Điều khiển camera bám đuổi mục tiêu di động (tt)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG NGUYỄN NGỌC THẠCH ĐIỀU KHIỂN CAMERA BÁM ĐUỔI MỤC TIÊU DI ĐỘNG Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử Mã số: 60.52.02.03 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2015 Cơng trình hồn thành ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN THỊ ANH THƯ Phản biện 1: PGS.TS NGUYỄN VĂN TUẤN Phản biện 2: TS LƯƠNG HỒNG KHANH Luận văn bảo vệ Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp Thạc sĩ chuyên ngành kỹ thuật điện tử Đại học Đà Nẵng vào ngày 21 tháng năm 2015 * Có thể tìm hiểu luận văn tại: Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Nghiên cứu điều khiển camera bám đuổi mục tiêu di động toán nhà khoa học quan tâm, nhằm phục vụ cho người nhiều lĩnh vực Ngày nay, điều kiện khoa học kỹ thuật với đời sống xã hội ngày cao, điều dẫn tới camera phải linh hoạt Để làm điều đó, cần phải có kết nối “ thị giác máy tính” kết cấu khí tối ưu để tạo nên camera di động hoàn chỉnh Một hướng nghiên cứu điển hình camera di động, hệ thống điều khiển camera bám mục tiêu di động sử dụng thị giác máy tính, toán hay ứng dụng nhiều thực tế Nhận thấy tầm quan trọng vấn đề này, định chọn đề tài “Điều khiển camera bám đuổi mục tiêu di động” Mục đích nghiên cứu Mục tiêu đề tài tập trung nghiên cứu, thiết kế chế tạo thử nghiệm hệ thống điều khiển camera có khả quay ngang quay dọc (còn gọi hệ thống Pan-Tilt, hệ thống khí gồm hai động DC, sử dụng vi điều khiển giao tiếp với máy tính) có khả tự động bám đuổi theo đối tượng định từ trước Hệ thống chạy thử nghiệm đánh giá cách khách quan điều kiện khác ánh sáng tốc độ di chuyển vật thể, từ xác định thơng số, cấu hình phần cứng lựa chọn thuật toán phù hợp để tăng khả ứng dụng đề tài vào thực tế Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Nghiên cứu hệ thống điều khiển camera bám đuổi mục tiêu di động Phạm vi nghiên cứu: Đề tài tập trung thiết kế thi công hệ thống điều khiển camera quay theo phương ngang dọc; bám đuổi đối tượng di động có đặc trưng màu sắc đặc trưng biên, cạnh; theo chế độ tự động thủ công Phương pháp nghiên cứu Kết hợp nghiên cứu lý thuyết, xây dựng phần mềm thi công phần cứng hệ thống điều khiển camera bám đuổi mục tiêu di động Thử nghiệm hệ thống điều kiện khác ánh sáng tốc độ di chuyển vật thể Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Đề tài tham gia vào việc nghiên cứu góp phần phát triển lĩnh vực thị giác ngành điều khiển camera, chi tiết vấn đề phát hiện, bám đuổi giám sát đối tượng cách tự động thủ cơng Đề tài ứng dụng nhiều lĩnh vực đời sống, từ lĩnh vực cứu hộ, cứu nạn vùng môi trường phức tạp Đề tài ứng dụng nhiều đời sống xã hội Đề tài ứng dụng lĩnh vực giám sát an ninh, giám sát nhân viên tòa nhà, khu vực cơng cộng khác… Bố cục đề tài Ngồi phần mở đầu, kết luận hướng phát triển đề tài, danh mục tài liệu tham khảo, luận văn gồm phần sau đây: Chương Tổng quan hệ thống điều