Đề xuất giải pháp tăng cường dữ liệu vào của cảm biến laser rplidar trong xây dựng bản đồ số

Bài viết đề xuất một giải pháp tăng cường dữ liệu đầu vào của của cảm biến laser nhằm nâng cao chất lượng bản đồ số. Tiến hành thử nghiệm trên mô hình robot di động, qua đó khẳng định tính hiệu quả của giải pháp trong việc xây dựng bản đồ số.

TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CƠNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP TĂNG CƯỜNG DỮ LIỆU VÀO CỦA CẢM BIẾN LASER RPLIDAR TRONG XÂY DỰNG BẢN ĐỒ SỐ SOLUTION FOR ENHANCING INPUT DATA OF LASER RPLIDAR IN DIGITAL MAP CONSTRUCTION PHẠM TRUNG MINH*, NGUYỄN DUY TRƯỜNG GIANG Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam *Email liên hệ: minhpt@vimaru.edu.vn Tóm tắt Sự kết hợp robot di chuyển với hệ thống tự định vị đồ số nghiên cứu ứng dụng rộng rãi thực tế mang lại lợi ích cho người nhiều lĩnh vực khác Chất lượng, độ xác hệ thống phụ thuộc nhiều vào cảm biến laser trình xây dựng đồ số Nhằm nâng cao chất lượng cho hệ thống, giải pháp kỹ thuật công nghệ áp dụng Song, với giải pháp phần cứng, chi phí cho hệ thống khơng nhỏ Khi đó, việc nâng cao chất lượng hệ thống phần mềm xem giải pháp hiệu tính linh hoạt, mềm dẻo tiết kiệm chi phí Trong báo này, nhóm tác giả đề xuất giải pháp tăng cường liệu đầu vào của cảm biến laser nhằm nâng cao chất lượng đồ số Tiến hành thử nghiệm mơ hình robot di động, qua khẳng định tính hiệu giải pháp việc xây dựng đồ số Từ khóa: Robot, đồ số, cảm biến laser, thuật toán tăng cường liệu Abstract The combination of mobile robot with localization and mapping system has been widely applied and studied in different fields The quality and the accuracy of those systems depend highly on laser sensors of digital map construction Technical and technological solutions have been applied in order to improve the quality of those systems On the side of hardware solutions, the cost of systems is expensive In contrast, software solutions are considered as an effective approach because of the flexibility and the acceptable cost In this paper, the authors propose a solution to enhance the input data of the laser sensor to improve the quality of digital maps Experiments on a mobile robot model are performed to confirm the effectiveness of the solution in digital map construction SỐ 68 (11-2021) Keywords: Robot, digital map, laser sensor, data enhancement algorithm Mở đầu Sự kết hợp robot di chuyển với hệ thống tự định vị đồ số nghiên cứu ứng dụng rộng rãi thực tế, đặc biệt lĩnh vực thiết bị tự lái, hỗ trợ người tàn tật, xe vận chuyển kho hàng, y tế quốc phòng [1] Hệ thống định vị robot dựa nguyên lý thực trình thiết lập tương ứng hệ tọa độ đồ số hệ tọa độ cục robot [2] Bản đồ số tái lập lại môi trường dựa thông số đường biên bề mặt vật thể môi trường xung quanh Các đường biên biểu diễn dạng hình ảnh đồ họa số Bản đồ số trình bày dạng “số liệu” “cấu trúc liên kết”, mơ hình số hóa vị trí vật thể, đối tượng phạm vi khu vực quy định Bản đồ số thiết lập cách sử dụng nhiều loại thiết bị khác camera, cảm biến siêu âm, cảm biến đo khoảng cách laser,… Trong đó, loại cảm biến Lidar (Light Detection and Ranging) loại cảm biến laser nhỏ gọn, đơn giản, giá thành thấp, phù hợp lắp đặt với robot di chuyển Đã có nhiều nghiên cứu áp dụng Lidar việc xây dựng đồ số định vị [3-6] Điểm chung nghiên cứu giải pháp nâng cao chất lượng đồ số 2D, chất lượng đồ số ảnh hưởng trực tiếp đến thuật toán định vị robot Nguồn liệu thu nhận từ cảm biến Lidar đầu vào quan trọng để lập đồ số, nhiên hạn chế mặt kỹ thuật hoạt động cảm biến Lidar rào cản lớn việc đảm bảo chất lượng đồ số Do cần có phương pháp xử lý liệu phù hợp để giải vấn đề Trong báo này, nhóm tác giả đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng liệu thu nhận từ Lidar, tạo tiền đề tăng chất lượng đồ số 2D Tiến hành thử nghiệm mơ hình robot di động, qua khẳng định tính hiệu giải pháp việc xây dựng đồ số 63 TẠP CHÍ KHOA HỌC - CƠNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY Truyền thông không dây Robot ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI Trung tâm xử lý Hình Mơ hình kiến trúc hệ thống a Robot b Khối trung tâm xử lý Hình Cấu trúc Robot Khối trung tâm xử lý Mơ hình kiến trúc hệ thống cảm biến RPLidar 2.1 Mơ hình kiến trúc hệ thống Hệ thống tổng quan robot phục vụ xây dựng đồ số 2D không