Xây dựng hệ thống nhận dạng đối tượng và di chuyển đến đối tượng dựa trên nền tảng Robot NAO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - - BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG VÀ DI CHUYỂN ĐẾN ĐỐI TƯỢNG TRÊN NỀN TẢNG ROBOT NAO TRƯƠNG NGỌC HẢI BIÊN HÒA, THÁNG 11/2017 TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - - BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG VÀ DI CHUYỂN ĐẾN ĐỐI TƯỢNG TRÊN NỀN TẢNG ROBOT NAO Sinh viên thực hiện: Trương Ngọc Hải Giáo viên hướng dẫn: Th.S Nguyễn Minh Sơn BIÊN HÒA, THÁNG 11/2017 Lời cảm ơn Em xin chân thành cám ơn giảng viên trường Đại Học Lạc Hồng, thầy cô khoa Công Nghệ Thông Tin giảng dạy hướng dẫn em suốt thời gian em theo học trường Em xin gởi lời cám ơn đến Th.S Nguyễn Minh Sơn, giáo viên tận tình hướng dẫn em hồn thành đề tài nghiên cứu khoa học Em xin gởi lời cám ơn đến Th.S Đoàn Thiện Minh, giáo viên phản biện góp ý giúp em hồn thiện ứng dụng tốt Em xin cám ơn thầy, cô khoa Cơng Nghệ Thơng Tin có ý kiến đóng góp buổi báo cáo tiến độ Ngồi em xin cám ơn thầy Nguyễn Minh Phúc, giáo viên chủ nhiệm lớp 13SE111 bạn lớp tồn thể gia đình người thân giúp đỡ, động viên em trình thực đề tài Với vốn kiến thức hạn chế điều kiện khách quan không cho phép, đề tài em khó tránh khỏi thiếu sót chưa đáp ứng đầy đủ hết yêu cầu Do em hy vọng tiếp tục nhận ý kiến đóng góp hướng dẫn q thầy để đề tài em hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn Biên Hòa, tháng 11 năm 2017 Sinh viên thực Trương Ngọc Hải Mục lục Phần mở đầu Trang Lý chọn đề tài Lịch sử nghiên cứu 2.1 Trên giới 2.2 Trong nước 3 Mục tiêu nghiên cứu 4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 4.1 Đối tượng nghiên cứu 4.2 Phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Những đóng góp đề tài vấn đề mà đề tài chưa thực 6.1 Những đóng góp 6.2 Những vấn đề chưa thực Kết cấu đề tài Chương 1: TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT 1.1 Giới thiệu Robot NAO 1.1.1 Các tính 1.1.2 Cấu hình tổng thể 1.1.3 Cấu hình khớp 1.1.4 Hệ thống thị giác 1.1.5 Âm 1.1.6 Phần mềm 1.1.7 Cách kết nối NAO 1.2 Chương trình Choregraphe 10 1.2.1 Giới thiệu giao diện 10 1.2.1.1 Trình đơn 12 1.2.1.2 Box Libraries - thư viện hộp 13 1.2.1.3 Không gian sơ đồ 14 1.2.1.4 NAO 3D 14 1.2.2 Hộp 15 1.2.2.1 Cấu trúc hộp 15 1.2.2.2 Tạo hộp 15 1.3 Tổng quan Naoqi 16 1.4 Tiểu kết 16 Chương 2: TÌM HIỂU VÀ ỨNG DỤNG THƯ VIỆN TENSORFLOW VÀO ROBOT NAO 17 2.1 Giới thiệu TensorFlow 17 2.1.1 Vài nét thư viện TensorFlow 17 2.1.2 Cách cài đặt thư viện TensorFlow 18 2.2 Cách thức TensorFlow nhận dạng hình ảnh 19 2.3 Ứng dụng TensorFlow vào Robot NAO 20 2.3.1 Dữ liệu đầu vào 20 2.3.2 Xử lý hình ảnh 20 2.3.3 Kết trả 21 2.4 Tiểu kết 21 Chương 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG VÀ DI CHUYỂN ĐẾN ĐỐI TƯỢNG 22 3.1 Tổng quan cách thức hệ thống hoạt động 22 3.2 Robot NAO nhận diện sọt rác 23 3.2.1 Hướng nhìn NAO 23 3.2.2 Chụp hình 24 3.3 NAO xoay hướng tới sọt rác 25 3.4 NAO di chuyển đến vị trí sọt rác 26 3.5 Hành động tay Robot 27 3.6 Kết 31 3.7 Tiểu kết 32 Kết luận 33 Tài liệu tham khảo 34 Danh mục hình, bảng Danh mục hình Hình 1: Robot NAO bỏ vịt đồ chơi vào thùng rác Hình 2: Hai Robot NAO mua từ tập đoàn SoftBank trị giá gần 20000 USD trường Đại Học Lạc Hồng Hình 3: Sọt rác đề tài nghiên cứu Hình 1-1: Cấu hình NAO Hình 1-2: Tên vị trí khớp NAO Hình 1-3: Vị trí camera Robot NAO Hình 1-4 Cấu hình micro Robot NAO Hình 1-5: Giao tiếp với Robot NAO thông qua kết nối mạng 10 Hình 1-6: Chương trình Choregraphe hỗ trợ lập trình robot NAO 10 Hình 1-7: Giao diện Choregraphe 11 Hình 1-8: Chức nghe, nói Robot 12 Hình 1-9: Thư viện hộp theo chức 13 Hình 1-10: Sơ đồ thuật toán hộp 14 Hình 1-11: Trình Robot giả lập NAO 3D 14 Hình 1-12: Hộp 15 Hình 1-13: Bốn loại hộp người dùng tạo thêm 16 Hình 2-1: Thư viện mã nguồn mở TensorFlow 17 Hình 2-2: Máy ảo VirtualBox cài đặt thư viện TensorFlow 18 Hình 2-3: Nhận dạng hình ảnh từ tool Image Recognition 19 Hình 2-4: Gửi ảnh từ sever NAO lên sever chứa thư viện TensorFlow 20 Hình 2-5: Câu lệnh chạy file Python cắt hình ảnh bo theo vật 20 Hình 2-6: chạy file Python “copy_loaiDoVat_Copy” để nhận diện đồ vật 21 Hình 2-7: NAO nhìn phát sọt rác nhờ thư viện TensorFlow 21 Hình 3-1: Sơ đồ mơ tả cách thức hoạt động hệ thống 22 Hình 3-2: Sơ đồ thuật tốn Robot NAO di chuyển đến đối tượng sọt rác 23 Hình 3-3: Hộp “Look At” 23 Hình 3-4: “Look At” chuyển sang Python 24 Hình 3-5: Hộp “Take Picture” 24 Hình 3-6: File Python có chức chụp ảnh Robot NAO 25 Hình 3-7: Thuật tốn tính tọa độ giúp Robot xoay theo hướng trung tâm sọt rác 26 Hình 3-8: Hộp “Move Toward” 26 Hình 3-9: Thuật toán di chuyển phát vật cản 27 Hình 3-10: Dùng trình NAO 3D xem tọa độ khớp tay NAO 27 Hình 3-11: Khuỷu tay hoạt động gập tay 28 Hình 3-12: Khuỷu vai phải đưa tay sang ngang 28 Hình 3-13: Khuỷu vai hoạt động chiêu đứng 28 Hình 3-14: Khuỷu tay với chức 29 Hình 3-15: Xoay khớp cổ tay 29 Hình 3-16: Robot đóng, mở lòng bàn tay 29 Hình 3-17: Sáu khớp tay Robot NAO 30 Hình 3-18: Thuật tốn tay Robot NAO 30 Hình 3-19: Robot NAO cầm rác 31 Hình 3-20: NAO đến vị trí sọt rác 31 Hình 3-21: NAO bỏ rác vào sọt 32 Danh mục bảng Bảng 1-1: Thông số Robot NAO Bảng 1-2: Chức trình đơn Choregraphe 12 Bảng 1-3: Chi tiết cấu hình hộp 15 Phần mở đầu Lý chọn đề tài Ngày nay, xu hướng công nghiệp hóa, đại hóa tồn giới phát triển mạnh mẽ Đi với nó, nhu cầu sống người ngày tăng cao, việc Robot giúp việc phụ giúp cho người cơng việc tương lai điều khơng cịn xa lạ Thế giới lên, internet truyền bá rộng rãi, khoa học cơng nghệ phủ sóng tồn cầu, đua công nghệ diễn khắp nơi, thế, ngành cơng nghiệp chế tạo Robot thơng minh phục vụ người dần chiếm lĩnh vị Nổi bật kể đến Robot NAO tập đoàn SoftBank Corp – Nhật Bản sản xuất Bên cạnh đó, phát triển cơng nghệ thơng tin - kỹ thuật phần mềm kết hợp lập trình nhúng Robot NAO giúp Robot ngày thông minh thu hút ý từ cộng đồng nhiều Với