(Luận văn thạc sĩ) định vị robot dựa trên kỹ thuật xử lý hình ảnh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÔ THANH ĐÔNG ĐỊNH VỊ ROBOT DỰA TRÊN KỸ THUẬT XỬ LÝ HÌNH ẢNH NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 S K C0 4 Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƠ THANH ĐÔNG ĐỊNH VỊ ROBOT DỰA TRÊN KỸ THUẬT XỬ LÝ HÌNH ẢNH NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 Hƣớng dẫn khoa học: TS LÊ MỸ HÀ Tp Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2015 HVTH: Ngơ Thanh Đơng GVHD: TS Lê Mỹ Hà LÝ LỊCH KHOA HỌC I LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ & tên: Ngô Thanh Đông Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 19/03/1984 Nơi sinh: Quảng Ngãi Quê quán: Quảng Ngãi Dân tộc: Kinh Chỗ riêng địa liên lạc: A10/26A9, khu phố 2, Xã Bình Hƣng, Bình Chánh, TP.HCM Điện thoại quan: Điện thoại di động: Fax: E-mail: thanhdong_ngo@yahoo.com 0974903612 II Q TRÌNH ĐÀO TẠO: Trung học chun nghiệp: Khơng học Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 2003 đến 2008 Nơi học (trƣờng, thành phố): Trƣờng Đại học Sƣ phạm Kỹ thuật TP.HCM Ngành học: Kỹ thuật Điện – Điện tử Tên đồ án, luận án môn thi tốt nghiệp: Giám sát điều khiển nhiệt độ dùng WINCC Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án thi tốt nghiệp: Trƣờng Đại học Sƣ phạm Kỹ thuật TP.HCM Ngƣời hƣớng dẫn: Ths Nguyễn Tấn Đời III Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian 2009 đến Nơi công tác Công việc đảm nhiệm Trƣờng Cao đẳng nghề Việt Nam – Singapore Trang I Giáo viên HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu trƣờng Đại học SPKT TP.HCM tạo điều kiện thuận lợi cho trình học tập nâng cao trình độ thực đề tài luận văn tốt nghiệp Tôi xin trân trọng cảm ơn TS Lê Mỹ Hà tận tình giúp đỡ, truyền đạt kiến thức đề xuất hƣớng giải vấn đề khó khăn phát sinh q trình nghiên cứu Và cuối tơi xin cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp, ủng hộ tôi, cộng tác với tôi, tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tơi hồn thành luận văn Ngô Thanh Đông Trang III HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà MỤC LỤC ABSTRACT V MỤC LỤC VI DANH SÁCH CÁC HÌNH IX DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT XI Chƣơng TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan lĩnh vực nghiên cứu, kết nghiên cứu nƣớc công bố 1.1.1 Tổng quan định vị robot 1.1.2 Kết nghiên cứu nƣớc 1.2 Mục tiêu, khách thể đối tƣợng nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu 1.2.2 Khách thể nghiên cứu 1.2.3 Đối tƣợng nghiên cứu 1.3 Nhiệm vụ đề tài phạm vi nghiên cứu 1.3.1 Nhiệm vụ đề tài 1.3.2 Phạm vi nghiên cứu 1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu Chƣơng CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tìm cặp điểm đặc trƣng tƣơng đồng 2.1.1 Các loại đặc trƣng Trang VI HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà 2.1.2 Harris Laplace 2.1.3 SIFT 2.1.4 SURF 11 2.1.5 Moravec corner 11 2.1.6 Harris corner 12 2.2 Thông số nội camera 15 2.3 Thuật toán RANSAC 19 2.4 Định vị camera dựa điểm tƣơng đồng 21 2.4.1 Hình học Epipolar ma