Mô phỏng hệ thống tự động định vị camera giám sát bằng logic mờ

Lời mở đầu ************ Trong sống hàng ngày, có nhiều công việc tính toán, chọn lựa giải vấn đề phức tạp khó nắm cách xác Để mô tả công việc đo,ù thông thường người sử dụng từ ngữ chung chung không hoàn toàn xác Chính không hoàn toàn xác ngôn ngữ tự nhiên mà tiến só Lotfi Zadeh đưa Lý thuyết tập mờ (Fuzzy Set Theory) vào năm 1965, tương tự lập luận người việc sử dụng thông tin gần không chắn đưa đònh Lý thuyết xây dựng không để mô tả tính không chắn tính gần công thức toán học cung cấp công cụ xác để giải tính mơ hồ chất nhiều vấn đề Ngược với tính toán cổ điển đòi hỏi tính xác đến phần nhỏ Sử dụng lý thuyết tập mờ làm cho vấn đề tính toán khoa học kỹ thuật phức tạp trước trở nên đơn giản mềm dẻo Lý thuyết tập mờ bao gồm Logic mờ (Fuzzy logic), Phép toán mờ (Fuzzy arithmetic), Lập trình tính toán mờ (Fuzzy mathematical programming), Tôpô mờ (Fuzzy Topology), Lý thuyết đồ họa mờ (Fuzzy graph theory) Phân tích liệu mờ (Fuzzy data analysis) Thuật ngữ Logic mờ hay Fuzzy logic thường sử dụng để mô tả cho tất thuật ngữ http://www.ebook.edu.vn Logic mờ tập trung nhiều nhà toán học, khoa học kỹ sư khắp nơi giới Nhưng có lẽ ý nghóa từ “ mờ “ mà lónh vực không ý đến nhiều Mãi đến cuối thập niên 80 đầu thập niên 90, Logic mờ lên trở thành xu chủ đạo khoa học kỹ thuật Logic mờ điều khiển thông số mờ (xấp xỉ, gần đúng) cách có hệ thống, Logic mờ ứng dụng để điều khiển hệ thống phi tuyến, mô hệ thống phức tạp hay hệ thống trước độ xác Và nay, điều khiển tự động sử dụng Logic mờ ứng dụng rộng rãi điều khiển xử lý hóa chất, điều khiển thiết bò sản xuất sản phẩm gia dụng camera, máy giặt, máy điều hòa nhiệt độ, lò vi sóng … Sự kết hợp Logic mờ với mạng Nơron nhân tạo tạo Hệ thống Nơron mờ (Neuro–Fuzzy System) Giải thuật di truyền làm cho việc tạo hệ thống tự động nhận dạng trở nên khả thi Khi tích hợp với khả học hỏi mạng thần kinh nhân tạo giải thuật di truyền, lực suy luận hệ thống mờ đảm nhận vai trò điều khiển trở nên xác độ tin cậy cao Điều khiển mờ (Fuzzy control) đời với sở lý thuyết Lý thuyết tập mờ Logic mờ Ưu điểm kỹ thuật điều khiển mờ không cần biết trước đặc tính đối tượng cách xác, khác với kỹ thuật điều khiển kinh điển hoàn toàn dựa vào thông tin xác tuyệt đối mà nhiều ứng dụng không cần thiết có Đề tài “Mô hệ thống tự động đònh vò canera giám sát logic mờ” ứng dụng Logic mờ điều khiển tự động nói chung camera nói riêng Với mục tiêu nghiên cứu điều khiển mờ mô điều khiển mờ để điều khiển camera giám sát ham muốn tìm hiểu ngành kỹ thuật điều khiển mẻ, em thực việc nghiên cứu lý thuyết mờ mô hệ thống điều khiển mờ Matlab Quá trình thực đề tài em từ zero Logic mờ, nên không tránh khỏi nhiều thiếu sót, giới hạn đề tài nên chắn không tránh khỏi hạn chế Em mong nhận dẫn góp ý thầy cô bạn để đề tài hoàn chỉnh Cần Thơ, tháng 02 năm 2003 SVTH http://www.ebook.edu.vn Bùi Quang Sơn MỤC LỤC ******* Trang Chương I GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI I–1 Chương II LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN MỜ II–1 II.1 GIỚI THIỆU VỀ LOGIC MỜ II–2 II.2 BIẾN NGÔN NGỮ VÀ GIÁ TRỊ BIẾN NGÔN NGỮ II–7 II.3 LUẬT HP THÀNH MỜ II–9 II.4 GIẢI MỜ II–29 II.5 ỨNG DỤNG LOGIC MỜ TRONG ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG II–33 II.6 KẾT LUẬN VỀ ĐIỀU KHIỂN MỜ II–39 Chương III MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ III–1 III.1 XÂY DỰNG MÔ HÌNH CAMERA GIÁM SÁT III–2 III.2 MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ BẰNG SIMULINK III–8 III.3 MÔ PHỎNG BẰNG ĐỒ HỌA KẾT HP VỚI SIMULINK III–11 Chương IV KẾT LUẬN VÀ PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN IV–1 PHỤ LỤC i PHỤ LỤC : GIỚI THIỆU VỀ MATLAB FUZZY TOOLBOX VÀ CÁCH TẠO MỘT FILE *.FIS ii PHỤ LỤC : CÁC THAM SỐ CỦA QUÁ TRÌNG MÔ PHỎNG xiii http://www.ebook.edu.vn PHỤ LỤC : CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG ĐỒ HỌA xix TÀI LIỆU THAM KHẢO MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ Chương I GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI http://www.ebook.edu.vn " GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN I–1 SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ I.1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI Đề tài “Mô hệ thống tự động đònh vò camera giám sát logic mờ” ứng dụng Logic mờ điều khiển tự động Đây đề tài nghiên cứu Bộ môn Viễn Thông Tự Động Hóa – Khoa Công Nghệ Thông Tin, Trường Đại Học Cần Thơ Đề tài giúp hiểu rõ lý thuyết tập mờ (Fuzzy Set Theory), lý thuyết điều khiển mờ (Fuzzy Control Theory) Từ giúp thiết kế mô điều khiển mờ Điều quan trọng đề tài không giúp hiểu biết Logic mờ, biết mô điều khiển mờ mà giúp mở rộng, phát triển đề tài, từ mô chuyển sang thiết kế điều khiển mờ ứng dụng vào thực tế I.2 MỤC TIÊU VÀ GIẢI PHÁP I.2.1 Mục tiêu Mục tiêu đề tài tìm hiểu Logic mờ, nghiên cứu điều khiển mờ, xây dựng điều khiển mờ tương đối hoàn chỉnh để điều khiển hệ thống đònh vò camera giám sát (một camera theo dõi tự động) mô điều khiển phần mềm chuyên dụng I.2.2 Giải pháp I.2.2.1 Nghiên cứu Logic mờ điều khiển mờ Tìm hiểu Logic mờ, thành phần điều khiển mờ biến ngôn ngữ, hàm liên thuộc, luật hợp thành Nghiên cứu cách xây dựng điều khiển mờ, phương pháp giải mờ I.2.2.2 Xây dựng điều khiển mờ Bộ điều khiển mờ xây dựng gồm hai biến ngôn ngữ đầu vào biến ngôn ngữ đầu Biến ngôn ngữ vào bao gồm : http://www.ebook.edu.vn – vitridt : vò trí đối tượng so với khung nhìn camera – vitricam : vò trí camera so với vùng mà camera quan sát (không phải khung nhìn camera) Biến ngôn ngữ đầu – gocquay : góc quay camera GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN I–2 SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ Hoạt động điều khiển mờ sau : điều khiển mờ xét xem vò trí tương đối đối tượng so với khung nhìn camera vò trí camera sau đònh góc quay camera để camera bám theo đối tượng I.2.2.3 Mô điều khiển mờ Để mô điều khiển xây dựng ta sử dụng Fuzzy Logic Toolbox Simulink–Fuzzy Logic MatLab I.2 GIỚI HẠN CỦA ĐỀ TÀI Do Logic mờ đưa vào nghiên cứu nên đề tài dừng mức độ nghiên cứu mô Do thời gian thực đề tài có hạn nên chương trình mô thiết kế đơn giản nên phần mô đồ họa không tốt không mắc khiếm khuyết sai sót I.3 NỘI DUNG CỦA ĐỀ TÀI Đề tài chia làm bốn chương phụ lục Nội dung chương phụ lục sau : Chương I : GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI Giới thiệu đề tài, mục tiêu giải pháp cho đề tài, giới hạn đề tài, nội dung đề tài Chương II : LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN MỜ Giới thiệu khái niệm Logic mờ, lý thuyết tập mờ, lý thuyết điều khiển mờ số điều khiển mờ Chương III : MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ Thực mô điều khiển mờ hệ thống tự động đònh vò camera giám sát MatLab–Simulink mô đồ họa Chương IV : KẾT LUẬN VÀ PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận đề tài, kết luận đạt chưa đạt được, từ đưa phương hướng phát triển cho đề tài http://www.ebook.edu.vn Phụ lục : Giới thiệu Fuzzy Logic ToolBox, chương trình mô phỏng, cách thực điều khiển mờ GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN I–3 SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ Chương II http://www.ebook.edu.vn LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN MỜ GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN II–1 SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ II.1 GIỚI THIỆU VỀ LOGIC MỜ II 1.1 Khái niệm logic mờ Logic mờ siêu tập hợp phép toán logic thông thường (Đại số Bool) mở rộng để chấp nhận khái niệm giá trò gần – giá trò “hoàn toàn đúng” “hoàn toàn sai” II.1.2 Khái niệm tập mờ : II.1.2 Đònh nghóa: Tập mờ F xác đònh tập kinh điển X tập mà phần tử cặp giá trò (x, μF(x)) x ∈ X μF ánh xạ μF: X → [0, 1] Ánh xạ μF gọi hàm liên thuộc (hoặc hàm phụ thuộc) tập mờ F Tập kinh điển X gọi tập (hay vũ trụ) tập mờ F Ví dụ tập mờ F số tự nhiên nhỏ với hàm phụ thuộc μF(x) có dạng sau : μB(x) 0.95 x 0.17 Hình II–1 Tập mờ F số tự nhiên nhỏ Trên X chứa phần tử sau F ={(1, 1) , (2, 1) , (3, 0.95) , (4, 0.17)} Số tự nhiên có độ phụ thuộc : http://www.ebook.edu.vn μF(1) = μF(2) = 1, số tự nhiên có độ phụ thuộc nhỏ μF(3) = 0.95 μF(4) = 0.17 Những số không liệt kê có độ phụ thuộc GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN II–2 SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ Sử dụng hàm liên thuộc để tính độ phụ thuộc phần tử x có hai cách: tính trực tiếp (nếu μF(x) dạng công thức tường minh) tra bảng (nếu μF(x) dạng bảng) Các hàm liên thuộc μF(x) có dạng “trơn” gọi hàm liên thuộc kiểu S Đối với hàm liên thuộc kiểu S, công thức biểu diễn μF(x) có độ phức tạp lớn nên thời gian tính độ phụ thuộc cho phần tử lâu Trong kỹ thuật điều khiển mờ thông thường, hàm liên thuộc kiểu S thường thay gần hàm tuyến tính đoạn Một hàm liên thuộc có dạng tuyến tính đoạn gọi hàm liên thuộc có mức chuyển đổi tuyến tính μF(x) m1 m2 Hình II–2 m3 m4 x Hàm liên thuộc μF(x) có mức chuyển đổi tuyến tính Hàm liên thuộc μF(x) Hình II–2 với m1 = m2 m3 = m4 hàm phụ thuộc tập kinh điển I.1.2 Độ cao, miền xác đònh miền tin cậy tập mờ: Độ cao tập mờ F (trên tập X) giá trò: h = sup μF (x) x∈M Ký hiệu sup μ F (x) giá trò nhỏ tất giá trò chặn x∈M hàm μ(x) Một tập mờ với phần tử có độ phụ thuộc gọi tập mờ tắc tức h = 1, ngược lại tập mờ F với h < gọi tập mờ không tắc http://www.ebook.edu.vn Miền xác đònh tập mờ F (trên tập X), ký hiệu S tập X thỏa mãn: S = suppμF(x) = { x ∈ M | μF(x) > 0} Miền tin cậy tập mờ F (trên tập X), ký hiệu T tập X thỏa mãn: GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN II–3 SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ T = { x ∈ M | μF(x) = 1} μF(x) x Miền tin cậy Miền xác đònh Hình II–3 Miền xác đònh miền tin cậy tập mờ II.1.3 Các phép toán tập mờ : II.1.3.1 Phép hợp : Hợp hai tập mờ A B có tập X tập