khiển camera bám đuổi mục tiêu di động Chương Nghiên cứu đề xuất phần cứng phần mềm cho hệ thống điều khiển camera bám đuổi mục tiêu di động Chương Thiết kế thi công hệ thống điều khiển camera bám đuổi mục tiêu di động Chương Thử nghiệm đánh giá kết thực nghiệm CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN CAMERA BÁM ĐUỔI MỤC TIÊU DI ĐỘNG 1.1 GIỚI THIỆU Trong thực tế, có nhiều tác giả nghiên cứu chế tạo mơ hình điều khiển hệ thống mang camera bám đuổi theo đối tượng dịch chuyển Chẳng hạn hệ robot xe – camera, cánh tay máy mang camera, nòng súng mang camera, hệ pan –tilt camera xoay nhiều hướng Trong số mơ hình này, hệ pan-tilt camera (một hệ thống khí gồm hai động DC, sử dụng vi điều khiển giao tiếp với máy tính ) mơ hình nhất, mục tiêu mơ hình điều khiển hai động DC servo động bước để đảm bảo tầm quan sát hướng quan sát camera theo dõi bám theo đối tượng di chuyển Hình mơ tả sơ đồ tổng qt hệ pan-tilt camera theo dõi bám đuổi theo đối tượng di chuyển: Hình 1.1: Sơ đồ tổng quát hệ pan – tilt camera theo dõi bám đuổi đối tượng 1.2 GIỚI THIỆU VỀ LĨNH VỰC ĐIỀU KHIỂN CAMERA BÁM ĐUỔI MỤC TIÊU DI ĐỘNG 1.3 TỔNG QUAN VỀ CÁC CƠNG TRÌNH LIÊN QUAN Tác giả Bùi Trọng Tuyên (Viện Vật Lý Việt Nam) sử dụng mạng nơ ron để điều khiển hệ camera- robot bám theo mục tiêu di động [1], nguyên lý chung phương pháp dựa tập liệu đặc trưng ảnh đối tượng nhận từ camera tọa độ điểm đặc trưng mặt phẳng ảnh [u, v], khoảng cách điểm tham số đoạn thẳng ảnh , , trọng tâm diện tích S Tập hợp vectơ đặc trưng ảnh tạo thành không gian thông số đặc trưng ảnh ký hiệu u1v1, .S1S2 1 Tác giả Ngô Mạnh Tiến (Viện Vật lý, Viện KH&CN Việt Nam) sử dụng thuật toán bám theo tập hợp điểm đặc trưng ảnh Lucas, Kanade Tommasini KLT, phương pháp bám đuổi sử dụng có hiệu ảnh thu ảnh đen trắng, ảnh camera hồng ngoại nhìn đêm Ngồi ra, số tác giả khác sử dụng đặc trưng Haar-Like thuật toán tăng tốc Adaboost để nhận dạng bám theo gương mặt người tảng SharpCV, sử dụng luật điều khiển mờ sở tọa độ gương mặt bám frame ảnh hồi tiếp để điều khiển đế pan-tilt mang camera quay theo hướng dịch chuyển gương mặt Tuy nhiên dừng lại việc nhận dạng gương mặt, tốc độ đáp ứng camera chậm CHƯƠNG NGHIÊN CỨU VÀ ĐỀ XUẤT PHẦN CỨNG VÀ PHẦN MỀM CHO HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN CAMERA BÁM ĐUỔI MỤC TIÊU DI ĐỘNG 2.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG 2.2 CÁC HƯỚNG TIẾP CẬN TRONG VIỆC ĐIỀU KHIỂN HỆ PAN-TILT BÁM THEO ĐỐI TƯỢNG DỊCH CHUYỂN 2.2.1 Hướng tiếp cận phần cứng phục vụ xử lý ảnh điều khiển hệ thống bám đuổi đối tượng di động a Các giải pháp thực tế Máy tính PC, laptop Đây phương pháp đơn giản Có thể tận dụng mainboard máy tính hay chí máy tính xách tay với chức đơn vị xử lý ảnh, đưa định Main cơng nghiệp, máy tính nhúng PC 104 Ta sử dụng mainboad PC104 với chức máy tính thơng thường Single Board Computer(SBC) sử dụng Single on Chip (SoC) SBC (Single board computer) có sử dụng SoC bước tiến lớn việc