trận 21 2.4.2 Ma trận thiết yếu thông số ngoại camera 22 2.5 Hệ thống định vị toàn cầu GPS 23 2.5.1 Tổng quan GPS 23 2.5.2 Các thành phần hệ thống định vị GPS 23 2.5.3 Chuẩn NMEA 25 Chƣơng 29 ĐỊNH VỊ ROBOT DI ĐỘNG NGOÀI TRỜI 29 3.1 Xác định vị trí robot dựa vào camera 29 3.1.1 Tìm thơng số nội camera 30 3.1.2 Trích rút đặc trƣng 32 3.1.3 Mô tả cặp đặc trƣng tƣơng đồng 33 3.1.4 Ƣớc lƣợng vị trí camera 34 3.2 Xác dịnh vị trí robot dùng GPS 36 3.2.1 Thu thập liệu GPS 36 Trang VII HVTH: Ngô Thanh Đông 3.2.2 GVHD: TS Lê Mỹ Hà Xác định vị trí robot dựa liệu GPS 40 3.3 Xác định vị trí robot dùng camera kết hợp GPS 42 Chƣơng 43 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM 43 4.1 Kết định vị robot dùng camera 43 4.2 Kết định vị robot dùng GPS 45 4.3 Kết định vị robot kết hợp camera GPS 46 Chƣơng 50 KẾT LUẬN 50 5.1 Kết đạt đƣợc 50 5.2 Hạn chế đề tài 50 5.3 Hƣớng phát triển đề tài 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO 56 Trang VIII HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà Chƣơng TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan lĩnh vực nghiên cứu, kết nghiên cứu ngồi nƣớc cơng bố 1.1.1 Tổng quan định vị robot Định vị cho robot di động nhằm xác định xác vị trí robot đồ đƣợc nghiên cứu từ lâu đạt đƣợc nhiều thành công lớn Phƣơng pháp định vị cổ điển dựa vào loại cảm biến để tính tốn khoảng cách, hƣớng, gia tốc sở ƣớc lƣợng định quỹ đạo di chuyển robot Bên cạnh thành tựu đó, nhƣợc điểm khách quan sai số từ cảm biến đƣa cho robot khơng thể loại bỏ, mục tiêu chƣa đƣợc giải triệt để Việc điều khiển robot dựa vào cảm biến robot chƣa đủ để giải vấn đề Dần dần, nhà nghiên cứu nhận thấy cần phải phối hợp, tƣơng tác với môi trƣờng xung quanh, giúp robot thêm nhiều thơng tin trả lời câu hỏi “tôi đâu?” Định vị robot sử dụng GPS, robot đƣợc gắn thêm thiết bị định vị toàn cầu GPS Thiết bị giúp robot xác định khoảng cách tới vệ tinh xác định trƣớc ngồi vũ trụ, để từ tính tốn vị trí robot Tuy nhiên kết phù hợp với khu vực có quy mơ lớn Độ xác định vị dùng GPS khơng cao, sai số lên vài mét Định vị robot sử dụng thiết bị Kinect Thiết bị Kinect có camera RGB camera IR, robot vừa thu thập hình ảnh nhờ camera RGB vừa thu thập độ sâu ảnh nhờ camera IR Từ robot tính tốn khoảng cách từ robot đến vật cản môi trƣờng xung quanh xác định vị trí robot mơi trƣờng Bài tốn lập đồ định vị cho robot đƣợc chia làm loại: định vị cho robot nhà trời Lập đồ định vị cho robot trời gặp Trang HVTH: Ngơ Thanh Đơng GVHD: TS Lê Mỹ Hà nhiều khó khăn nhà địa hình gồ ghề hơn, môi trƣờng phức tạp quy mô rộng lớn Robot ngày đƣợc trang bị cảm biến nhƣ ngƣời, thị giác robot camera gắn robot nhằm thu thập xử lý hình ảnh Robot tự hành đơn giản đƣợc trang bị camera mà khơng cần cảm biến tự định đƣợc hành vi di chuyển robot hoạt động mơi trƣờng mà hồn toàn chƣa biết trƣớc đồ 1.1.2 Kết nghiên cứu ngồi nƣớc Lập đồ có nhiều cách thức khác nhƣ dùng thiết bị định vị tồn cầu GPS gắn tơ nhƣ Hình 1.1 Khi ô tô di chuyển, tọa độ ô tô đƣợc cập nhật gửi máy chủ Từ máy chủ tính tốn vẽ đƣợc đồ 2D môi trƣờng mà ô tô di chuyển Tuy nhiên, độ xác