robot thông minh như ngày nay Máy học chính là nền tảng giúp robot có thể thông minh, hoạt động tinh vi hơn Trong các hƣớng nghiên cứu hác nhau về robot, nghiên cứu theo dõi, bám sát ối tƣợng một trong những b i toán hay v ƣợc ứng dụng nhiều trong thực tế Những Robot. .. KẾ HỆ THỐNG Đồ Án Tốt Nghiệp 20 Hình 3.1: Bộ vi điều khiển Cortex-M3 Lõi Cortex có cấu trúc đường ống gồm 3 tầng: Instruction Fetch, Instruction Decode và Instruction Execute Khi gặp một lệnh nhánh, tầng decode chứa một chỉ thị nạp lệnh suy đoán có thể dẫn đến việc thực thi nhanh hơn Bộ xử lý nạp lệnh dự định rẽ nhánh trong giai đoạn giải mã Sau đó, trong giai đoạn thực thi, việc rẽ nhánh được giải