giúp đỡ internet, người điều khiển Robot thông qua mạng thiết bị số điện thoại, máy tính bảng, máy tính xách tay đơn giản Để làm điều trên, cần có lập trình viên Lập trình viên viết ứng dụng cho Robot, ứng dụng giúp Robot trở nên thông minh Đề tài “Xây dựng hệ thống nhận dạng đối tượng di chuyển đến đối tượng tảng Robot NAO” tác giả viết hy vọng góp phần nhỏ vào cơng cách mạng phát triển Robot Với việc nghiên cứu đề tài này, tác giả xây dựng ứng dụng giúp Robot NAO nhận biết đối tượng sọt rác, xác định vị trí nơi đặt sọt rác di chuyển đến Lịch sử nghiên cứu 2.1 Trên giới Dự án Robot NAO bắt đầu phát triển từ năm 2004 Bốn năm sau, năm 2008 – cơng ty Aldebaran Robotics thuộc tập đồn SoftBank Corp - Nhật Bản cho đời phiên Robot NAO Trải qua nhiều lần cập nhật, Robot NAO nâng cấp trở nên hoàn thiện hơn, kèm theo đó, ứng dụng viết cho Robot ngày nhiều lĩnh vực khác Tác giả tìm thấy đoạn video kênh Youtube, nội dung đoạn video giới thiệu Robot NAO kèm theo ứng dụng Robot NAO di chuyển đến thùng rác [1] Hình 1: Robot NAO bỏ vịt đồ chơi vào thùng tác Đoạn video người dùng có tên tài khoản Youtube “awesomo2001” đăng tải lên vào ngày 30 tháng 10 năm 2008 Nội dung đoạn video cho thấy Robot NAO nhặt, mang vịt đồ chơi sàn nhà đến vị trí thùng rác hướng trước mặt Robot bỏ vào Cách thức hoạt động Robot đoạn video hiểu theo chiều hướng:  Chiều hướng thứ nhất: người làm video cài đặt tất hành động Robot NAO phương diện tính tốn từ trước Cụ thể, hiểu vị trí Robot đặt điểm, vị trí sọt rác tương tự, đặt điểm cách Robot NAO đoạn phạm vi hướng trước mặt Robot, khoảng cách từ NAO đến thùng rác tính tốn sẵn, lúc Robot việc di chuyển theo hướng, chiều dài đoạn đường đến sọt rác, sau bỏ vịt đồ chơi vào sọt rác hoàn thành công việc  Chiều hướng thứ hai: Robot NAO tự động hóa hành vi Theo chiều hướng này, Robot thông minh nhiều Không cần cố định vị trí, tính tốn khoảng cách đoạn đường, tất công việc Robot tự động làm tất Chính xác Robot NAO đứng đâu, sọt rác đặt nơi nào, mơi trường khơng gian trống, khơng có vật cản, khơng che tầm nhìn Robot, Robot NAO tìm vị trí nơi đặt thùng rác di chuyển đến đó, bỏ đồ vật cầm tay vào thùng Đây hai chiều hướng mà tác giả nghĩ sau xem đoạn video Tất nhiên, so sánh, theo chiều hướng thứ hai, có Robot tương đối hoàn hảo nhiều với chiều hướng thứ Tác giả dựa theo chiều hướng thứ hai mà định làm dự án nghiên cứu khoa học với tên đề tài “Xây dựng hệ thống nhận dạng đối tượng di chuyển đến đối tượng tảng Robot NAO” để giúp Robot thông minh 2.2 Trong nước Ngày 23/11/2013, vòng chung kết Mobile Robot Challenge diễn Đại Học FPT, khu cơng nghệ cao Hịa Lạc, Hà Nội với nội dung thi Robot tìm cúp mê cung Sinh viên Đại Học FPT, Đại Học Bách Khoa, Đại Học Cơng Nghệ Học Viện Bưu Chính Viễn Thơng phải lập trình giúp Robot tìm đường mê cung, đến giơ Cup đặt trung tâm ma trận Robot đội thường xuyên đụng tường xoay tròn mê cung Các đội phải xin ban giám khảo “retry” (đi lại) nhiều lần đến khu vực