thiết bị GPS không tốt, sai số từ vài mét vài chục mét Do đó, phƣơng pháp định vị dùng GPS thích hợp với việc lập đồ quy mơ lớn Hình 1.1: Dùng xe tơ đƣợc trang bị thiết bị định vị GPS để lập đồ Trong viết tác giả Nguyễn Minh Thức, định vị cho robot di động sử dụng GPS [1], robot di chuyển định vị dựa vào tín hiệu GPS, nhiên đề tài hạn chế robot tránh nhiều vật cản gần Lập đồ 3D 2D sử dụng stereo camera [2], tác giả dùng stereo camera gắn xe lăn để xây dựng đồ 3D, từ phát vật cản, điều khiển xe lăn di chuyển an tồn mà khơng cần điều khiển ngƣời tàn tật Định vị robot dựa sở xử lý ảnh stereo camera có tích hợp GPS [3], tác giả dựa vào GPS để định vị vị trí robot mặt đất khoảng không Trang HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà gian rộng lớn Mỗi lúc robot di chuyển với khoảng cách nhỏ, tác giả ƣớc lƣợng di chuyển dựa vào xử lý cặp ảnh chụp từ stereo camera Một mơ hình định vị lập đồ thời gian thực đối tƣợng 3D [4] Tác giả tạo tập liệu đối tƣợng 3D Bản đồ đƣợc xây dựng bƣớc trực tiếp dựa vào đối tƣợng Một máy ảnh chụp nhiều ảnh đối tƣợng, giải thuật nhận diện đối tƣợng 3D tạo đồ 3D thể vị trí đối tƣợng liên quan tập liệu Bản đồ đƣợc tối ƣu hóa liên tục phép đo ln cập nhật dự đốn phép đo camera 1.2 Mục tiêu, khách thể đối tƣợng nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu đề tài xác định vị trí lập đồ robot q trình di chuyển Đề tài chƣa làm đến điều khiển robot nên robot đƣợc xem nhƣ phƣơng tiện di chuyển cụ thể ô tô Robot/ô tô dùng camera chụp ảnh 2D trính di chuyển để ƣớc lƣợng vị trí camera đƣợc gắn nó, sau tính tốn vị trí hƣớng khơng gian tƣơng tác GPS cho biết vị trí đối tƣợng đồ mặt đất, nhƣng sai số lớn Kết hợp hai thiết bị xác định vị trí robot xác trƣờng hợp hai thiết bị tín hiệu tín hiệu cịn lại đƣợc bổ sung để đảm bảo tính liên tục tín hiệu 1.2.2 Khách thể nghiên cứu Đề tài nghiên cứu dựa vào thuật tốn để trích đặc trƣng hai ảnh liên tiếp Dùng giải thuật điểm để tìm ma trận từ hai tập liệu đặc trƣng Dựa sở hình học Epipolar để xác định khoảng cách hƣớng camera hai ảnh Bên cạnh kết hợp sử dụng GPS để xác định vị trí đối tƣợng tọa độ trái đất Trang HVTH: Ngơ Thanh Đơng GVHD: TS Lê Mỹ Hà Hình 4.2: Cặp điểm đặc trƣng tƣơng đồng hai ảnh liên tiếp Tìm ma trận từ cặp điểm đặc trƣng tƣơng đồng, ta đƣợc ma trận F:  1.5962e  006 4.7908e  004 5.9811e  002  F   4.7873e  004 6.5853e  006 3.0742e  001  6.2448e  002 3.0877e  001  Tìm ma trận thiết yếu E, đƣợc kết sau:  6.6448e  001 1.9943e  002 2.0751e  001  E  1.9928e  002 2.7413e  000 2.7600e  000   2.0316e  001 1.8371e  000 6.1219e  002  Từ kết ma trận E ta tìm ma trận thơng số ngoại camera, thơng số thể vị trí góc quay camera; gọi P1, P2 hai thông số camera chụp ảnh ảnh Chọn camera làm gốc tọa độ có: 1 0  P1  0 0  0  Tìm ma trận thơng số camera 2, ta đƣợc kết quả:  0.9999 P   0.0019  0.00012 0.0019 0.9999 0.00013 0.06264  0.0011  0.15385 0.00117 0.9999 1.50584  Trang 44 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà Hình 4.3: Tọa độ vị trí camera hai khung ảnh Trong đồ 2D ta chọn giá trị P(1,4) thể vị trí tọa độ x, P(3,4) thể vị trí tọa