mờ xác đònh tập X với hàm liên thuộc: μA∪B(x) = max{μA(x), μB(x)} (Luật lấy max), μ μA(x) μB(x) x Hình II–4 Hàm liên thuộc hợp hai tập mờ có tập Có nhiều công thức khác dùng để tính hàm liên thuộc μA∪B(x) hợp hai tập mờ như: ⎧max{μ A ( x ), μ B ( x)} min{μ A ( x), μ B ( x)} = μ A∪ B ( x) = ⎨ ⎩1 min{μ A ( x), μ B ( x)} ≠ μA∪B(x) = min{1, μA(x) + μ B(x)} http://www.ebook.edu.vn μ A∪ B ( x) = μ A ( x) + μ B ( x) + μ A ( x) + μ B ( x) (Phép hợp Lukasiewicz), (Tổng Einstein), μA∪B(x) = μA(x) + μB(x) - μA(x).μB(x) GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN , II–4 (Tổng trực tiếp), SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ II.3 Rời rạc hóa hàm liên thuộc biến vào : Các hàm liên thuộc (Membership Function) biến vào xác đònh sau : Hàm liên thuộc biến vitridt : Từ cửa sổ FIS Editor ta click đôi chuột trái vào input vitridt ta cửa sổ Membership Function Editor sau : http://www.ebook.edu.vn Miền xác đònh (Range) vitridt : [-3 3] ⎛ μ trai ⎞ ⎜ ⎟ ⎜ μ hoitrai ⎟ Có hàm liên thuộc : vitridt = ⎜ μ giua ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ μ hoiphai ⎟ ⎜ μ ⎟ ⎝ phai ⎠ GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN viii SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ Hàm liên thuộc biến vitricam : Từ cửa sổ Membership Function Editor click chuột trái vào input vitricam ta : Miền xác đònh (Range) vitricam : [–pi/10 pi/10] = [–0.3142 0.3142] http://www.ebook.edu.vn ⎛ μ trai ⎞ ⎟ ⎜ ⎜ μ hoitrai ⎟ Có hàm liên thuộc : vitricam = ⎜ μ giua ⎟ ⎟ ⎜ ⎜ μ hoiphai ⎟ ⎟ ⎜ μ ⎝ phai ⎠ GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN ix SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ Hàm liên thuộc biến gocquay : Từ cửa sổ Membership Function Editor click chuột trái vào ouput gocquay ta : Miền xác đònh (Range) gocquay : [–pi/10 pi/10] = [–0.3142 0.3142] http://www.ebook.edu.vn ⎛ μ trai ⎞ ⎟ ⎜ ⎜ μ hoitrai ⎟ Có hàm liên thuộc : gocquay = ⎜ μ codinh ⎟ ⎟ ⎜ ⎜ μ hoiphai ⎟ ⎟ ⎜ μ ⎝ phai ⎠ GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN x SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ II.4 Xây dựng mệnh đề hợp thành : Từ cửa sổ FIS Editor click đôi vào ô camera(mamdani) ta : Các mệnh đề hợp thành xác đònh sau : If vitridt is and vitricam is then gocquay is Ví dụ : để xác đònh mệnh đề hợp thành R1 NẾU vitridt = trai VÀ vitricam = trai THÌ gocquay = codinh Tức : If vitridt is trai and vitricam is trai Then gocquay is codinh Ta làm sau : http://www.ebook.edu.vn – Tại ô vitridt chọn : trai – Tại ô vitricam chọn : trai – Tại ô gocquay chọn : codinh GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN xi SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ Sau chọn xong, click vào nút Add rule ta mệnh đề hợp thành Các mệnh đề hợp thành lại xác đònh tương tự Khi xây dựng xong tất 19 mệnh đề hợp thành ta : http://www.ebook.edu.vn Sau hoàn thành công việc xây dựng mệnh đề hợp thành coi hoàn thành công việc xây dựng file *.fis Lưu lại file GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN xii SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ PHỤ LỤC II CÁC THAM SỐ CỦA QUÁ TRÌNH MÔ PHỎNG Trong trình mô việc đặt trước tham số khối trước mô quan trọng ảnh hưởng đến trình mô Các tham số khối file camera.mdl : Trước mô cần đặt lại tham số mô