Proceedings VCM 2012 39 nghiên cứu và xây dựng hệ thống điều khiển, thu thập

288 Lê Đức Thọ, Nguyễn Hưng Long, Nguyễn Đình Văn, Nguyễn Thị Lan Hương VCM2012 Nghiên cứu và xây dựng hệ thống điều khiển, thu thập và xử lý thông tin của robot trực thăng trong lĩnh vực nhà thông minh và quân sự Research and building a system for controlling,collecting and processing information of a helicopter in smart campus and military areas Lê Đức Thọ, Nguyễn Hưng Long, Nguyễn Đình Văn, Nguyễn Thị Lan Hương Viện MICA, HUST - CNRS/UMI 2954 - Grenoble INP, Trường ĐH Bách khoa Hà Nội e-Mail: duc-tho.le@mica.edu.vn, hung-long.nguyen@mica.edu.vn, dinh-van.nguyen@mica.edu.vn, huong-lan.nguyen@mica.edu.vn Tóm tắt Trong bài báo này chúng tôi trình bày những kết quả khả quan trong việc xây dựng hệ thống điều khiển, thu thập và xử lý thông tin từ robot trực thăng, được thực hiện trong khuôn khổ đề tài “Smart Robot” tại viện MICA trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội. Trọng tâm của bài toán là xây dựng một hệ thống định vị và điều khiển robot sử dụng công nghệ không dây wifi. Ngoài ra hình ảnh thu được từ camera gắn trên robot sẽ được truyền về máy chủ và có thể được xử lý để phục vụ các bài toán khác nhau như nhận dạng mặt người, nhận dạng cử chỉ, … Trên cơ sở áp dụng các giải thuật định vị bằng sóng wifi và nhận dạng mặt người bài báo đã mở ra hai lĩnh vực áp dụng cho robot trực thăng là lĩnh vực nhà thông minh và quân sự. Sản phẩm của quá trình nghiện cứu là một hệ thống chương trình máy tính hoàn chỉnh, kết quả thử nghiệm bước đầu tại ba tầng 8, 9, 10 tòa nhà B1, viện MICA, Đại Học Bách Khoa Hà Nội cho thấy hệ thống làm việc tốt. Abstract: This article aims to build a robot control system of which applications can be widely used in real life sciences as well in military science. Robot control system will use robots helicopter AR.Drone, which has flexible ability to fly, control, navigate, collect and transmit images stream in real time from the camera through wireless network. This helicopter robot can be applied intelligently in many kinds of environments through the ability to acquire images from robot helicopter to face recognition, hand gesture recognition using image processing technology. With the fly and image acquisition system, robot helicopters can also be used in the military to collect information from the air high above, or to collect information materials inside rooms. This article will be presented with three parts: the opening will introduce robot helicopter; the second part will address the control system, positioning robot helicopter through a wireless network, and how processed images be obtained from the camera; the third part will evaluate result. 1. Giới thiệu Ở Việt Nam ngành khoa học nghiên cứu và phát triển robot đã và đang có những bước tiến rất mạnh mẽ, có thể kể đến robot chiến trường, robot phun cát, robot leo cầu thang của Học viện Kỹ thuật Quân sự, robot bảo tàng của Đại học Bách Khoa Hà Nội [1]. Tuy nhiên việc điều khiển và phát triển ứng dụng robot có khả năng bay lượn trên không thì hầu như chưa được biết đến mặc dù nó có tiềm năng ứng dụng rất lớn trong đời sống và quân sự. Xuất phát từ nhu cầu đó, nhóm nghiên cứu đã tiến hành nghiên cứu và xây dựng hệt thống điều khiển robot AR.Drone. Đây là một hệ thống điều khiển mới cho robot trực thăng, mở ra triển vọng mới trong việc ứng dụng robot trực thăng vào lĩnh vực quân sự cũng như lĩnh vực nhà thông minh. Hệ thống này bao gồm ba phần chính: Phần một giải quyết các bài toán về hệ thống điều khiển robot trực thăng như phương thức kết nối cũng như mở rộng vùng phủ sóng của mạng không dây, phương thức điều khiển bằng tay với các thiết bị như bàn phím, joystick,… và cuối cùng là phương thức điều khiển tự động thông minh. Phần hai đề cập đến bài toán định vị robot trực thăng sử dụng công nghệ mạng không dây wifi, vị trí của robot sẽ Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 289 Mã bài: 63 được xác định thông qua cường độ sóng wifi. Phần cuối cùng là hệ thống thu thập và xử lý hình ảnh thu được từ camera. Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh thời gian thực là dựa vào sự hỗ trợ tính toán của máy tính thực hiện các thuật toán xử lý ảnh để trích lọc ra các thông tin cần thiết từ chuỗi các ảnh thu được bởi camera gắn trên robot. Tất cả các tính năng bổ sung đều được thực hiện trong thời gian thực. Trong môi trường nhà thông minh robot trực thăng có thể di chuyển, thu thập hình ảnh gửi về trung tâm để trung tâm có thể nhận diện mặt người, nhận biết cử chỉ tay, nhận biết đồ vật bằng các kỹ thuật xử lý hình ảnh. Tương tự trong quân sự, với khả năng bay và thu nhận hình ảnh của robot trực thăng, hệ thống này cũng có thể được sử dụng để thu thập thông tin từ trên không hoặc thu thập thông tin tài liệu trong phòng. Phần cuối bài báo sẽ đưa ra đánh giá về kết quả của hệ thống. 2. Xây dựng hệ thống 2.1 Robot trực thăng AR.Drone Robot được sử dụng là robot trực thăng AR.Drone (hình 1) của hãng Parrot. Robot được phát triển và sử dụng với ba ưu điểm nổi bật sau: Khả năng di chuyển trên không: với khả năng bay lượn trên không, di chuyển linh hoạt về mọi phía, ổn định tại một vị trí trong không trung giúp cho môi trường hoạt động của AR.Drone trở nên linh hoạt và rộng hơn các robot khác. AR.Drone có thể di chuyển ở những nơi có địa hình phức tạp, không đồng đều hay những vị trí cao, thường rất khó và phức tạp đối với những robot di chuyển trên mặt đất. Hình 1. Robot trực thăng AR.Drone Khả năng thu thập hình ảnh: Được trang bị hai Camera, một ở thân dưới và một ở phía trước (Hình 2), AR.Drone không chỉ thu nhận thông tin hình ảnh mặt đất từ trên không mà còn có thể thu nhận hình ảnh phía trước. Kết hợp với công nghệ xử lý hình ảnh AR.Drone có khả năng ứng dụng trong rất nhiều bài toán như nhận diện mặt người, cũng như nhận biết cử chỉ tay, nhận biết đồ vật thông qua camera. a. Camera gắn ở phía dưới b. Camera gắn ở phía trước Hình 2. Camera của AR.Drone Khả năng truyền thông không dây: là một tính năng vô cùng ấn tượng của AR.Drone. Sẽ rất khó khăn và hạn chế đối với một robot bay mà luôn phải gắn thêm một hoặc nhiều dây, điều đó không chỉ hạn chế khả năng bay lượn mà còn hạn chế cả vùng hoạt động của robot. Điều này đã được AR.Drone khắc phục bằng công nghệ không dây wifi. Ngoài ra với công nghệ không dây AR.Drone còn có thể bay đến những nơi mà con người không thể đi qua như đường hầm, ngõ hẹp, đường ống, … Bên cạnh những tính năng trên, mã nguồn mở giúp AR.Drone thích hợp cho các ứng dụng quân sự. Cùng với một hệ thống API điều khiển đầy đủ và linh hoạt, tạo điều kiện thuận lợi trong việc nghiên cứu, phát triển các ứng dụng mới. 2.2 Hệ thống điều khiển AR.Drone 2.2.1 Phương thức kết nối với AR.Drone sử dụng mạng không dây Trong phần này chúng ta sẽ đề cập đến hai phương thức kết nối AR.Drone với mạng không dây. Mỗi phương thức có ưu và nhược điểm riêng. a. Phương thức kết nối với máy tính thông qua mạng wifi AR.Drone được chế tạo với giao thức kết nối ngang hàng (peer to peer) bao gồm AR.Drone là máy chủ (server) nhận các yêu cầu (request) từ một máy khách (client) duy nhất thông qua mạng wifi phát bởi AR.Drone [5]. Sau khi