độ z Vẽ đƣờng thẳng thể dịch chuyển camera khơng gian thể Hình 4.3 Lặp lại tƣơng tự với ảnh kế tiếp, ta tìm vị trí camera Hình 4.4 thể kết đồ 2D từ 680 ảnh với điểm ban đầu gốc tọa độ Hình 4.4: Bản đồ 2D dùng tập ảnh camera 4.2 Kết định vị robot dùng GPS Đầu tiên xác định vị trí khu vực tiến hành thực nghiệm Google earth nhƣ Hình 3.12 Tiếp theo ta xác định quỹ đạo robot khu vực sử Trang 45 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà dụng GPS Dữ liệu từ GPS đƣợc lắp robot trình di chuyển đƣợc sử dụng để trích kinh độ, vĩ độ Sử dụng kết dựng ảnh 2D ta đƣợc kết nhƣ Hình 4.5 Từ kết ta thấy quỹ đạo ô tô không đƣợc mịn, bị phân đoạn nhiều thể sai số liệu từ GPS lớn Hình 4.5: Kết định vị robot trình di chuyển dùng GPS 4.3 Kết định vị robot kết hợp camera GPS Hình 4.4 cho ta quỹ đạo robot tƣơng đối mịn xác nhƣng từ tập liệu ta không xác định đƣợc điểm đầu, hƣớng robot đồ Nghĩa ta xác định đƣợc vị trí cục robot Một ƣu điểm sử dụng định vị dùng camera kết sai số cục nhỏ, nhƣng khuyết điểm phƣơng pháp kết sai số tồn cục Có nghĩa robot di chuyển quĩ đạo khép kín, nhƣng kết lập đồ robot không khép kín Hình 4.6 Về sai số robot di chuyển thời gian lớn cho kết sai số cao Trang 46 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà Hình 4.6: Sai số tồn cục định vị dùng camera Định vị robot sử dụng GPS xác định vị trí mặt đất nhƣng sai số cục lớn Ƣu điểm phƣơng pháp sai số tồn cục nhỏ, có nghĩa robot di chuyển theo quĩ đạo khép kín kết robot lập đƣợc đồ khép kín Hình 4.7 Vì phần robot đƣợc định vị sử dụng phƣơng pháp kết hợp camera GPS Điểm xuất phát Điểm kết thúc Hình 4.7: Sai số tồn cục định vị dùng GPS Để xác định vị trí hƣớng robot ban đầu tác giả dựa vào 30 liệu hai tập liệu Hình 4.8 thể kết định vị robot dùng camera kết hợp GPS sử dụng phƣơng pháp tính trung bình Trang 47 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà Hình 4.8: Định vị robot dùng camera kết hợp GPS Bên cạnh ƣu điểm phƣơng pháp sử dụng tín hiệu cịn lại bổ sung vào để xác định vị trí robot hai tín hiệu bị Thực nghiệm sau đƣợc thực q trình di chuyển, tín hiệu từ camera bị nhƣ Hình 4.9 lúc này, liệu từ GPS bổ sung vào để đảm bảo robot đƣợc định vị liên tục nhƣ Hình 4.10 Hình 4.9: Quỹ đạo robot bị phần tín hiệu từ camera Trang 48 HVTH: Ngơ Thanh Đơng GVHD: TS Lê Mỹ Hà Hình 4.10: Quỹ đạo robot sau đƣợc bổ sung tín hiệu GPS Trang 49 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà Chƣơng KẾT LUẬN Chƣơng trình bày kết đạt đƣợc hạn chế tồn đề tài Đồng thời, hƣớng nghiên cứu để tiếp tục phát triển đề tài củng đƣợc đề cập cuối chƣơng 5.1 Kết đạt đƣợc Trong đề tài tác giả xây dựng đƣợc quỹ đạo robot dùng phƣơng pháp: phƣơng pháp thứ sử dụng camera; phƣơng pháp thứ hai sử dụng thiết bị GPS; phƣơng pháp thứ ba kết hợp camera GPS Để thực đƣợc điều tác giả thực đƣợc bƣớc sau:  Dùng lọc đốm góc để trích rút đặc trƣng  Tìm cặp điểm đặc trƣng tƣơng đồng ảnh  Tính tốn tìm ma trận  Tính tốn tìm ma trận thiết yếu  Tính tốn tìm vị trí robot từ tập ảnh  Vẽ quĩ đạo robot dùng camera GPS Với phƣơng pháp chọn, vị trí robot đƣợc định vị tốt theo tọa độ trái