đặt Cup Đại Học Công Nghệ đội dành chiến thắng tuyệt đối [2] Hiện nay, nước có số cơng ty, tập đồn, trường học sử dụng Robot NAO để nghiên cứu ứng dụng vào thực tiễn Trong đó, có trường Đại Học Lạc Hồng Ngày 14/11/2016, trường Đại Học Lạc Hồng tiếp nhận Robot NAO với giá gần 20.000 USD mua từ tập đoàn SoftBank đến từ Nhật Bản để giúp sinh viên tiếp cận với công nghệ Robot tiên tiến [3] Với hỗ trợ Robot NAO từ nhà trường, tác giả định làm đề tài nghiên cứu khoa học Robot NAO để đóng góp phần cơng sức tạo nên NAO thơng minh phịng nghiên cứu khoa học Công Nghệ Thông Tin B304 – Cơ sở - trường Đại Học Lạc Hồng Hình 2: Hai Robot NAO mua từ tập đoàn SoftBank trị giá gần 20000 USD trường Đại Học Lạc Hồng 20 2.3 Ứng dụng TensorFlow vào Robot NAO 2.3.1 Dữ liệu đầu vào  Hình ảnh lấy sever Robot NAO nằm thư mục lưu trữ hình ảnh Robot Mặc định, hình sau chụp từ Robot NAO lưu đường dẫn “home/nao/recordings/cameras/”  Gói “scp” cài đặt hỗ trợ cho trình truyền hình ảnh từ sever Robot NAO đến sever chứa thư viện TensorFlow để xử lý Hình 2-4: Gửi ảnh từ sever NAO lên sever chứa thư viện TensorFlow 2.3.2 Xử lý hình ảnh Hình ảnh sau gửi đến sever TensorFlow xử lý qua bước:  Bước 1: cắt hình ảnh với đồ vật có hình cách chạy file Python “object_detection_cut_final” tạo sever Hình 2-5: Câu lệnh chạy file Python cắt hình ảnh bo theo vật  Bước 2: hình sau cắt thư viện TensorFlow xử lý nhận diện đồ vật qua file Python tên “copy_loaiDoVat_Copy” 21 Hình 2-6: chạy file Python “copy_loaiDoVat_Copy” để nhận diện đồ vật 2.3.3 Kết trả Kết trả tên đồ vật có hình Lúc này, cần kiểm tra hình cắt có tên sọt rác hay không gửi lệnh hành động cho Robot thực thi Hình 2-7: NAO nhìn phát sọt rác nhờ thư viện TensorFlow 2.4 Tiểu kết Đối với thư viện TensorFlow, kiến thức, ứng dụng vơ rộng lớn Tác giả tìm hiểu phần cơng nghệ xử lý, nhận diện đồ vật ảnh từ thư viện TensorFlow áp dụng, chuyển thể sang sử dụng cho Robot NAO thành công, phù hợp với vấn đề cần thực đề tài nghiên cứu khoa học 22 Chương 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG VÀ DI CHUYỂN ĐẾN ĐỐI TƯỢNG Từ kiến thức có sau tìm hiểu cấu tạo robot, sử dụng chương trình Choregraphe, thư viện TensorFlow Tác giả bắt đầu thực “xây dựng hệ thống nhận dạng đối tượng di chuyển đến đối tượng tảng Robot NAO” với đối tượng cụ thể sọt rác 3.1 Tổng quan cách thức hệ thống hoạt động Hình 3-1: Sơ đồ mô tả cách thức hoạt động hệ thống 23 Hình 3-2: Sơ đồ thuật tốn Robot NAO di chuyển đến đối tượng sọt rác 3.2 Robot NAO nhận diện sọt rác Như nêu chương 2, mục ứng dụng TensorFlow vào Robot NAO Chức nhận diện sọt rác xử lý thư viện TensorFlow Để có hình ảnh chụp từ camera robot, tác giả biên dịch, chuyển thể hai hộp chức Choregraphe sang code Python để chụp hình rõ xử lý 3.2.1 Hướng nhìn NAO Hình 3-3: Hộp “Look At” Hộp “Look At” có chức điều chỉnh tầm nhìn Robot chương trình Choregraphe File Python “look_at” với chức điều chỉnh tầm nhìn robot NAO khóa cố định đầu robot lại 