khởi động, AR.Drone sẽ tự động thiết lập mạng wifi và chờ máy khách kết nối vào thông qua câu lệnh từ SDK đi kèm. Ở chế độ mặc định, cổng giao tiếp (socket) cho bộ điều khiển Drone là 5555 và cổng kết nối cho dữ liệu hình ảnh là 5556. Giao thức kết nối này có những ưu điểm như: giao thức kết nối đơn giản, đường truyền trực tiếp với 290 Lê Đức Thọ, Nguyễn Hưng Long, Nguyễn Đình Văn, Nguyễn Thị Lan Hương VCM2012 băng thông không bị giới hạn và có thể hoạt động ở các môi trường nhiều vật cản không cho phép sử dụng mạng cáp quang. Tuy nhiên, với giao thức kết nối này, tầm hoạt động của AR.Drone sẽ bị giới hạn tại bán kính 50m cách máy tính kết nối với độ bảo mật không cao. Để khắc phục những nhược điểm này, phương thức kết nối AR.Drone vào mạng WAP2 đã được nghiên cứu và phát triển. b. Phương thức kết nối với hệ thống mạng không dây Với nhu cầu gia tăng không gian hoạt động và độ bảo mật cho AR.Drone, cách thức liên kết AR.Drone vào hệ thống mạng WAP2 với độ bảo mật cao, tầm hoạt động gia tăng với nhiều điểm truy cập (access point) đã được nghiên cứu và phát triển. Hình 3. Vùng hoạt động của AR.Drone Thông qua phương thức này, tầm hoạt động của AR.Drone được tăng lên với bán kính 50m quanh mỗi điểm truy cập trong cùng hệ thống mạng WAP2 được sử dụng, cũng tức là với nhiều access point đồng nghĩa với việc mở rộng vùng hoạt động của AR.Drone, nói một cách khác nơi nào có sóng Wifi nơi đó AR.Drone có thể bay đến. Hình 3 biểu diễn vùng hoạt động của AR.Drone với 3 điểm access point. Ngoài ra, do mạng WAP2 với chế độ cấp phát mật khẩu động sẽ giúp tăng cường độ bảo mật của kết nối giữa AR.Drone [6], tránh trường hợp AR.Drone bị chiếm quyền điều khiển bời bất kì thiết bị thu phát wifi nào có câu lệnh kết nối hoặc thông tin hình ảnh thu thập bởi AR.Drone bị thu thập ngoài ý muốn. Ở chế độ mặc định AR.Drone có IP tĩnh là 192.168.1.1. IP này được thiết lập riêng cho giao thức kết nối ngang hàng (peer to peer) với máy tính kết nối (client) sẽ có IP là 192.168.1.2. Việc thiết lập 2 địa chỉ IP như trên dẫn đến AR.Drone không thể kết nối vào các mạng không dây có sẵn với 192.168.1.1 thường là IP mặc định của router chính. Để kết nối AR.Drone vào với hệ thống mạng không dây WAP2 cần có sự can thiệp vào hệ điều hành (firmware) của AR.Drone. Tại tệp tin cấu hình của firmware, IP tĩnh được cấp phát cho AR.Drone cần được sửa lại với địa chỉ IP thích hợp và thông số kết nối đến mạng WAP2 phải được xác lập. Với việc kết nối vào hệ thống mạng không dây như đã nêu, AR.Drone không những được gia tăng tầm hoạt động, độ bảo mật mà thông qua kết nối mạng không dây này, ta có thể định vị được AR.Drone như bất kì thiết bị thu phát wifi nào khác bằng các kĩ thuật định vị sử dụng sóng wifi. 2.2.2 Hệ thống client – server điều khiển AR.Drone giao thức TCP/IP Hệ thống điều khiển AR.Drone bao gồm hai hệ thống chính, hệ thống đầu tiên là điều khiển AR.Drone với thiết bị cầm tay như bàn phím, joystick hoặc qua giao diện web, hệ thống điều khiển thứ hai là hệ thống điều khiển tự động thông minh. a. Hệ thống điều khiển bằng tay sử dụng giao diện web/bàn phím/joystick Để có thể điều khiển AR.Drone một cách linh hoạt, chính xác và không phụ thuộc vào hệ điều hành của máy điều khiển, một hệ thống client- server kết nối qua giao thức TCP/IP đã được thiết lập để gửi câu lệnh từ bất kì máy tính có các thiết bị như bàn phím, joystick hay kết nối mạng với trình duyệt web bất kì đến AR.Drone. Mô hình hệ thống được miêu tả thông qua sơ đồ hình 4: Hình 4. Hệ thống kết nối client-server giao thức TCP/IP điều khiển AR.Drone Với mô hình này, ta cần hai máy chủ (server) chính: một máy chủ kết nối trực tiếp vào AR.Drone và một máy chủ trung gian để xử lý thông tin và nhận kết nối từ web. Tại máy chủ trực tiếp kết nối với AR.Drone sẽ chạy thường trực chương trình để kết nối vào AR.Drone, xử lý các câu lệnh được gửi đến và truyền thông tin hình ảnh qua lại giữa các máy trong hệ thống. Máy chủ này đóng vai trò xử lý Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 291 Mã bài: 63 lệnh trực tiếp và hình ảnh dạng thô của AR.Drone thông qua bộ SDK đi kèm. Máy chủ trung gian đóng hai vai trò: vừa là máy chủ mở thường trực nhận câu lệnh từ người dùng thông qua các phương thức như giao diện mạng, bàn phím, joystick… bên cạnh đó máy chủ trung gian còn đóng vai trò như client liên kết vào máy chủ kết nối trực tiếp xử lý, gửi và nhận thông tin từ máy chủ kết nối trực tiếp. Các thiết bị điều khiển (client của máy chủ trung gian) kết nối với máy chủ trung gian dưới dạng chỉ gửi một lệnh duy nhất cho một lần gọi. Do client này sẽ được gọi từ các thiết bị khác nhau trong đó có giao diện web nên mỗi câu lệnh sẽ phải gọi một client riêng biệt nhằm trả lại kết quả cho web server ngay sau mỗi câu lệnh. Khi người dùng gửi câu lệnh đến AR.Drone, client trên mạng sẽ tự động kết nối đến máy chủ trung gian, để truyền câu lệnh. Tại máy chủ trung gian, các câu lệnh hợp lệ sẽ được mã hóa và truyền về máy chủ trực tiếp để điều khiển AR.Drone. Do cấu hình kĩ thuật của AR.Drone đòi hỏi phải nhận được các câu lệnh điều khiển liên tục, khoảng cách giữa các câu lệnh tối đa là 100ms-150ms (nhằm giúp AR.Drone di chuyển chính xác) nên các câu lệnh khi gửi đến AR.Drone sẽ được thực hiện với tham số thời gian đi kèm. Hết tham số đó, máy chủ trực tiếp sẽ liên tục gửi lệnh khiến AR.Drone giữ nguyên vị trí. Mỗi câu lệnh AR.Drone nhận được và thực hiện hoàn tất sẽ gửi trả lại các thông số về độ nghiêng, vận tốc các động cơ cũng như hình ảnh cập nhật từ camera về máy chủ trực tiếp. Máy chủ trực tiếp sẽ thu nhận thông số bay nhằm đảm bảo AR.Drone hoạt động chính xác hoặc ngắt động cơ trong trường hợp khẩn cấp. Video thu về sẽ được máy chủ trực tiếp truyển thẳng đến máy chủ trung gian. Tại đây các bước thu nhận và xử lý video diễn ra sẽ được trình bày ở mục 2.3. Điều khiển bằng tay với các thiết bị như joystick, keyboard hay trình duyệt web như đã trình bày bên trên giúp AR.Drone có độ chính xác rất cao trong môi trường trong phòng (độ lệch 2 bên và trên dưới xấp xỉ 20 cm). Với môi trường ngoài trời, AR.Drone sẽ bị chi phối bởi các điều kiện ngoại cảnh như gió hoặc tác động của các vật thể khác. b. Hệ thống điều khiển tự động thông minh Ngoài việc điều khiển AR.Drone trực tiếp từng câu lệnh, một hệ thống điều khiển tự động thông minh cũng đã được xây dựng. Hệ thống này hoạt động dựa trên thông tin định vị của AR.Drone và khả năng nhận diện vật cản bằng camera sẵn có. Có hai khả năng chính được tính tới trong chế độ bay thông minh này: bay trong môi trường đã xác định và bay trong môi trường chưa xác định. Khi AR.Drone bay trong môi trường đã xác định, dựa trên bản đồ vật cản đã được cung cấp sẵn, hệ thống sẽ cho ra đường đi ngắn nhất đến đích và các câu lệnh tương ứng cho quãng đường bay trên (Hình 5). Việc đưa ra đường bay sẽ được thực hiện bởi hệ thống định vị tổng sẽ được trình bày ở mục 2.2.4. Trong quá trình bay, hệ thống liên tục cập nhật vị trí của AR.Drone và đưa ra các lệnh điều chỉnh cần thiết khi AR.Drone bị lệch khỏi quỹ đạo đã tính sẵn. Ở chế độ bay này, camera của AR.Drone thực hiện chức năng chính là xác định đích đến, thu thập dữ liệu và hỗ trợ hệ thống định vị cũng như phát hiện vật cản