xây dựng thiết bị với khả tính tốn xử lý máy tính thơng thường FPGA Đây giải pháp phần cứng mà hay sử dụng Tận dụng đặc tính FPGA linh hoạt tốc độ xử lý nhanh (cứng hoá giải thuật) Ta kết nối FPGA với CCD sensor để điều khiển nhận frame hình thông qua bus liệu tốc độ cao DSP (Digital signal processing) DSP ngày tích hợp nhiều thành phần khác nhau, làm tăng khả xử lý linh hoạt tốc độ xử lý b Giải pháp phần cứng sử dụng đề tài Phần cứng sử dụng đề tài bao gồm máy tính laptop sử dụng hệ điều hành Windows, vi xử lý Duo Core 2.4GHz, Ram 4G, 01 mini Webcam hãng Microsoft có tốc độ đọc ảnh khoảng 30 frame/s, 02 vi điều khiển AVR Atmega8L điều khiển động theo hai phương 2.2.2 Hướng tiếp cận phần mềm phục vụ xử lý ảnh điều khiển hệ thống bám đuổi đối tượng di động Để giải tốn xử lý ảnh – thị giác máy tính nói chung tốn điều khiển bám đối tượng nói riêng, thực tế ta hay dùng thư viện mã nguồn mở sở thuật toán tích hợp sẵn hàm sở Đề tài sử dụng thư viện OpenCV phiên 2.3.1, cài đặt tích hợp vào Visual Studio 2010, lập trình MFC C++ Hướng tiếp cận xây dựng mơ hình hệ pan-tilt mang camera Đề tài sử dụng hai động DC 12-24V có gắn hộp số encoder Các giải thuật nhận dạng, tracking đối tượng di chuyển đặc trưng sử dụng thực tế Các đối tượng phát nhờ thông tin frame ảnh Bảng 2.1 - Bảng phân loại thuật toán nhận dạng đối tượng Trên tảng kế thừa nghiên cứu trước đây, có số đề tài Điều khiển camera bám đuổi theo mục tiêu di động dừng lại mức nhận dạng điều khiển bám theo dịch chuyển gương mặt người Thì đề tài này, mục tiêu điều khiển camera bám theo đối tượng có hình dạng biên đặc trưng dạng hình tròn, hình cầu, hình vng; đảm bảo tốc độ bám tốt Tốc độ di chuyển vật thể mà đề tài đặt tối thiểu 10m/s, khoảng cách tối đa 5m tính từ trục camera Hệ thống xử lý ảnh điều khiển bám hoạt động sở phản hồi ảnh từ camera điều khiển hệ pan –tilt camera bám theo đối tượng thật Xây dựng điều khiển PID sở phản hồi tốc độ vị trí hai động pan tilt (thơng qua tín hiệu từ encoder) giá trị tọa độ, vận tốc theo 10 CHƯƠNG THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG HỆ THỐNG CAMERA BÁM ĐUỔI MỤC TIÊU DI ĐỘNG 3.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG 3.2 XÂY DỰNG PHƯƠNG TRÌNH TRẠNG THÁI CỦA HỆ THỐNG MANG CAMERA BÁM ĐUỔI MỤC TIÊU DI ĐỘNG (HỆ THỐNG PAN-TILT MANG CAMERA) 3.2.1 Giới thiệu Giả sử camera đọc frame ảnh đối tượng di chuyển với tọa độ hình sau: Hình 3.1: Tọa độ đối tượng frame ảnh thu Mục tiêu hệ thống nhận dạng đối tượng, tính tốn xác định tọa độ mặt phẳng ảnh đối tượng, độ lệch vị trí theo phương, vận tốc di chuyển đối tượng Điều khiển cấu pantilt cho tọa độ trọng tâm đối tượng mặt phẳng ảnh trùng với tọa độ tâm ảnh Cơ cấu pan-tilt mơ sau: 11 Hình 3.2: Mơ hình hóa hệ pan tilt 3.2.2 Mơ hình tốn học hệ pan –tilt camera * Mơ hình xấp xỉ hình học: OXYZ hệ toạ độ thực hệ camera pan-tilt OXcYcZc hệ toạ độ gắn với camera P(X, Y, Z) toạ độ đối tượng hệ toạ độ thực, toạ độ P chiếu lên mặt