24 Hình 3-4: “Look At” chuyển sang Python 3.2.2 Chụp hình Hình 3-5: Hộp “Take Picture” Tác giả sử dụng hộp “Take Picture” để tham khảo viết đoạn code riêng cho Python chức chụp hình Chức chụp hình thực thi sau chức khóa cố định hướng nhìn Robot Đảm bảo cho hình chụp khơng nhịe, rõ nét để công việc xử lý ảnh thư viện TensorFlow nhận diện sọt rác tốt Nhận liệu hình ảnh từ thư viện TensorFlow trả về, Robot NAO bắt đầu thực thi hành động 25 Hình 3-6: File Python có chức chụp ảnh Robot NAO 3.3 NAO xoay hướng tới sọt rác Sau xác định hình ảnh chứa sọt rác Thư viện OpenCV cài đặt sever chứa thư viện TensorFlow thực thi công việc xác định tọa độ trung tâm sọt rác nhờ việc tính điểm ảnh Pixels NAO xoay tới vị trí gần trung tâm sọt rác Cơng việc tiếp theo, Robot NAO cần di chuyển theo hướng thẳng đến vị trí sọt rác 26 Hình 3-7: Thuật tốn tính tọa độ giúp Robot xoay theo hướng trung tâm sọt rác 3.4 NAO di chuyển đến vị trí sọt rác Trong Choregraphe có hộp “Move Toward” hỗ trợ trình Robot NAO di chuyển tới liên tục Hình 3-8: Hộp “Move Toward” Vấn đề điều kiện dừng Robot Làm để Robot NAO di chuyển đến vị trí sọt rác dừng lại Cấu tạo Robot NAO đóng vai trị quan trọng việc giải vấn đề Tác giả sử dụng cảm biến gắn ngực Robot để giúp phát vật cản phía trước Do khơng gian thực nghiệm nghiên cứu phịng trống khơng có vật cản, nên vật cản chắn sọt rác NAO di chuyển tới theo hướng sọt rác 27 Hình 3-9: Thuật tốn di chuyển phát vật cản Hình 3-8 mơ tả thuật tốn robot phát vật cản trước với khoảng cách 0.5m dừng lại Tiếp đến, NAO di chuyển thêm 0.25m để đến gần sọt rác hơn, đủ tầm tay để NAO bỏ rác vào sọt 3.5 Hành động tay Robot Bao gồm tất hành động từ cầm, nắm, đưa tay lên, đưa tay ngang cho rác vào sọt  Dùng trình NAO 3D để xem hành động tay góc độ tay Robot Hình 3-10: Dùng trình NAO 3D xem tọa độ khớp tay NAO 28  RElbowRoll: khuỷu tay để gập tay Hình 3-11: Khuỷu tay hoạt động gập tay  RShoulderRoll: khuỷu vai di chuyển theo chiều ngang Hình 3-12: Khuỷu vai phải đưa tay sang ngang  RShoulderPitch: khuỷu vai di chuyển theo chiều đứng Hình 3-13: Khuỷu vai hoạt động chiêu đứng 29  RElbowYaw: khuỷu tay để xoay tay Hình 3-14: Khuỷu tay với chức  RWristYaw: khớp cổ tay Hình 3-15: Xoay khớp cổ tay  RHand: hành động ngón tay robot Hình 3-16: Robot đóng, mở lịng bàn tay 30  Tác giả tính tốn khớp tay trình giả lập: Hình 3-17: Sáu khớp tay Robot NAO  Quy đổi góc độ khớp tay sang đơn vị radian áp dụng vào thuật tốn: Hình 3-18: Thuật tốn tay Robot NAO Hình 3-17 mơ tả thuật toán chuyển động khớp tay Robot cách gọi hàm hành động “motion” theo cú pháp truyền tên khớp, góc độ khớp cử động, thời gian thực thi 31 3.6 Kết Qua trình nghiên cứu, tìm hiểu, kết hợp chức năng, ứng dụng nhỏ lại với Tác giả bước đầu xây dựng thành công “Hệ Thống Nhận Dạng Đối Tượng Và Di Chuyển Đến Đối Tượng Trên Nền Tảng Robot NAO” Khi chạy ứng dụng, Robot NAO có khả tự động tìm vị trí đối tượng (là sọt rác) đến vị trí Hình 3-19: Robot NAO cầm