bất thường khi cần thiết. Hình 5. Nhận diện vật cản và xác định vị trí trực tuyến khi bay Khi AR.Drone hoạt động ở môi trường không xác định, camera của AR.Drone sẽ có thêm chức năng phát hiện vật cản và vẽ sơ đồ vật cản giúp AR.Drone di chuyển mà không bị va chạm. Ở trường hợp này, hệ thống định vị đóng vai trò xác định đích đến, lưu trữ và mã hóa dữ liệu bay nhận về từ AR.Drone. Tuy nhiên khả năng bay của AR.Drone ở môi trường chưa xác định gặp một số khó khăn nhất định như điều kiện ngoại cảnh (gió, ánh sáng…) và cần được thử nghiệm nghiên cứu sâu hơn nữa. Hiện tại, AR.Drone có thể bay ở các môi trường chưa xác định về vị trí vật cản nhưng ít bị ảnh hưởng bởi các yếu tố phụ như đã kể trên. 2.3 Hệ thống định vị AR.Drone Một trong những yêu cầu quan trọng tiếp theo trong điều khiển AR.Drone chính là bài toán định vị. Chỉ khi vị trí của AR.Drone cũng như vị trí mục tiêu được xác định ta mới có thể tính toán được đường đi cũng như điều khiển AR.Drone bay 292 Lê Đức Thọ, Nguyễn Hưng Long, Nguyễn Đình Văn, Nguyễn Thị Lan Hương VCM2012 theo quỹ đạo mong muốn cũng như đến những vị trí xác định. Bài toán định vị AR.Drone được giải quyết bằng phương pháp định vị sử dụng công nghệ Wifi, vị trí của AR.Drone sẽ được tính toán xác định thông qua cường độ sóng [1][2][3][4]. AR.Drone thu nhận liên tục thông tin về cường độ sóng mà nó nhận được ứng với các điểm truy cập (access point) trong môi trường. Thông tin này sẽ được gửi liên tục về một máy chủ định vị. Dựa trên các thông tin khảo sát về môi trường, các thông tin cấu hình và vị trí của các điểm truy cập trong môi trường, máy chủ sẽ trả về vị trí của AR.Drone. 2.4 Hệ thống thu thập và xử lí thông tin hình ảnh thông qua mạng wifi Hai mục tiêu chính, hai vấn đề được đặt ra phần này là bài toán thu thập và bài toán xử lý thông tin. 2.4.1 Hệ thống thu thập video trực tuyến từ AR.Drone Với 2 camera được tích hợp sẵn vào AR.Drone, một camera đối đất và 1 camera nằm ngang, AR.Drone có khả năng thu nhận dữ liệu từ nhiều góc độ và truyền trực tiếp về máy chủ dưới dạng video. Thông tin từ cả 2 camera này sẽ được thu thập và xử lý trực tiếp tại server trung gian với các ứng dụng cụ thể tùy thuộc vào nhiệm vụ và hoàn cảnh hoạt động. Ngoài chức năng thu lưu hình ảnh, chụp lại tài liệu, thông tin từ camera còn được xử lý để phục vụ nhiều mục đích như thực hiện chức năng định vị, nhận diện mặt người hoặc các cử chỉ tay được lập trình sẵn. Đây cũng là phương thức giúp AR.Drone có thể tương tác không chỉ với môi trường vật tĩnh mà với cả các mục tiêu di động mà đặc biệt là con người. Hệ thống thu thập video trực tuyến được thiết kế dưới dạng vòng khép kín (Hình 6):  thông tin camera từ AR.Drone sẽ được gửi đến máy chủ trực tiếp liên tục từ cả 2 camera.  máy chủ trực tiếp truyền hình ảnh đến máy chủ trung gian để xử lý.  máy chủ trung gian thu và phát hình ảnh cho người dùng theo dõi cũng như xử lý, tách các thông tin hữu ích và gửi lệnh điều khiển tương ứng đến bộ điều khiển của AR.Drone.  các lệnh điều khiển được xử lý và gửi ngược lại cho AR.Drone theo quy trình của lệnh điều khiển được trình bày ở mục 2.2.2.a. Hình 6. Mô hình xử lý hình ảnh Trong tương lai, với việc nâng cấp chất lượng camera việc xử lý hình ảnh sẽ nhanh và chính xác hơn. Ngoài ra, việc lắp thêm camera phụ vào AR.Drone cũng giúp tăng độ chính xác và khả năng hoạt động độc lập của AR.Drone trong các môi trường khắc nghiệt. 