đất, quỹ đạo mịn cải thiện đƣợc tình trạng liệu từ hai thiết bị 5.2 Hạn chế đề tài Tuy nhiên, đề tài hạn chế dùng ô tô di chuyển khuôn viên nhỏ, quan cảnh phƣơng tiện giao thơng di chuyển Khi định vị robot Trang 50 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà khuôn viên nhiều đối tƣợng chuyển động kết đề tài cho sai số cao đƣợc thể Hình 5.1 Hình 5.1: Sai số định vị khn viên có nhiều đối tƣợng di chuyển 5.3 Hƣớng phát triển đề tài Đề tài đƣợc phát triển theo nhiều hƣớng khác để xây dựng nên ứng dụng hoàn chỉnh nhƣ:  Kết hợp thuật toán điều khiển để định điều khiển robot mơi trƣờng đối trƣợng di chuyển  Kết hợp với thuật toán dùng stereo camera để xác định loại bỏ điểm đặc trƣng đối tƣợng di chuyển Từ dựa đặc trƣng cịn lại tính tốn định vị robot  Kết hợp nhiều liệu camera, GPS, cảm biến lazer…dùng thuật toán EKF phép sai số nhỏ Trang 51 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà PHỤ LỤC Chức chân module SIM968 Tên chân Pin number I/O VBAT 62, 63 I Nguồn cấp 3.2V ~ 4.8V VRTC 42 I/O Nguồn cấp cho RTC Nên kết nối với pin tụ (e.g 4.7uF) VDDEXT 44 O Nguồn ra2.8V GPSVANTOUT 75 O Ngõ 2.8v cho anten GPS Khơng dùng để hở GPSVANTIN 76 I Nguồn cấp cho anten GPS Không dùng để hở GND 1, 2, 5, 10, 14, 37, 40, 41, 43, 57, 58, 60, 61, 64, 65, 77, 78, 80 Mô tả Ghi Cấp nguồn công suất Đất Giao tiếp sạc VCHG 74 I Ngõ vào sạc TEMP_ BAT 73 I Cảm biến nhiệt độ pin Trang 52 ngõ Khơng dùng để hở HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà Bật/ tắt nguồn PWRKE Y I PWRKEY phải đƣợc nhấn nhả 1s để bật/tắt moddun Đƣợc kéo lên bên Các giao tiếp âm MIC1P 23 MIC1N 24 SPK1P 22 SPK1N 21 MIC2P 27 MIC2N 28 SPK2N 25 SPK2P 26 I Ngõ vào phụ trợ audio O Ngõ phụ trợ audio Khơng dùng để hở I Ngõ vào phụ trợ audio O Ngõ phụ trợ audio Trạng thái STATU S 52 O Trạng thái bật nguồn NETLIG HT 51 O Trạng thái mạng Không dùng để hở Giao tiếp LCD DISP CLK - DISPDATA DISP D/C - DISP CS - O I/O O O Giao diện hiển thị Không dùng để hở Dữ liệu nói tiếp I2C Khơng dùng để hở Giao tiếp I2C I2CSDA 56 O Trang 53 HVTH: Ngô Thanh Đông I2C-SCL 55 I/O GVHD: TS Lê Mỹ Hà xung I2C Giao tiếp bàn phím / GPIOs GPIO1/ KBR0 31 GPIO1/phím hàng GPIO2/ KBR1 32 GPIO2/ phím hàng GPIO3/ KBR2 33 GPIO3/ phím hàng I/O GPIO4/ KBC0 34 GPIO4/ phím cột GPIO5/ KBC1 35 GPIO5/ phím cột GPIO6/ KBC2 36 GPIO6/ phím cột Khơng dùng để hở Cổng nối tiếp RXD 68 I Dữ liệu nhận TXD 71 O Dữ liệu truyền RTS 66 O yêu cầu gửi CTS 67 I Xoá gửi DCD 70 O Phát liệu RI 69 O Phát gọi DTR 72 I Dữ liệu đầu cuối sẵn sàng Ngõ thông tin GPS NMEA, sửa lỗi cập nhật firmware Không dùng để hở Cấp nguồn cho SIM card Hỗ trợ 1.8V or 3V SIM Tất tín hiệu giao tiếp SIM nên Nếu dùng chân RXD TXD nên nối đất DTR, chân khác để hở Giao tiếp GPS/Debug GPS/DB G-TXD 15 O GPS/DB G-RXD 16 I Giao tiếp SIM SIMVDD 20 O Trang 54 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà card SIMDATA 17 I/O Dữ liệu vào/raSIM SIMCLK 19 O SIM clock SIMRST 18 O SIM reset 47 I Khoảng điện áp ngõ vào: 0V ~ 2.8V đƣợ cbảo vệ chống ESD với mảng diode TVS ADC ADC Khơng dùng để hở Điều chế độ rộng xung( PWM ) PWM1 48 O PWM PWM2 49 O PWM