sau : từ menu file camera.mdl chọn Simulation → Simulation Parameters gõ Ctrl E sau chọn cửa sổ Solver đặt tham số sau : http://www.ebook.edu.vn Khối Fuzzy Logic Controller with Ruleviewer GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN xiii SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ Khối Sine Wave Khối Unit Delay http://www.ebook.edu.vn Khối Scope : tham số GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN xiv SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ Các tham số file scamera.mdl Simulation Parameters : http://www.ebook.edu.vn Khối Unit Delay : GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN xv SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ Khối From Workspace : http://www.ebook.edu.vn Khối To Workspace : GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN xvi SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ Khối Fuzzy Logic Controller : * Lưu ý : Trước chạy chương trình mô cần phải load trước file camera.fis câu lệnh sau : PreLoadFcn “camera=readfis(‘camera.fis’);” câu lệnh đặt file scamera.mdl dạng text Vò trí câu lệnh đặt sau : Mở cửa sổ M-file editor để sau mở file scamera.mdl File dạng text sau : % Vị trí bắt đầu file Model { Name http://www.ebook.edu.vn Version "scamera" % Tên file 4.00 SampleTimeColors off LibraryLinkDisplay "none" WideLines off ShowLineDimensions off ShowPortDataTypes off RecordCoverage off CovPath "/" CovSaveName "covdata" CovNameIncrementing off CovHtmlReporting on BlockNameDataTip off BlockParametersDataTip off BlockDescriptionStringDataTip GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN off xvii SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ ToolBar on StatusBar on BrowserShowLibraryLinks off BrowserLookUnderMasks off % Đây vị trí đặt câu lệnh PreLoadFcn " camera = readfis('camera.fis'); " % Thường đặt trước dòng Created "Fri Dec 06 20:04:57 2002" UpdateHistory "UpdateHistoryNever" ModifiedByFormat "%" LastModifiedBy "Quang Son" ModifiedDateFormat "%" LastModifiedDate "Fri Jan 03 00:04:18 2003" ModelVersionFormat "1.%" ConfigurationManager "none" SimParamPage "Solver" StartTime "0.0" StopTime "0" SolverMode Solver "Auto" "FixedStepDiscrete" ………………………………………………… ………………………………………………… % Các câu lệnh lại file ………………………………………………… Line { SrcBlock "Unit Delay" SrcPort Points [-75, 0; 0, -90] DstBlock "Mux" DstPort } Annotation { Position Text [120, 144] "vitricam" http://www.ebook.edu.vn } } } % Kết thúc file GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN xviii SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ PHỤ LỤC III CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG ĐỒ HỌA Để mô phỏng, từ cửa sổ lệnh MatLab ta gõ : » luanvan ↵ Ta giao diện giới thiệu sau : Ấn CLOSE để đóng giao diện http://www.ebook.edu.vn Ấn CONTINUE để tiếp tục chương trình mô GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN xix SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ Khi ấn CONTINUE ta có giao diện mô sau : Ấn BEGIN để bắt đầu mô Ấn PAUSE để tạm dừng mô (ấn phím bàn phím để tiếp tục chương trình) Ấn CLOSE để kết thúc chương trình VỊ TRÍ ĐỐI TƯNG : cho biết vò trí đối tượng so với khung nhìn camera Khung nhìn : từ –3 (cực trái) đến (cực phải) http://www.ebook.edu.vn VỊ TRÍ ĐỐI TƯNG KHI LẤY MẪU : cho biết vò trí đối tượng lúc lấy mẫu, mẫu dùng để xét vò trí đối tượng dùng để mô GÓC QUAY (rad) : góc quay camera, góc quay đưa góc quay so với vò trí cũ camera GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN xx SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ Các file sử dụng để mô : TÊN FILE luanvan.m CHỨC NĂNG Giao diện giới thiệu Chức : – Ấn CLOSE để thoát khỏi chương trình mô – Ấn CONTINUE để tiếp tục chương trình mô (giao diện mô phỏng) Start_Sim.m Giao diện mô Chức : – Ấn BEGIN để bắt đầu mô – Ấn PAUSE để tạm dừng mô Nhấn phím để tiếp tục http://www.ebook.edu.vn – Ấn CLOSE để kết thúc mô Init_Sim.m Khởi tạo vò trí đối tượng giao diện mô Main_Sim.m Chương trình mô RotateLeft.m Hàm điều khiển camera quay trái bám theo đối tượng RotateRight.m Hàm điều khiển camera quay phải bám theo đối tượng Stable.m Hàm điều khiển camera cố đònh thời gian lấy mẫu đối tượng hay không di chuyển TurnBack.m Hàm điều khiển camera quay vò trí ban đầu thời gian lấy mẫu không thấy đối tượng GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN xxi SVTH : BÙI QUANG SƠN TÀI LIỆU THAM KHẢO ***** ***** Klir G.J , Yuan B – FUZZY SETS AND FUZZY LOGIC : THEORY AND APPLICATIONS – Prentice Hall – 1995 Kosko B – NEURAL NETWORKS AND FUZZY CONTROL – Prentice Hall – 1991 Kruse R , Gebhard J , Klawonn F – FOUNDATIONS OF FUZZY SYSTEMS – John Wiley & Sons – 1994 Nguyễn Hoàng Phương, Bùi Công Cường, Nguyễn Doãn Phước, Phạm Xuân Minh, Chu Văn Hỉ – HỆ MỜ VÀ ỨNG DỤNG – Nhà xuất Khoa Học Kỹ Thuật – 1998 Phạm Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước – LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN MỜ – Nhà xuất Khoa Học Kỹ Thuật – 1999 http://www.ebook.edu.vn PGS, TS Nguyễn Trọng Thuần – ĐIỀU KHIỂN LOGIC VÀ ỨNG DỤNG Nhà xuất Khoa Học Kỹ Thuật 2001 [...]... một giá trò mờ B’ Một bộ điều khiển mờ hoàn chỉnh cần phải có thêm khâu giải mờ (quá trình rõ hóa tập mờ đầu ra B’) GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN II–29 SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ Giải mờ là quá trình xác đònh một giá trò rõ y’ nào đó có thể chấp nhận được từ hàm liên thuộc μB’(y) của giá trò mờ B’ (tập mờ) Có hai phương pháp giải mờ chủ yếu là... trò ngôn ngữ (mỗi phần tử của N) lại được mô tả bằng một tập mờ có tập nền là các miền giá trò vật lý T Biến nhiệt độ t, xác đònh trên miền các giá trò ngôn ngữ N, được gọi là biến ngôn ngữ Do tập nền các tập mờ mô tả giá trò ngôn ngữ của biến ngôn GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN II–8 SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ ngữ nhiệt độ lại chính là tập T các giá... ngữ đầu vào χ1, χ2 , , χd và một biến đầu ra γ cũng được mô hình hóa giống như việc mô hình hóa mệnh đề hợp thành có một điều kiện, trong đó liên kết VÀ giữa các mệnh đề (hay giá trò mờ) được thực GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN II–22 SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ hiện bằng phép giao các tập mờ A1, A2, , Ad với nhau Kết quả của phép giao sẽ là độ thỏa...MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ a) μA(x) μB(y) x b) y μA(x, y) M×N y μB(x, y) x x M×N y μA∪B(x, y) c) x M×N http://www.ebook.edu.vn y Hình II–5 Phép hợp hai tập mờ không cùng