2.4.2 Hệ thống xử lý trực tuyến thông tin hình ảnh từ AR.Drone a. Xử lý thông tin hình ảnh phục vụ chức năng định vị Ngoài việc hoạt động dựa trên khả năng định vị bằng wifi của máy chủ trung gian, AR.Drone có thể tự tinh chỉnh và làm chính xác hơn đường bay của mình bằng việc định vị các vật cản bằng camera. Có 3 chức năng chính trong trường hợp này là khả năng nhận dạng và tránh vật cản tĩnh, khả năng nhận dạng và tránh các vật cản di động bất thường và khả năng nhận diện khung cảnh quen thuộc đã được mã hóa sẵn để xác định vị trí tương đối. Với các vật cản tĩnh, hình ảnh từ AR.Drone sẽ được xử lý và mô tả lại tại máy chủ trung gian. Nếu môi trường hoạt động đã được xác định, thông tin thu được sẽ được so sánh với bản đồ đã dựng sẵn giúp cập nhật sự thay đổi của bản đồ cũng như tránh va chạm trong tình huống khẩn cấp. Thêm vào đó, chức năng này rất quan trọng cho AR.Drone để tự dò đường và hoạt động trong môi trường chưa xác định, cần xây dựng bản đồ. Với các vật cản di động bất thường, hình ảnh sẽ được xử lý giúp AR.Drone có khả năng tạm dừng lại nếu vật cản giao cắt đường đi đến đích hoặc gửi yêu cầu đến hệ thống để tính toán đường tránh vật cản đó. Chức năng này không những giúp AR.Drone hoạt động linh hoạt hơn mà còn hỗ trợ khả năng tương tác với người trong mục 2.3.2c. Nếu môi trường đã được xác định, việc thu thập và xử lý thông tin từ camera của AR.Drone còn có thể ứng dụng trong việc so sánh với các góc nhìn đã biết để xác định chính xác hơn góc độ bay, vị trí hiện tại của AR.Drone. Điều này đặc biệt có ý nghĩa khi AR.Drone bay trong các môi trường có Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 293 Mã bài: 63 yếu tố ngoại cảnh biến thiên cao vì khi đó, việc xác định góc độ bay hiện tại và so sánh với góc bay chuẩn được tính toán bởi hệ thốn thông minh sẽ giúp AR.Drone có thể tự tinh chỉnh đường bay của mình. b. Xử lý thông tin hình ảnh nhận diện mặt người Hình 7. Nhận diện mặt người từ AR.Drone Ngoài việc hỗ trợ chức năng định vị, khả năng nhận diện mặt người cũng là một trong các tính năng cần được chú ý. Với khả năng bay ở nhiều độ cao khác nhau (tối đa 6m so với mặt đất) AR.Drone có khả năng bay lên ngang mặt người và nhận diện chính xác hơn người sử dụng. Điều này rất cần thiết do đa số các thuật toán nhận diện hiện nay phụ thuộc khá nhiều vào góc độ nhận diện mặt, điều kiện ánh sáng, phông nền, … Khả năng bay linh hoạt của AR.Drone sẽ giúp hệ thống có thể thu thập hình ảnh từ các góc độ, điều kiện ánh sáng thích hợp nhất từ đó đưa ra thông tin chính xác hơn. Với hệ thống đã được cài thử nghiệm và cài đặt ở AR.Drone trong đề tài này, AR.Drone có khả năng nhận diện tốt nhất 2 người trong cùng 1 ảnh và khoảng cách tối đa có thể là nửa mét giữa người và AR.Drone (Hình 7). Các thông số này sẽ được cải tiến đáng kể khi AR.Drone được nâng cấp với camera chất lượng cao hơn ở các phiên bản sau. c. Xử lý thông tin hình ảnh nhận diện cử chỉ tay Nhằm mục đích giúp AR.Drone hoạt động linh hoạt hơn, việc tương tác giữa người và AR.Drone cũng được tính đến với việc tối ưu hóa thông tin nhận được từ camera AR.Drone. Một trong những giải pháp này là khả năng nhận diện cử chỉ tay của người và thực hiện các tác vụ được lập trình sẵn tương ứng. Quy trình xử lý của chức năng này cũng được thực hiện tương tự như chức năng nhận diện khuôn mặt với việc hình ảnh được xử lý tại máy chủ trung gian [7][8][9][10]. Tuy nhiên, ở chức năng này, máy chủ trung gian sẽ tự động gọi ra các lệnh tương ứng để tương tác với người điều khiển Chức năng nhận diện cử chỉ tay sẽ đặc biệt quan trọng trong việc ra lệnh cho AR.Drone tại môi trường thực tế khi người dùng không tương tác trực tiếp với bất kì thiết bị điều khiển nào. Hình 8 trình bày kết quả nhận diện một số điểm đặc biệt trên tay người để biết được cử chỉ tay, sau đó ánh xạ cử chỉ này thành lệnh điều khiển tương ứng (trong trường hợp này là ra lệnh AR.Drone bay theo tay người. Hình 8. Mô hình nhận diện cử chỉ tay Trong tương lai, ứng dụng của tương tác giữa người và AR.Drone tại môi trường thực tế như điều khiển tại các công trình cần hình ảnh từ trên cao hoặc phục vụ mục đích quân sự đòi hỏi độ linh hoạt và sự chính xác cao. Với mô hình nêu trên, khả năng tương tác nhận diện cử chỉ, khuân mặt của AR.Drone sẽ được tối ưu hóa nhằm giúp hoàn thành các tác vụ trên. 2.5 Thử nghiệm và đánh giá Hệ thống điều khiển robot AR.Drone được xây dựng và chạy thử nghiệm tại viện MICA tại tầng 8, 9, 10 tòa nhà B1, Đại học Bách Khoa Hà Nội, với mỗi tầng có diện tích 300m 2 . Mô hình được xây dựng để ứng dụng AR.Drone là mô hình smart campus với một hệ thống gồm 16 điểm truy cập được gắn trong 3 tầng của toà nhà. AR.Drone được thử nghiệm với nhiệm vụ bay trong phòng, bay ngoài hành lang, bay từ hành lang vào phòng đến những vị trí xác định, với những đường bay khác nhau, cũng như tự động tránh vật cản. Song song với quá trình bay là quá trình thu thập thông tin, gửi hình ảnh về hệ thống máy chủ, xử lý thông tin trực tuyến, xác định mặt người cũng như cử chỉ tay. Hệ thống điều hoạt động tương đối ổn định, AR.Drone đã kết nối thành công với hệ thống Wifi, vị trí của AR.Drone đã được xác định bằng phương pháp định vị qua Wifi. Hình ảnh từ robot được thu về khá sắc nét. Kỹ thuật xử lý hình ảnh nhận dạng mặt người và cử chỉ qua video cũng đã 294 Lê Đức Thọ, Nguyễn Hưng Long, Nguyễn Đình Văn, Nguyễn Thị Lan Hương VCM2012 được tích hợp hoàn chỉnh. Đặc biệt việc điều khiển robot rất dễ dàng khi bảng điều khiển được tích hợp trên web. Việc này giúp người dùng cuối không cần nhiều kinh nghiệm cũng có thể nhanh chóng điều khiển robot chính xác. 3. Kết luận Hệ thống điều khiển robot AR.Drone đã được xây dựng thành công và hoạt động khá hiệu quả. Hệ thống trên đã phát huy được rất nhiều tính năng của robot AR.Drone, nổi bật chính là tính năng thu thập thông tin từ trên không và xử lý hình ảnh, nhận dạng mặt người và cử chỉ tay. Hệ thống này khắc phục được một số nhược điểm của robot như vùng hoạt động hẹp. Vùng hoạt động của robot được mở rộng thông qua việc kết nối AR.Drone vào hệ thống mạng WAP2 với nhiều điểm truy cập. Với những ưu điểm này việc sử dụng robot AR.Drone trong đời sống cũng như kỹ thuật quân sự là hoàn toàn khả thi. Hướng phát triển tiếp theo của robot AR.Drone có thể đi theo hai hướng chính: Nâng cấp hệ thống bay của AR.Drone, đối với một robot bay trên không chịu ảnh hưởng trực tiếp từ nhiều yếu tố như gió, … thì việc nâng cao tính ổn định của hệ thống bay luôn là một mục tiêu quan trọng hàng đầu. Với một hệ thống bay ổn định thì độ chính xác trong quá trình điều khiển robot sẽ càng cao. Ngoài ra việc nâng cấp camera giúp cho hình ảnh thu thập được có độ phân giải cao hơn, chính xác hơn sẽ giúp cho hình ảnh truyền về rõ nét hơn cũng như giúp cho hệ thống nhận dạng hoạt động hiệu quả hơn. 4. Lời cảm ơn Kĩ thuật cũng như phương pháp định vị bằng Wifi được dựa theo kết quả nghiên cứu của đề tài cấp Bộ Giáo dục và Đào tạo, mã số B2010-01-391 (Nghiên cứu và triển khai phương pháp định vị người dùng trong nhà sử dụng cường độ tín hiệu WLAN 802.11). Tài liệu tham khảo [1] http://giaoduc.net.vn/Giao-duc-Quoc-phong/ Robot-ung-dung-trong-dan-su-va-quan-su/ 218949.gd [2] Drone Developper Guider SDK. http://abstract.cs.washington.edu/~shwetak/clas ses/ee472/notes/ARDrone_SDK_1_6_Develope r_Guide.pdf [3] J Biswas, M Veloso: Wifi localization and navigation for autonomous indoor