phẳng ảnh (xp, yp) * Mơ hình động học hệ pan-tilt camera Nhằm mục đích tìm mơ tả quan hệ xp yp θ, ta tìm ma trận chuyển đổi đồng R O hai phép quay Oc camera xung quanh O góc θ 3.3 XÂY DỰNG THUẬT TỐN NHẬN DẠNG, BÁM ĐUỔI THEO ĐỐI TƯỢNG VÀ THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG Thuật toán bao gồm bước tiền xử lý ảnh: thu nhận ảnh từ camera, tách nền, lọc nhiễu, dò cạnh biên, thuật tốn bám đối tượng camshift kết hợp với lọc nhiễu dự báo Kalman 12 Camera Thu nhận ảnh Tách Lọc nhiễu Tính tọa độ tâm vật thể, vận tốc di chuyển Dò cạnh biên Camshift+Kalman Hình 3.3: Lưu đồ thuật tốn nhận dạng bám theo đối tượng dịch chuyển 3.3.1 Giải thuật tách Có nhiều phương pháp tách xử lý ảnh màu phân ngưỡng Thresholding, phân ngưỡng Otsu, phân ngưỡng cục bộ, mean filter, Running Gaussian average, Background mixture model Để tài sử dụng phương pháp phân ngưỡng Thresholding để tách khỏi ảnh Phương pháp dựa vào lược đồ Histogram ảnh 3.3.2 Phương pháp lọc nhiễu Có nhiều phương pháp lọc nhiễu để nâng cao chất lượng xử lý nhận dạng vật thể, vật thể chuyển động miển tần số, đề tài sử dụng lọc Gaussian Blur Gaussian Blur cách làm mờ ảnh hàm Gaussian Một cách trực quan, xem phương pháp làm mờ mịn 13 giống hiệu ứng hình ảnh đặt lớp suốt bị mờ Nó khơng giống với trường hợp hình ảnh bị mờ hậu ống kính bị tiêu điểm (out of focus) hay bóng đối tượng ánh sáng thường 3.3.3 Phương pháp tracking đối tượng, dự báo hướng di chuyển vận tốc đối tượng sử dụng thuật toán Camshift kết hợp lọc Kalman Trong thuật toán bám đối tượng ảnh Camshift, đối tượng bám tốt ảnh không ảnh hưởng đến đối tượng, lẫn màu hay che khuất đối tượng Khi đối tượng bám bị che khuất hay lẫn màu với ảnh, gây tượng bám Để khắc phục nhược điểm nâng cao chất lượng bám, lọc Kalman sử dụng Sau sơ đồ kết hợp lọc Kalman Camshift sử dụng đề tài: Hình 3.4: Sơ đồ kết hợp lọc Kalman Camshift 14 a Xác định tọa độ tâm đối tượng Để điều khiển camera bám theo đối tượng dịch chuyển việc xác định tọa độ trọng tâm đối tượng quan trọng Phương pháp xác định dựa vào tọa độ cửa sổ bám đối tượng dựa vào thuật tốn Camshift Kalman track_box Cụ thể tơi xác định tâm cửa sổ bám này, gán tọa độ tâm đối tượng tọa độ tâm cửa sổ bám b Luật điều khiển mờ đưa đối tượng tọa độ tâm ảnh Sau frame ảnh đọc từ camera, ta thu tọa độ tâm vật thể (X_Length, Y_Length) thể ảnh So sánh với tọa độ tâm ảnh (X_center, Y_Center) ta có sai số ErrX ErrY Trên sở tín hiệu sai số này, ta xây dựng luật điều khiển mờ PD để xuất lệnh điều khiển phù hợp đem lại hiệu tốt có c Thiết kế điều khiển PID vị trí điều khiển hai động Do tác động qua lại hai khâu pan tilt nên điều khiển thiết kế theo hai nhánh, khâu nội suy theo đường thẳng sử dụng q trình xử lý tính tốn tọa độ tâm vật thể để đảm bảo điều khiển hệ pan-tilt bám theo mục tiêu dịch chuyển theo đường ngắn Bộ điều khiển cho hai động điều khiển PID giúp hệ thống có đáp ứng nhanh, giảm độ vọt lố cần thiết điều khiển bệ xoay camera 15 Bắt