Điều khiển thông minh robot di động tránh chướng ngại

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN QUỐC KHOA ĐỀ TÀI: ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH ROBOT DI ĐỘNG TRÁNH CHƯỚNG NGẠI LUẬN VĂN CAO HỌC CHUYÊN NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA NĂM 2004 Trang CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: GVC TS NGUYỄN ĐỨC THÀNH Cán chấm nhận xét 1: TS DƯƠNG HOÀI NGHĨA Cán chấm nhận xét 2: TS LÊ HOÀI QUỐC Luận văn thạc só bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày 24 tháng 11 năm 2004 Luận văn thạc só Trang Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN QUỐC KHOA Phái: Nam Ngày, tháng, năm sinh:13-01-1979 Nơi sinh: Khánh Hòa Chuyên ngành: Điều Khiển Học Kỹ thuật Mã số: 2.05.01 I - TÊN ĐỀ TÀI: ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH ROBOT DI ĐỘNG TRÁNH CHƯỚNG NGẠI II - NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Nhận dạng vị trí chướng ngại, vị trí mục tiêu, vị trí hướng robot - Quy hoạch quỹ đạo cho robot tránh chướng ngại - Điều khiển robot bám quỹ đạo III - NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: IV - NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: V - HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: Tiến só NGUYỄN ĐỨC THÀNH CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM NGÀNH BỘ MÔN QUẢN LÝ NGÀNH Nội dung đề cương luận văn thạc só Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua Ngày tháng năm 2004 KHOA QUẢN LÝ NGÀNH PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH Luận văn thạc só Trang LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn Tiến só Nguyễn Đức Thành, người tận tình hướng dẫn em suốt trình thực luận văn Em xin gởi lời cảm ơn đến Thầy, Cô trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh truyền đạt cho em kiến thức quý báu suốt năm học Đại Học Cao Học Và cuối em xin cảm ơn gia đình người bạn lớp cao học Điều Khiển Học Kỹ Thuật K13 động viên, giúp đỡ em lúc khó khăn Tp.Hồ Chí Minh, tháng 11/2004 Học viên thực Nguyễn Quốc Khoa Luận văn thạc só Trang TÓM TẮT Quy hoạch quỹ đạo cho mobile robot tránh chướng ngại toán có nhiều ứng dụng thực tế, từ lónh vực công nghiệp đến lónh vực giải trí thu hút ý nhiều nhà nghiên cứu [39], [40], [42], [45], … Luận văn sử dụng phương pháp đa thức để quy hoạch quỹ đạo Phương pháp đa thức ứng dụng để tạo quỹ đạo ngắn trơn từ vị trí xuất phát đến đích Sử dụng luật điều khiển phi tuyến, robot bám quỹ đạo quy hoạch đích an toàn Vật thể môi trường quan sát hệ thống thị giác máy tính Hệ thống xác định vị trí chướng ngại, vị trí xuất phát, đích để quy hoạch quỹ đạo, đồng thời xác định vị trí hướng robot để điều khiển robot bám quỹ đạo Luận văn thực thông qua mô thi công thực tế Luận văn thạc só Trang ABSTRACT Path planning for mobile robots to avoid obstacles in real-time has many applications in our life, from industry to entertainment In this thesis, a novel navigation method is proposed for a moving mobile robot using