mobile robots 2010 [4] CH Lim, Y an, BP, C See – Consumer Electronis, IEEE 2007 [5] Brian Ferris Dieter Fox Neil Lawrence: Wifi – Slam using Gaussian process latent variable models, Proceedings of the 20 th , international Joint Coference of Mobile Localization [6] Aman Behal, Warren Dixon, Darren M. Dawson, Bin Xian: Lyapunov-Based Control of Robotic Systems, December 17, 2009 by CRC Press – 389 Pages [7] Mark W. Spong, Frank L. Lewis, Chaouki T. Abdallah: Robot Control. Dynamics, Motion Planning, and Analysis/Pc0299-8, August 1992 [8] Mark W. Spong, M. Vidyasagar: Robot Modelling and Control, November 18, 2005 [9] Kawamura, Sadao, Svinin, Mikhail: Advances in Robot Control, 2006, XXXII, 341 p. [10] Z. Prekopcsak, P. Halacsy, and C. GasparDesign and development of an everyday hand gesture interface, in MobileHCI ’08: Proceedings of the 10 th international conference on Human computer interaction with mobile devices and services. New York, USA: 2008 [11] J. Kela, P. Korpipaa, J. Mantyjarvi, S. Kallio, G. Savino, L. Jozzo and D. Marca: Accelorometer-based gesture control for a design environment, Personal Ubiquitous Computing, vol. 10. No. 5, pp. 285 – 299, 2006. Nguyễn Thị Lan Hương. Sinh năm 1971. Chị nhận bằng thạc sỹ sỹ về Đo lường và thông tin của trường Đại học Bách Khoa Kharkov- Ucraina năm 1996. Từ năm 1996 đến nay chị là giảng viên của Bộ môn Kỹ thuật Đo và Tin học Công nghiệp (3I), Đại học Bách khoa Hà nội (HUST); Chị nhận bằng Tiến sỹ về Đo lường điện của Trường Đại học Bách khoa Hà nội năm 2005, và là trưởng nhóm chuyên môn đo lường từ năm 2008. Từ năm 2001 chị đồng thời là nghiên cứu viên thuộc viên nghiên cứu quốc tế MICA- HUST. Hướng nghiên cứu chính là thiết kế và thực hiện các hệ thống đo lường, điều khiển, xử lý tín hiệu đo lường, nghiên cứu về môi trường cảm thụ. Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 295 Mã bài: 63 Lê Đức Thọ. Sinh năm 1984. Anh nhận bằng thạc sỹ cơ điện tử tại Đai học Hannover năm 2010. Hiện là giảng viên tại viện nghiên cứu quốc tế MICA, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội. Hướng nghiên cứu chính hiện tại là điều khiển robot và mô hình hóa môi trường phục vụ cho việc tương tác robot với môi trường. Nguyễn Hưng Long. Sinh năm 1989. Anh nhận bằng kỹ sư môi trường và công nghệ thông tin tại Đai học Keio năm 2011. Hiện là giảng viên và quản trị mạng tại viện MICA, Đại học Bách Khoa Hà Nội. Hướng nghiên cứu chính là điều khiển robot thông minh và mô hình hóa môi trường phục vụ cho việc tương tác robot với môi trường cũng như giải quyết bài toán định vị trong nhà. Nguyễn Đình Văn. Sinh năm 1990. Anh nhận bằng kỹ sư công nghệ thông tin tại Học viện Khoa học Công nghệ Tiên tiến Hàn Quốc (Korea Advanced Institute of Science and Technology) năm 2012. Hiện là giảng viên tại viện MICA, Đại học Bách Khoa Hà Nội. Hướng nghiên cứu chính hiện tại là điều khiển robot thông minh và mô hình hóa môi trường phục vụ cho việc tương tác robot với môi trường cũng như giải quyết bài toán định vị trong nhà. . Văn, Nguyễn Thị Lan Hương VCM2 012 Nghiên cứu và xây dựng hệ thống điều khiển, thu thập và xử lý thông tin của robot trực thăng trong lĩnh vực nhà thông minh và quân sự Research and building. và quân sự. Xuất phát từ nhu cầu đó, nhóm nghiên cứu đã tiến hành nghiên cứu và xây dựng hệt thống điều khiển robot AR.Drone. Đây là một hệ thống điều khiển mới cho robot trực thăng, mở ra. dụng quân sự. Cùng với một hệ thống API điều khiển đầy đủ và linh hoạt, tạo điều kiện thu n lợi trong việc nghiên cứu, phát triển các ứng dụng mới. 2.2 Hệ thống điều khiển AR.Drone 2.2.1