rác Hình 3-20: NAO đến vị trí sọt rác 32 Hình 3-21: NAO bỏ rác vào sọt 3.7 Tiểu kết Như nói “Hệ Thống Nhận Dạng Đối Tượng Và Di Chuyển Đến Đối Tượng Trên Nền Tảng Robot NAO” tác giả đáp ứng đầy đủ yêu cầu đặt hoàn thành bước đầu xây dựng hệ thống Bản demo ứng dụng, Robot hoạt động tìm đối tượng sọt rác phịng di chuyển đến vị trí đối tượng Tác giả kết hợp từ chương trình Choregraphe, code Python, thư viện TensorFlow, OpenCV, tạo nên hệ thống nhận dạng đến đối tượng tảng Robot NAO dù chưa hoàn hảo, giúp Robot NAO có khả thơng minh xác định hướng, di chuyển đến nơi cần đến 33 Kết luận Đề tài nghiên cứu với mục tiêu “Xây Dựng Hệ Thống Nhận Dạng Đối Tượng Và Di Chuyển Đến Đối Tượng Trên Nền Tảng Robot NAO” hoàn thành Với yêu cầu đặt xây dựng hệ thống giúp Robot NAO thông minh hơn, tác giả đáp ứng yêu cầu Cùng với đó, báo cáo cung cấp thêm cấu tạo, cách sử dụng Robot NAO để sinh viên khóa sau tiếp cận NAO cách nhanh chóng hơn, dành nhiều thời gian tập trung vào đề tài để xây dựng nên hệ thống, ứng dụng hoàn hảo Việc xây dựng hệ thống nhận dạng đối tượng di chuyển đến đối tượng tảng Robot NAO tác giả sử dụng từ ứng dụng có sẵn hỗ trợ cho trình lập trình Choregraphe, dùng code Python để tạo thuật toán Robot NAO di chuyển dừng lại phát vật cản tạo điểm nhấn bật cho đề tài Tuy nhiên, giới hạn mặt kiến thức thời gian, hệ thống tác giả chưa thật hoàn hảo Trong thời gian tới, đề tài cần mở rộng thêm chức liên kết chặt chẽ hành động để Robot NAO hoạt động tốt 34 Tài liệu tham khảo Tài liệu Internet [1] Robot Nao, ngày truy cập 01/07/2017, https://www.youtube.com/watch?v=2STTNYNF4lk [2] Robot tìm Cup mê cung, ngày truy cập 15/07/2017, http://chungta.vn/tin-tuc/cong-nghe/robot-tim-cup-trong-me-cung-28860.html [3] Trang bị Robot gần 20.000 USD phục vụ giảng dạy nghiên cứu, ngày truy cập 20/07/2017, https://lhu.edu.vn/112/30491/Trang-bi-Robot-gan-20000-USD-phuc-vu-giangday-va-nghien-cuu.html [4] Using NAO: introduction to interactive humanoid robots, ngày truy cập 10/08/2017, http://www.educationnt.net/skills2021/wp-content/uploads/2016/07/Table-ofContent-TEXTBOOK-KI-SUNG-SU-2013-hdef.pdf [5] Installing TensorFlow on Ubuntu, ngày truy cập 01/09/2017, https://www.tensorflow.org/install/install_linux [6] Image-net: Large Scale Visual Recognition Challenge 2015, ngày truy cập 01/09/2017, http://image-net.org/challenges/LSVRC/2015/ ...TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - - BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG VÀ DI CHUYỂN ĐẾN ĐỐI TƯỢNG TRÊN NỀN TẢNG ROBOT NAO Sinh viên thực... giúp Robot NAO có khả thơng minh xác định hướng, di chuyển đến nơi cần đến 33 Kết luận Đề tài nghiên cứu với mục tiêu ? ?Xây Dựng Hệ Thống Nhận Dạng Đối Tượng Và Di Chuyển Đến Đối Tượng Trên Nền Tảng. .. Thống Nhận Dạng Đối Tượng Và Di Chuyển Đến Đối Tượng Trên Nền Tảng Robot NAO” tác giả đáp ứng đầy đủ yêu cầu đặt hoàn thành bước đầu xây dựng hệ thống Bản demo ứng dụng, Robot hoạt động tìm đối