polynomial path planning approach It can be applied to generate a collision-free trajectory By using nonlinear feedback control law, the mobile robot is able to track the smooth polynomial path to reach the target Objects in environment are observed by USB Webcam and vision system, called, computer vision system It collects information about the position of obstacles, start and target point for path planning and also the position and orientation of mobile robot for tracking controller Simulations and real experiments ascertain the merits of the proposed method Luận văn thạc só Trang MỤC LỤC NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ TÓM TẮT MUÏC LUÏC DANH MỤC VIẾT TAÉT CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 10 1.1 GIỚI THIỆU .10 1.2 MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN 12 1.3 SƠ LƯC NỘI DUNG LUẬN VĂN 13 CHƯƠNG 2: CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN ĐẾN XỬ LÝ ẢNH VÀ THỊ GIÁC MÁY TÍNH 15 2.1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG XỬ LÝ ẢNH 15 2.2 KHÁI NIỆM VỀ ẢNH SỐ 16 2.3 HISTOGRAM .18 2.4 PHÂN ĐOẠN ẢNH 19 2.4.1 TÁCH DÒNG 20 2.4.2 TÁCH BIÊN 22 2.4.2.1 CƠ SỞ CỦA VIỆC TÁCH BIÊN 22 2.4.2.2 TOÁN TỬ GRADIENT .23 2.4.2.3 TOÁN TỬ LAPLACE 25 2.4.3 PHÂN NGƯỢNG TỰ ĐỘNG 25 2.4.3.1 XAÙC SUẤT THỐNG KÊ 25 2.4.3.2 CHỌN NGƯỢNG TỰ ĐỘNG .27 2.5 NHỊ PHÂN HÓA ẢNH .30 2.5.1 NHỊ PHÂN HÓA ẢNH 30 2.5.2 GIẢI THUẬT DÁN NHÃN CHO VẬT THEO TIÊU CHUẨN TÁM LIÊN KẾT 30 2.5.3 TÍNH DIỆN TÍCH VÀ TRỌNG TÂM CỦA TỪNG VẬT TRONG AÛNH 32 Luận văn thạc só Trang 2.6 NHẬN DẠNG MÀU 33 2.6.1 NHAÄN DẠNG MÀU DỰA VÀO BẢNG TRA 33 2.6.2 NHẬN DẠNG MÀU DỰA VÀO SƠ ĐỒ CÂY PHÂN NGƯỢNG 34 2.7 ỨNG DỤNG TÌM VỊ TRÍ VÀ HƯỚNG ROBOT .35 2.8 PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH KHOẢNG CÁCH DÙNG STEREO CAMERA 37 CHƯƠNG 3: TÍNH THÔNG SỐ CHO HỆ THỐNG CAMERA 39 3.1 HỆ THỐNG TÍNH THAM SOÁ CAMERA 39 3.1.1 KÝ HIỆU 40 3.1.2 PHÉP ĐỒNG HÌNH GIỮA MẶT PHẲNG MÔ HÌNH VÀ ẢNH CỦA NÓ 41 3.1.3 CÁC RÀNG BUỘC VỀ THAM SỐ NỘI .41 3.1.4 TÍNH TOÁN THÔNG SỐ CHO CAMERA 43 3.1.4.1 TRƯỜNG HP LÝ TƯỞNG .43 3.1.4.2 ƯỚC LƯNG KHẢ NĂNG XẢY RA LỚN NHẤT 45 3.1.4.3 MÉO XUYÊN TÂM 45 3.1.4.3.1 ƯỚC LƯNG MÉO XUYÊN TÂM .46 3.1.4.3.2 ƯỚC LƯNG ĐẦY ĐỦ KHẢ NĂNG XẢY RA LỚN NHẤT 46 3.2 PHƯƠNG PHÁP TÍNH THÔNG SỐ CAMERA SỬ DỤNG THƯ VIỆN CÔNG CỤ OPENCV 47 3.3 PHEÙP ÁNH XẠ NGƯC 48 CHƯƠNG 4: ĐỘNG LỰC HỌC ROBOT 49 4.1 PHƯƠNG TRÌNH ĐỘNG HỌC ROBOT 49 4.2 PHƯƠNG TRÌNH ĐỘNG LỰC HỌC ROBOT 52 CHƯƠNG 5: QUY HOẠCH QUỸ ĐẠO TRÁNH CHƯỚNG NGẠI 55 5.1 PHƯƠNG PHÁP TRƯỜNG LỰC ẢO .55 5.1.1 NỘI DUNG PHƯƠNG PHAÙP 55 5.1.2 TRƠN HÓA QUỸ ĐẠO 57 5.1.2.1 BỘ LỌC THÔNG THẤP ĐIỀU KHIỂN LÁI .57 5.1.2.2 SỰ SUY GIAÛM 58 Luận văn thạc só Trang 5.1.3 GIẢI BÀI TOÁN BẪY NGHIỆM CỤC BỘ 60 5.1.3.1 PHÁT HIỆN BẪY .60 5.1.3.2 GIẢI THUẬT BÁM THEO BIÊN CHƯỚNG NGẠI 62 5.2 PHƯƠNG PHÁP HAMILTON-JACOBI-BELLMAN .65 5.2.1 PHƯƠNG TRÌNH HAMILTON-JACOBI-BELLMAN 65 5.2.2 HÀM TRẢ VỀ .67 5.2.3 HÀM GIẢ TRẢ VỀ .68 5.2.4 TRƯỜNG HP ĐẶC BIỆT .70 5.3 PHƯƠNG PHÁP ĐA THỨC .72 5.4 PHƯƠNG PHÁP CHU KỲ TỚI HẠN .76 CHƯƠNG 6: ĐIỀU KHIỂN ROBOT BÁM QUỸ ĐẠO .82 6.1 BỘ ĐIỀU KHIỂN PHI TUYẾN CHO MÔ HÌNH ĐỘNG HỌC 82 6.2 BỘ ĐIỀU KHIỂN PHI TUYẾN CHO MÔ HÌNH ĐỘNG LỰC HỌC 83 6.3 BỘ ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ ĐẠO 85 CHƯƠNG 7: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 87 7.1 HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN 87 7.2 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM .93 7.2.1 KẾT QUẢ XỬ LÝ ẢNH 93 7.2.2 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 100 7.2.3 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 100 7.2.3.1 MÔ HÌNH KANAYAMA 100 7.2.3.2 MÔ HÌNH SAMON 103 CHƯƠNG 8: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 106 8.1 KẾT LUẬN .106 8.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN 107 PHUÏ LUÏC A 108 PHUÏ LUÏC B 110 TÀI LIỆU THAM KHẢO .111 Luận văn thạc só Trang DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT 3D : Three Dimensions 2D : Two Dimensions OB : Obstacle VFF : Virtual Force Field HJB : Hamilton-Jacobi-Bellman WFM : Wall Following Method Luận văn thạc só Trang 104 Hình 7.28: Quỹ đạo chuẩn mô Hình 7.29: Sai số e1 Luận văn thạc só Trang 105 Hình 7.30: Sai số e2 Hình 7.31: Sai số e3 Luận văn thạc só Trang 106 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 8.1 KẾT LUẬN Điều khiển thông minh robot di động tránh chướng ngại toán có tính ứng dụng cao thực tế Do cấu hình máy tính sử dụng thực nghiệm chưa đáp ứng tốc độ xử lý ảnh nhanh, nên luận án giải vấn đề nhận dạng chướng ngại, mục tiêu quy hoạch quỹ đạo điều kiện chướng ngại vật mục tiêu cố định Vị trí hướng robot nhận dạng liên tục thời gian thực nhờ hệ thống thị giác máy tính, để hồi tiếp cho điều khiển bám quỹ đạo Có nhiều phương pháp quy hoạch quỹ đạo cho robot, như: phương pháp trường thế, phương pháp trường lực ảo, phương pháp chu kỳ tới hạn …, hầu hết quan tâm đến khía cạnh tối ưu khoảng cách từ vị trí xuất phát đến đích Trong đó, phương pháp đa thức, mục tiêu tối ưu khoảng cách, tạo quỹ đạo trơn (smooth), giúp robot tiến đích an toàn Luận văn sử dụng điều khiển hồi tiếp phi tuyến theo mô hình Kanayama [37], giúp robot bám quỹ đạo quy hoạch Luận văn thạc só Trang 107 8.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN Trong tương lai, với cấu hình máy tính mạnh hơn, với hệ thống camera quan sát đắt tiền, toán quy hoạch động thực phương pháp khác, chẳng hạn phương pháp chu kỳ tới hạn (Limit-Cycle) [46], phương pháp sử dụng hệ thống nối mạng nhiều camera quan sát lập đồ môi trường hoạt động robot cập nhật liên tục suốt trình robot hoạt động [47] Luận văn thạc só Trang 108 PHỤ LỤC A BỘ ĐIỀU KHIỂN PHI TUYẾN CHO MÔ HÌNH ĐỘNG HỌC Từ quỹ đạo quy hoạch, ta có quỹ đạo trạng thái chuẩn q r (t ) = ( x r (t ), y r (t ), φ r (t )) Mô hình sai số [e1 , e2 , e3 ]T định nghóa sau:  e1   cos φ sin φ 0  x r − x  e = e2  = − sin φ cos φ 0  y r − y  e   0 1  φ r − φ   3  (A.1) Vận tốc ngõ vào điều khiển: v f = v r cos e3 − u1 (A.2) w f = wr − u Đạo hàm mô hình sai số:  wr    1  u      e = − wr 0  e + sin e3  v r + 0 0   u  0 0   0    (A.3) Tuyến tính hoá phương trình (A.3) quanh quỹ đạo chuẩn, ta được:  wr  1 e = − wr v r  e + 0  0  0 0 u  0   u    (A.4) Samon[49] định nghóa luật điều khiển hồi tiếp phi tuyến cho mô hình động học sau: u1 = − k1 (v r (t ), wr (t ))e1 u = − k v r (t ) sin e3 e − k (v r (t ), wr (t ))e3 e3 (A.5) Với k số dương, k1 (.,.), k (.,.) hàm số độ lợi, phụ thuộc vào v r (t ), wr (t ) Luận văn thạc só Trang 109 Phương trình đặc trưng mong muốn: (λ + 2ζa)(λ2 + 2ζaλ + a ) = (A.6) Hệ số ζ ∈ (0, 1), a > Suy a − wr2 (t ) k1 = k = 2ζa, k = v r2 (t ) (A.7) Rõ ràng k → ∞, v r → Do đó, để tránh điều này, ta đặt: (A.8) a = a (t ) = wr2 (t ) + bv r2 (t ) Suy ra: k1 (v r (t ), wr (t )) = k (v r (t ), wr (t )) = 2ζ wr2 (t ) + bv r2 (t ) , k = b, b > (A.9) Khi đó, ngõ vào điều khiển laø: v f = v r cos(φ r − φ ) + k1 (v r (t ), wr (t ))[cos φ ( x r − x) + sin φ ( y r − y )] w f = wr + k v r (t ) sin(φ r − φ ) [cos φ ( x r − x) − sin φ ( y r − y )] + k (v r (t ), wr (t ))(φ r − φ ) (φ r − φ ) Luận văn thạc só (A.10) Trang 110 PHỤ LỤC B B.1 SƠ ĐỒ SIMULINK CHO MÔ HÌNH KANAYAMA [37] (đóa CD) B.2 SƠ ĐỒ SIMULINK CHO MÔ HÌNH SAMON [49] (đóa CD) B.3 SOURCE CHƯƠNG TRÌNH (đóa CD) Luận văn thạc só Trang 111 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] William K Pratt, Digital Image Processing, Third Edition, Los Altos, California, August 2000 [2] Scott E Umbaugh, Computer Vision and Image Processing: A Practical Approach Using CVIPtools, Prentice-Hall, A Simon & Schuster Company, 1998 [3] Emanuele Trucco, Alessandro Verri, Introductory Techniques for 3-D Computer Vision, Tomaso Poggio, Cambridge, MA, Brain Sciences Department and Artificial Intelligence Laboratory, Massachussetts Institute of Technology, 1998 [4] Rafael C Gonzalez, Richard E Woods, Digital Image Processing, Eddison-Wesley Publishing Company [5] Jean-Claude Latombe, Robot Motion Planning, Kluwer Academic Publishers, Boston/Dordrecht/London [6] M Vidysagar, “Intelligent Robotics”, Proceedings of The International Symposium on Intelligent Robotics, January 7-9, 1993, Bangalore [7] K.S Fu, R.C Gonzalez, C.S.G Lee, Robotics: Control, Sensing, Vision, and Intelligence, McGraw-Hill Book Company [8] A Murat Tekalp, Digital Video Processing, Prentice Hall PTR, a Samon and Schuster Company [9] Atsuto Maki, “Stereo Vision in Attentive Scene Analysis,” Dissertation, March 1996, Computational Vision and Active Perception Laboratory [10] David Prasser, “Vision Solfware for a Humanoid Soccer Robot,” 19th October 2001 Luận văn thạc só Trang 112 [11] Hassan K Khalil, Nonlinear Systems, Third Edition, Prentice Hall, 2002 [12] Lương Mạch Bá, Nguyễn Thanh Thủy, Nhập Môn Xử Lý nh Số, nhà xuất Khoa Học Kỹ Thuật, 1999 [13] TS Nguyễn Kim Sách, Xử Lý nh Video Số, nhà xuất Khoa Học Kỹ Thuật, 1997 [14] Joss Knight, “Robot Navigation by Active Stereo Vision,” D.Phil First Year Report, Robotics Research Group Department of Engineering Science, University of Oxford, U.K [15] Patrik Nisson, “Stereo Vision for Mobile Robots,” Department of Engineering and Technology, De Montfort University, U.K, 2003 [16] J Borenstein, Y Koren, “Real-time Obstacle Avoidance for Fast Mobile Robots,” 1989 IEEE Reprinted, with permission, from IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol 19, No 5, Sept./Oct 1989, pp 1179-1187 [17] James Brusey, Lin Padgham, “Techniques for Obtaining Robust, RealTime, Colour-Based Vision for Robotics,” Department of Computer Science, RMIT University, Melbourne, Australia [18] Andrew J Davison and David W Murray, “Simultaneous Localisation and Map-Building Using Active Vision,” Robotics Research Group, Department of Engineering Science, University of Oxford [19] Cyrill Stachniss, Wolfram Burgard, “Using Coverage Maps to Represent the Environment of Mobile Robots,” University of Freiburg, Department of Computer Science, Germany [20] Alex Tay, J.Shen, Javier Ibanez Guzman, C.W.Chan, “Autonomous Vehicle Navigation Strategies – Localized Navigation with a Global Objective,” ICIT A2002 ISBN: 1-86467-114-9 Luận văn thạc só Trang 113 [21] Gordon Cheng and Alexander Zelinsky, “A Physically Grounded Search in a Behaviour Based Robot,” Intelligence Robotics Laboratory, Department of Computer Science, University of Wollongong, Australia [22] M Mata, J M Armingol, A De la Escalera and M A Salichs, “Mobile Robot Navigation Based on Visual Landmarks Recognition,” Universidad Carlos III de Madrid, Division of Systems Engineering and Automation, Spain [23] Prof Gh Lazea, As E Lupu, “Aspects on Path Planning for Mobile Robots,” Technical University of Cluj-Napoca, Automation Department [24] Don Murray, Jim Little, “Using Real-time Stereo Vision for Mobile Robot Navigation,” Computer Science Dept, University of British Columbia, Vancouver, Canada [25] Paulo R S Mendonca and Robertto Cipolla, “A Simple Technique for Self-Calibration,” Department of Engineering, University of Cambridge, U.K [26] Jed Lengyel, Mark Reichert, Bruce R Donald, Donald P Greenberg, “Real-time Robot Motion Planning Using Rasterizing Computer Graphics Hardware,” Cornell University, Ithaca, N.Y 14853 [27] Don Murray, Cullen Jennings, “Stereo Vision Based Mapping and Navigation for Mobile Robots,” Department of Computer Science, University of British Columbia, Vancouver, Canada [28] Yew Tuck Chin, Han Wang, Leng Phuan Tay, Hui Wang, William Y C Soh, “Vision Guided AGV Using Distance Transform,” School of Electrical and Electronic Engineering, Nayang Avenue, Singapore Luận văn thạc só Trang 114 [29] J Borenstein and Y Koren, “The Vector Field Histogram – Fast Obstacle Avoidance for Mobile Robots,” IEEE Journal of Robotics and Automation Vol 7, No 3, June 1991, pp 278-288 [30] Planas R M., Fuertes J M., Martinez A B, “Qualitative Approach for Mobile Robot Path Planning Based on Potential Field Methods,” Automatic Control Dept, Technical University of Catalonia, Spain [31] Moskalenko, A L., “Bellman Equations for Optimal Processes with Constraints on the Phase Coordinates,” A Translation Avtomatika Telemekhanika Autom Remote Cont., vol 4, pp 1853-1864, 1967 [32] Masako Kumano, Akihisa Ohya, “Obstace Avoidance of Autonomous Mobile Robot Using Stereo Vision Sensor,” Intelligent Robot Laboratory, University of Tsukuba, Ibaraki, 305-8573 Japan [33] Torvald Ersson and Xiaoming Hu, “Path Planning and Navigation of Mobile Robots in Unknown Environments,” Optimization and Systems Theory/ Centre for Autonomous Systems, Royal Institute of Technology, Sweden [34] J Borenstein and Y Koren, “Real-Time Obstacle Avoidance for Fast Mobile Robots in Cluttered Environments,” Reprint of Proceedings of the 1990 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Cincinnati, Ohio, May 13-18, 1990, pp 572-577 [35] Cha Zang, “A Survey on Stereo Vision for Mobile Robots,” Dept of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, 5000 Forbes Avenue, Pittsburgh, PA 15213, USA [36] Gregor Klancar, Omar Orqueda, Drago Matko, Rihard Karba, “Robust and Efficient Vision System for Mobile Robots Control – Application to Luận văn thạc só Trang 115 Soccer Robots,” University of Ljubljana, Faculty of Electrical Engineering, Slovenia [37] Kanayama, Y., Kimura, Y.,Miyazaki, F., and Noguchi, T., ”A Stable Tracking Control Method for an Autonomous Mobile Robot,” presented at IEEE Int Conf on Robotics and Auto., 1990 [38] Fierro, R., and Lewis, F L.,”Control of a Nonholonomic Mobile Robot: Backstepping Kinematics into Dynamics,” presented at 34th Conf Deci Ctrl, New Orleans, LA, 1995 [39] Hoover, A and Olsen, B D.,”Path Planning for Mobile Robots Using a Video Camera Network,” presented at IEEE/ASME Int Conf Adv Intell, Mecha., Atlanta, USA, 1999 [40] Lee, W.-H., Roh, K.-S., and Kweon, L-S.,”Selt-Localization of a Mobile Robot without Camera Calibration Using Projective Invariants,” Pattern Recognition Letters, vol 21, pp 45-60, 2000 [41] Achour, K and Benkhelif, M., “A New Approach to 3D Reconstruction without Camera Calibration,” Pattern Recognition, vol 34, pp 3467-3476, 2001 [42] Dixon, W E, Dawson, D M., and Zergeroglu, E., “Adaptive Tracking Control of a Wheel Mobile Robot Via an Uncalibrated Camera System,” IEEE Trans on Sys Man Cybern., vol 31, pp 341-352, 2001 [43] Faugeras, O., Three-Dimension Computer Vision: A Geometric Viewpoint, MIT Press, 1993 [44] Bouguet, J.-Y., ”Camera Calibration Toolbox for Matlab”, Intel 2001 [45] Sundar, S and Shiller , Z., “Optimal Obstacle Avoidance Based on the Hamilton-Jacobi-Bellman Equation,” IEEE Trans Robot Automat., vol 13, pp 305-310, 1997 Luận văn thạc só Trang 116 [46] Dong-Han Kim, Jae-Ho Park and Jong-Hwan Kim, “Limit-Cycle Navigation Method for Soccer Robot,” Dept of Electrical Engineering and Computer Science, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Korea [47] Bent David Olsen, Adam Hoover, “Mobile Robot Navigation Using Sensor Data from an Environment-Based Video Camera Network,” Dept of Medical Inform, & Image