PWM3 50 O PWM Khơng dùng để hở Giao tiếp GSM/GPS RF GSMANT 59 I/O Kết nối anten radio GSM Trở kháng nên đƣợc điều khiển tới 50Ω GPSANT 79 I Kết nối anten radio GPS Trở kháng nên đƣợc điều khiển tới 50Ω Không kết nối NC 2,6 Khơng dùng để hở - Trang 55 HVTH: Ngơ Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Minh Thức, Định vị cho mobile robot sử dụng GPS, ĐH SPKT TPHCM, 2012 [2] Lê Minh, Vẽ Map 3D 2D dùng stereo camera, ĐH SPKT TPHCM, 2012 [3] Motilal Agrawal, Real-time Localization in Outdoor Environments using Stereo Vision and Inexpensive GPS, ICPR, 2006 [4] Renato F Salas-Moreno and Andrew J Davison, SLAM++: Simultaneous Localisation and Mapping at the Level of Objects, CVPR, 2013 [5] D Lowe, Object recognition from local scale-invariant features, Proc of the International Conference on Computer Vision, 1999 [6] David G Lowe, Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints, the International Journal of Computer Vision, 2004 [7] My-Ha Le, A comparison of SIFT and Harris conner features for correspondence points matching, National IT Industry Promotion Agency, 2010 [8] H Bay, SURF: Speeded Up Robust Features, 2006 [9] Harris C and Stephens, A combined corner and edge detector, Proceedings of the Alvey Vision Conference, 1988 [10] Konstantinos G Derpanis, Overview of the RANSAC Algorithm, 2010 [11] Richard Hartley and Andrew Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, the United States of America by Cambridge University Press, 2004 [12] Longuet-Higgins, A computer algorithm for reconstructing a scene from two Trang 56 HVTH: Ngô Thanh Đông GVHD: TS Lê Mỹ Hà projections, Nature Publishing Group, 1981 [13] Global positioning system standard positioning service signal specification, 1995 [14] http://gis.depaul.edu/shwang/teaching/geog258/GPS.htm [15] http://www.gps.gov [16] I SiRF Technology, NMEA Reference Manual, SiRF Technology, Inc, 2005 [17] A Geiger, StereoScan: Dense 3d Reconstruction in Real-time, Department of Measurement and Control Karlsruhe Institute of Technology, 2012 [18] A Neubeck, Efficient Non-Maximum Suppression, 18th International Conference, 2006 [19] SIMCOM, SIM 968 HARDWARE DESIGN, SIMCOM [20] KRYSTIAN MIKOLAJCZYK, Scale & Affine Invariant Interest Point Detectors, INRIA Rhne-Alpes GRAVIR-CNRS, 2004 [21] Krystian Mikolajczyk, Indexing based on scale invariant interest points, the French project RNRT AGIR, 2004 [22] Zhang, A flexible new technique for camera calibration, IEEE, 2000 Trang 57 S K L 0 ... Chƣơng ĐỊNH VỊ ROBOT DI ĐỘNG NGỒI TRỜI Xác định vị trí robot đồ mặt đất dựa vào hai trình: xác định vị trí robot dựa vào camera xác định vị trí robot dựa vào liệu GPS 3.1 Xác định vị trí robot dựa. .. DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÔ THANH ĐÔNG ĐỊNH VỊ ROBOT DỰA TRÊN KỸ THUẬT XỬ LÝ HÌNH ẢNH NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 Hƣớng dẫn khoa... xử lý ảnh: phép toán xử lý ảnh, trích đặt trƣng từ ảnh, loại bỏ đặt trƣng yếu - Thuật tốn trích đặt trƣng đốm góc từ hình ảnh - Thuật tốn RANSAC loại bỏ đặc trƣng yếu hình ảnh - Xác định vị trí