tập nền: a) Hàm liên thuộc của hai tập mờ A, B b) Đưa hai tập mờ về chung một tập nền M × N c) Hợp hai tập mờ trên tập nền M × N Có hai tập mờ A (tập nền M) và B (tập... NẾU χ = A THÌ γ = B như là luật điều khiển của bộ điều khiển mờ một vào một ra (SISO) thì đầu ra sẽ là một giá trò mờ có hàm liên thuộc μB’(y) GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN II–16 SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ H μA’(x) H Bộ điều khiển mờ R : A⇒B với qui tắc max-MIN μB’(x) μB’(y) H giá trò mờ Hình II–12 Một luật hợp thành có các mệnh đề điều kiện và... hiệu B được dùng để chỉ tập mờ B trên tập nền M × N, với những ký hiệu đó thì: GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN II–5 SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ μA(x, y) = μA(x), với mọi y ∈ N và μB(x, y) = μB(y), với mọi x ∈ M Sau khi đã đưa được hai tập mờ A, B về chung một tập nền là M × N thành A và B thì hàm liên thuộc μA∪B(x, y) của tập mờ A ∪ B được xác đònh theo... II–10 SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ So sánh các tính chất a) và c) ta rút ra được d) p1 ≤ p 2 ⇒ R p 1⇒ q ≥ R p ⇒q 2 Tương tự như vậy, từ b) và c) ta có e) q1 ≤ q 2 ⇒ R p⇒ q ≤ R p⇒ q 1 2 Năm tính chất trên tạo thành bộ “tiên đề” cho việc xác đònh giá trò logic của mệnh đề hợp thành kinh điển Bây giờ ta xét đến mệnh đề hợp thành mờ, tức là mệnh đề hợp... tập mờ B1’, B2’, B3’, B4’, B5’ từ năm mệnh đề hợp thành R1, R2, R3, R4, R5 của luật hợp thành R Lần lượt ta gọi các hàm liên thuộc của năm tập mờ đó là μ B′ ( y ) , 1 GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN II–15 SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ μ B′ ( y ) , μ B′ ( y ) , μ B′ ( y ) và μ B′ ( y ) Giá trò của luật hợp thành R ứng với to 2 3 4 5 được hiểu là tập mờ. .. tập GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN II–6 SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ tích M × N hàm μA(x) là một mặt “cong” dọc theo trục y và μB(y) là một mặt “cong” dọc theo trục x Tập mờ A (hoặc B) được đònh nghóa trên hai tập nền M (hoặc N) và M × N Để phân biệt, ký hiệu A (hoặc B) sẽ được dùng để chỉ tập mờ A (hoặc B) trên tập nền mới là M × N Với những ký hiệu... MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ - rất lạnh - lạnh - trung bình - nóng - rất nóng Mỗi giá trò ngôn ngữ đó được xác đònh một tập mờ đònh nghóa trên tập nền là tập các số thực chỉ giá trò vật lý x (đơn vò là o (độ) ) μ 1 rất lạnh 0.8 lạnh trung bình lạnh rất nóng 0.2 0 20 28 t 40 Hình II– Giá trò biến ngôn ngữ “nhiệt độ” Hàm liên thuộc tương ứng của chúng được ký hiệu bằng ... QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ I.1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI Đề tài Mô hệ thống tự động đònh vò camera giám sát logic mờ ứng dụng Logic mờ điều khiển tự động Đây... KHIỂN MỜ GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN II–1 SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ II.1 GIỚI THIỆU VỀ LOGIC MỜ II 1.1 Khái niệm logic mờ Logic mờ siêu... SƠN MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ CAMERA GIÁM SÁT BẰNG LOGIC MỜ Chương III http://www.ebook.edu.vn MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ GVHD : Th.s NGUYỄN CHÍ NGÔN III–1 SVTH : BÙI QUANG SƠN MÔ PHỎNG HỆ