đầu Thiết lập vị trí ban đầu ∆X*=0, ∆Y*=0 Nhận ∆X(hoặc ∆Y) từ máy tính Tính ex = ∆X - ∆X* ey = ∆Y - ∆Y* Đọc ∆X*, ∆Y* Chọn thông số P, I, D Xuất xung PWM chân PB1, EN_PWM Dừng chương trình Khơng Có Kết thúc Hình 3.5: Lưu đồ giải thuật điều khiển vi xử lý 16 3.4 THI CƠNG MƠ HÌNH VÀ XÂY DỰNG PHẦN MỀM ĐIỀU KHIỂN 3.4.1 Thi cơng mơ hình Mơ hình hệ camera bám mục tiêu thiết kế bao gồm đế xoay camera pan-tilt có gắn hai động DC loại 12-24V có gắn hộp số có tỷ số truyền 20:1, cơng suất 60W có gắn encoder loại kênh A,B (100xung/vòng) Sau mơ hình vẽ thiết kế Mạch điều khiển pan-tilt dùng AVR RS485 U S B Xử lý ảnh dùng OpenCV + C++ USB Hình 3.6: Mơ hình hệ camera thiết kế máy a Thông số kỹ thuật thành phần mô hình Laptop HP 6710b: cấu hình Duo Core 2.4GHz, Ram 4GHz, khơng có card đồ họa 17 Webcam mini LifeCam Cinema H5D-00013 hãng Microsoft có thơng số kỹ thuật sau: Khả quay video chất lượng HD 720p Kích thước (55,9 x 46 x 40) mm Tự động Focus Tự động điều chỉnh độ sáng màu sắc Giao tiếp chuẩn USB Tốc độ đọc frame ảnh: 30 frame/s Cấu hình đòi hỏi: laptop Intel Dual Core 3.0 GHz, RAM 2GHz Động bên (quay ngang): động DC Tốc độ quay tối đa 2000v/p Có gắn encoder loại A,B độ phân giải 100p/v Hộp số có tỷ số truyền 20:1 Nguồn cung cấp 12-24V DC Động bên (quay dọc): động DC Tốc độ quay tối đa 3000v/p Có gắn encoder loại A,B độ phân giải 100p/v Hộp số có tỷ số truyền 20:1 Nguồn cung cấp 12-24V DC Bo điều khiển hai động sử dụng vi xử lý atmega8 có tích hợp thêm bo driver b Một số mạch nguyên lý sử dụng để thiết kế bo điều khiển - Mạch vi xử lý atmega8 để đọc tín hiệu từ encoder tín hiệu điều khiển từ máy tính để xuất xung điều rộng điều khiển động 18 - Mạch driver - Mạch chuyển đổi RS485 sang RS232 c Mơ hình hồn chỉnh sau thi cơng Sau hình ảnh mơ hình hệ pan-tilt camera bám mục tiêu thi cơng đề tài: Hình 3.11: Mơ hình thi cơng hồn chỉnh 3.4.2 Giao diện phần mềm thiết kế Hình 3.12: Giao diện phần mềm điều khiển hệ thống 19 - Giao diện phần mềm điều khiển hệ thống gồm hai chế độ hoạt động: • Chế độ điều khiển Manual • Chế độ Automatic Tracking - Giao diện phần mềm điều khiển hệ thống có chức tracking: • Đối tượng hình tròn dựa vào thuật tốn nhận dạng đối tượng đặc trưng màu sắc thuật toán Hough • Tracking sử dụng thuật tốn Camshift • Tracking sử dụng thuật toán Camshift kết hợp lọc Kalman 20 CHƯƠNG KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ THỰC NGHIỆM 4.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG 4.2 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 4.2.1 Điều khiển bám theo đối tượng hình tròn màu xanh sử dụng thuật toán Hough Hệ thống bám tốt đối tượng khoảng cách tối đa 3m, điều khiển ánh sáng tốt, vận tốc di chuyển đối tượng 3m/s Các trường hợp bám xảy vật thể dịch chuyển nhanh, tốc độ đọc ảnh camera không đáp ứng kịp, hệ thống xử lý ảnh máy tính cấu hình thấp khơng đủ khơng gian nhớ để lưu trữ phép xử lý thuật tốn Hình 4.1: Kết thực nghiệm nhận dạng bám theo đối tượng