Analysis Laboratory of Image Analynis, Aalborg University, Denmark [48] Diana Tsankova, Nina Nikolova, ”A Tracking Control Method for a Nonholonomic Mobile Robot,” Dept of Control Sytems, Technical University, branch – Plovdiv 25, Tsanko Dyustabanov St., 4000, Plovdiv [49] Samon C 1993, “Time-varying Feedback Stabilization of Car-like Wheeled Mobile Robots,” International Journal of Robotics Research 12(1):55-64 [50] “Realization of an Obstacle Avoidance Mobile Robot Using a CeilingMounted Camera System,” Dept of Mechanical Eng., Pukyong National University, Korean [51] Zhang, Z, “A flexible New Technique for Camera Calibration,” Microsoft Research, Microsoft Corporation, One Microsoft Way, Redmond, WA 98052 MSR-TRANSISTOR-98-71, Aug 10, 2002 [52] More, J., “The Levenberg-Marquardt Algorithm, Implementation and Theory,” in Numerical Analysis, Lecture Notes in Mathematics, G A Watson, Ed.: Springer-Verlag, 1997, pp 630 [53] Heikkila, J and Silven, O., “A Four-Step Camera Calibration Procedure with Implicit Image Correction,” presented at IEEE Computer Society Conf on Computer Vision and Pattern Recognition, 1997 Luaän văn thạc só Trang 117 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc …………………………… LÝ LỊCH Họ tên: Nguyễn Quốc Khoa Ngày, tháng, năm sinh: 13-01-1979 Nơi Sinh: Khánh Hòa Địa liên lạc: 37/36D Lý Thường Kiệt, phường 8, Quận Tân Bình, Tp.Hồ Chí Minh QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: ĐẠI HỌC: Bằng 1: Chế độ học: Chính qui Thời gian học: Từ 9/1997 đến năm 12/2001 Nơi học: Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Ngành học: Điều Khiển Tự Động Tên luận văn: Thiết kế Card ghi âm tín hiệu thoại Giáo viên hướng dẫn: Th.S Huỳnh Văn Kiểm Bằng 2: Hiện sinh viên năm 3, hệ qui, ngành Ngữ Văn Anh, Trường Đại Học Khoa Học Xã Hội Nhân Văn Tp.Hồ Chí Minh TRÊN ĐẠI HỌC: Cao học : Từ năm 2002 đến năm 2004 Nơi học: Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Luận văn thạc só Trang 118 Ngành học: Điều Khiển Học Kỹ Thuật Tên luận văn: Điều khiển thông minh robot di động tránh chướng ngại Giáo viên hướng dẫn: TS Nguyễn Đức Thành QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC: Hiện giáo viên dạy khoa Điện Tử-Tự Động Hoá, trường Cao Đẳng Công Nghiệp 4, Tp.Hồ Chí Minh Luận văn thạc só ... Chuyên ngành: Điều Khiển Học Kỹ thuật Mã số: 2.05.01 I - TÊN ĐỀ TÀI: ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH ROBOT DI ĐỘNG TRÁNH CHƯỚNG NGẠI II - NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Nhận dạng vị trí chướng ngại, vị trí mục... 1.2 MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN Hình 1.1: Mô hình điều khiển Sơ đồ điều khiển bên ngoài: Tính vị trí đích chướn g ngại vật Camera Ản h Bộ điều khiển Tính vị trí hướn grobot Hình 1.2: Bộ điều khiển bên Sơ... .76 CHƯƠNG 6: ĐIỀU KHIỂN ROBOT BÁM QUỸ ĐẠO .82 6.1 BỘ ĐIỀU KHIỂN PHI TUYẾN CHO MÔ HÌNH ĐỘNG HỌC 82 6.2 BỘ ĐIỀU KHIỂN PHI TUYẾN CHO MÔ HÌNH ĐỘNG LỰC HỌC 83 6.3 BỘ ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