ĐỊNH VỊ CHO ROBOT DI ĐỘNG SỬ DỤNG CAMERA VÀ VẬT MỐC Định vị là một trong những bài toán cơ bản về điều khiển di chuyển của robot di động. Nếu robot không biết được vị trí hiện tại của nó trong môi trường thì robot rất khó có thể đưa ra quyết định thực hiện việc gì tiếp theo. Một robot hầu như cần phải có một vài nhận biết về vị trí của nó trong môi trường để có thể hành động một cách chính xác. Đề tài này trình bày thuật toán định vị và điều khiển di chuyển cho robot di động sử dụng camera và vật mốc. Phương pháp hình học được sử dụng để xác định vị trí của robot từ tọa độ của các vật mốc trong môi trường. Thuật toán tìm đường đi A được áp dụng để tìm ra các vị trí mà robot có thể di chuyển từ điểm xuất phát về điểm đích mà không va chạm với vật cản.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BÁO CÁO TIẾN ĐỘ Đề tài: ĐỊNH VỊ CHO ROBOT DI ĐỘNG SỬ DỤNG CAMERA VÀ VẬT MỐC Mục tiêu đề tài Thiết kế robot di động tự xác định vị trí khơng gian có vật mốc Nội dung đề tài Định vị toán điều khiển di chuyển robot di động Nếu robot khơng biết vị trí mơi trường robot khó đưa định thực việc Một robot cần phải có vài nhận biết vị trí mơi trường để hành động cách xác Đề tài trình bày thuật tốn định vị điều khiển di chuyển cho robot di động sử dụng camera vật mốc Phương pháp hình học sử dụng để xác định vị trí robot từ tọa độ vật mốc mơi trường Thuật tốn tìm đường A* áp dụng để tìm vị trí mà robot di chuyển từ điểm xuất phát điểm đích mà khơng va chạm với vật cản Kết đạt Hiện robot định vị vị trí khơng gian di chuyển đến điểm đích nhờ vật mốc landmark dán tường Công việc Nhận dạng vật thể có khơng gian làm vật móc thay cho landmark Các vật thể nhận dạng dựa vào điểm đặc trưng (feature) thuật toán đối sánh điểm đặc trưng Có hai thuật tốn tìm điểm đặc trưng thường sử dụng SURF [1] SIFT [2] (a) (b) Hình 1: Tìm điểm đặc trưng thuật toán SURF (a) SIFT (b) Một thuật toán đối sánh điểm đặc trưng giới thiệu [3] (a) (b) (c) Hình Một chương trình nhận dạng vật thể dựa vào điểm đặc trưng (tìm internet) Hình 3: Vật mẫu trích chọn điểm đặc trưng Hình 4: Vật cần nhận dạng tình Hình 5: So sánh điểm giống Hình 6: Đối tượng nhận dạng TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] H Bay, A Ess, T Tuytelaar, L Van Gool, ”Speeded Up Robust Features”, Computer Vision and Image Understanding, vol 110, No 3, pp 346-359, 2008 [2] D Lowe, ”Distinctive Image Features from Scale Invariant Features”, International Journal of Computer Vision, vol 60, No 2, pp 91-110, 2004 [3] H Li, E Kim, X Huang, and L He, “Object matching witha locally affine- invariant constraint”, Proc CVPR, 2010 Lạc Hồng, ngày 29 tháng 03 năm 2013 Người báo cáo Nguyễn Hoàng Huy ... invariant constraint”, Proc CVPR, 2010 Lạc Hồng, ngày 29 tháng 03 năm 2013 Người báo cáo Nguyễn Hoàng Huy