hình tròn màu xanh dựa vào thuật toán Hough theo chế độ tự động 21 Bảng kết thử nghiệm Bảng 4.1: Kết thực nghiệm nhận dạng bám theo đối tượng hình tròn màu xanh dựa vào thuật tốn Hough Lần thử nghiệm Mơi trường Vận tốc di chuyển Số lần (m/s) bám Ánh sáng tốt Ánh sáng tối Ánh sáng tốt Ánh sáng tối Ánh sáng tốt 10 Ánh sáng tối 25 4.2.2 Điều khiển bám đối tượng có hình dạng tròn màu xanh sử dụng thuật toán Camshift lọc Kalman Hệ thống bám tốt đối tượng dịch chuyển với khoảng cách tối đa 5m, vận tốc dịch chuyển tối đa 5m/s Hệ thống bám vật thể di chuyển nhanh thoát khỏi vùng quan sát camera 22 Hình 4.3: Kết thực nghiệm với thuật toán Camshift Kalman chế độ tự động Bảng kết thử nghiệm Bảng 4.2: Kết thực nghiệm với thuật toán Camshift Kalman Lần thử nghiệm Môi trường Vận tốc di chuyển Số lần (m/s) bám Ánh sáng tốt Ánh sáng tối Ánh sáng tốt Ánh sáng tối Ánh sáng tốt Ánh sáng tối 4 Ánh sáng tốt 23 4.2 KẾT LUẬN Qua kết thực nghiệm với việc hoàn chỉnh mơ hình phần cứng, luận văn đạt mục tiêu đề đề cương Đề tài nhận dạng vật thể có đặc trưng màu sắc so với ảnh thu từ camera, vật thể có đặc trưng góc cạnh hình tròn Đề tài ứng dụng thuật toán bám đối tượng dịch chuyển tác giả ngồi nước, thuật tốn Camshift kết hợp với lọc Kalman, kết thực nghiệm cho thấy hệ thống bám tốt vật thể di chuyển với vận tốc 5m/s, điều kiện ánh sáng tốt nhiễu ảnh Tuy nhiên nhiều nguyên nhân đáp ứng hệ thống bị trễ nhiều, là: - Hệ thống sử dụng máy tính có cấu hình chưa tốt, tốc độ tối thiểu phải Itel Duo Core 3HGz máy có 2.4GHz, khơng có card đồ họa để hỗ trợ - Q trình truyền thơng giao tiếp máy tính bo mạch điều khiển hai động bị giới hạn tốc độ truyền nối tiếp 9600b/s - Camera sử dụng loại Webcam có chất lượng hình ảnh tốt tốc độ đọc ảnh có 30 frame/s, vật thể di chuyển nhanh, frame ảnh thu máy tính bị nhòe, làm ảnh hưởng lớn tới q trình nhận dạng thuật tốn bám đối tượng 4.3 HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Để khắc phục nhược điểm trên, tác giả có hướng khắc phục thời gian tới sau: 24 - Sử dụng board xử lý điều khiển chuyên dụng có tích hợp thư viện mã nguồn mở xử lý ảnh, camera chuyên dụng có tốc độ đọc frame ảnh cao (Ví dụ bo xử lý ảnh phần mềm hỗ trợ LabView hãng National Instrument) - Tối ưu giải thuật xử lý ảnh điều khiển nhằm hạn chế thấp thời gian trễ xử lý giao tiếp ... máy tính” kết cấu khí tối ưu để tạo nên camera di động hoàn chỉnh Một hướng nghiên cứu điển hình camera di động, hệ thống điều khiển camera bám mục tiêu di động sử dụng thị giác máy tính, toán... khiển camera bám đuổi mục tiêu di động Chương Nghiên cứu đề xuất phần cứng phần mềm cho hệ thống điều khiển camera bám đuổi mục tiêu di động Chương Thiết kế thi công hệ thống điều khiển camera. .. CÔNG HỆ THỐNG CAMERA BÁM ĐUỔI MỤC TIÊU DI ĐỘNG 3.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG 3.2 XÂY DỰNG PHƯƠNG TRÌNH TRẠNG THÁI CỦA HỆ THỐNG MANG CAMERA BÁM ĐUỔI MỤC TIÊU DI ĐỘNG (HỆ THỐNG PAN-TILT MANG CAMERA) 3.2.1