gian nhà Hình 1, với khối chính: Khối Robot: Với tâm điểm Vi điều khiển (MCU - Microcontroller Unit) sử dụng để điều khiển hoạt động chuyển động Robot thu nhận liệu từ khối cảm biến Lidar Robot đồng thời tích hợp mơ đun truyền thơng khơng dây, cho phép trao đổi thông tin, liệu với trung tâm xử lý (Hình 2a) Khối trung tâm xử lý: Giám sát, điều khiển hoạt động Robot Thu nhận liệu, xử lý xây dựng đồ số 2D (Hình 2b) Với mơ hình kiến trúc trên, hệ thống đảm bảo vị trí robot di chuyển, liệu thu từ cảm biến RPLidar gắn robot khối MCU đóng gói truyền tới khối trung tâm xử lý phục vụ việc xây dựng, tái tạo đồ số 2D xung quanh vị trí robot Việc trao đổi liệu robot trung tâm xử lý thực thông qua môi trường truyền thơng khơng dây sóng wifi với giao thức TCP/IP [7] 2.2 Cảm biến laser RPLidar 3600 [8] Đây thiết bị cảm biến có khả thu nhận tín hiệu đường biên vật thể môi trường xung quanh, tiền đề quan trọng cho việc xây dựng đồ số 2D RPLidar thực quét 3600 phạm vi 6m Tần số quét 5.5Hz cho phép RPLidar thu tối đa 360 mẫu liệu vòng quét RPLidar đo khoảng cách dựa nguyên lý sử dụng phóng chùm xung laser sau đo xung phản xạ ánh sáng đối tượng xung quanh cảm biến Sự sai lệch thời gian truyền bước sóng laser dùng để tính tốn khoảng cách đối tượng khiến tia laser bị phản xạ Kết sau lần quay 3600, RPLidar cung cấp khối liệu bao gồm liệu (i) thể ba tham số quan trọng, góc, khoảng cách chất lượng tương ứng (Hình 3) Giá trị d thể khoảng cách vị trí vật thể RPLidar góc θdeg, đơn vị mm Tham số chất lượng (Quality) có giá trị cao thể d θdeg có độ tin cậy, xác lớn Trong q trình hoạt động, vị trí di chuyển robot, khối liệu sau quay 3600 RPLidar gắn robot chuyển trung tâm xử lý nhằm tái tạo, xây dựng đồ số 2D môi trường xung quanh robot Cảm biến RPLidar thiết bị đo khoảng cách tia laser, có khả tự quay phóng chùm tia laser 64 SỐ 68 (11-2021) TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CƠNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY Thứ tự i i+1 i+2 - Góc (θdeg) 21.3922 24.5245 25.3948 - Khoảng cách (d-mm) 6337 6328 3043 - Chất lượng (Quality) 12 15 - a Mô hình hóa đồ số 2D từ liệu thơ Hình Cảm biến RPLidar ví dụ liệu thu nhận Giải thuật xử lý liệu RPLidar Khối liệu thu từ RPLidar MCU gửi trung tâm xử lý truyền thông dây Một chương trình sử dụng để phân tích mơ hình hóa thành đồ số 2D Tọa độ điểm đồ tương ứng với liệu (θdeg, d, Quality) Tham số Quality thể độ tin cậy liệu Nhóm tác giả thử nghiệm đo đạc thực tế xác định tham số Quality cần đạt giá trị lớn 10 cặp thơng số θdeg d đạt độ xác cao Như vậy, chương trình cần lọc bỏ liệu có Quality ≤ 10 Đối với cặp tham số θdeg d, tọa độ X-Y điểm chấm đồ hệ trục tọa độ chiều XOY tương ứng tính tốn cơng thức đây: rad =   deg 180 (1) (2) Nhằm khắc phục hạn chế khối liệu thô nêu trên, giải pháp tăng cường chất lượng liệu đầu vào đề xuất theo giai đoạn vị trí dừng Robot: ii Tính x y : x = d  sin( rad ) y = d  cos(rad ) Tập hợp điểm chấm đồ số 2D thể đường biên vật thể xung quanh robot Nếu robot di chuyển phòng, vật thể đồ vật phòng tường Chất lượng đường biên thể liền mạch điểm chấm, khơng có điểm chấm bất thường (nhiễu) Điều phụ thuộc khả phân tích, xử lý nâng cao chất lượng khối liệu thô thu từ lần quay 3600 RPLidar Tốc độ mô tơ quay tốc độ phóng /thu chùm tia laser không đồng bộ, dẫn đến khối liệu thơ thu SỐ 68 (11-2021) Hình Dữ liệu thô thu từ RPLidar từ RPLidar sau quay 3600 có xu hướng rời rạc, sai số lớn, độ hội tụ Nếu sử dụng liệu thô để xây dựng đồ số 2D không đảm bảo độ liền mạch đường biên Trong Hình 4a thể sau vòng quay 3600 RPLidar, tiến hành loại bỏ liệu có Quality ≤ 10 kết xác định 33 điểm chấm đồ Bên cạnh đó, cần phải tính tốn đến trường hợp khoảng cách vật thể xa RPLidar góc phản xạ laser lớn, dẫn đến vị trí điểm chấm đồ số 2D cách xa (Hình 4b) i Chuyển góc sang hệ radian:  b Khoảng cách vật cản ảnh hưởng đến chất lượng điểm chấm đồ a RPLidar thực n quay 3600 Các khối liệu thơ tương ứng vịng quay lưu trữ b Tổng hợp khối liệu thô thu thành khối liệu phương pháp tăng độ phủ liệu c Dữ liệu sau tăng độ phủ dùng tái tạo lại đồ số 2D Khối liệu thơ sau vịng quay 3600 RPLidar cung cấp số lượng khoảng cách di tương ứng với góc θi khơng Mục tiêu thuật tốn nhằm tăng độ phủ liệu cách chia 3600 thành 3600 góc nhỏ θi (i=1 3600) cách 65 TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY tới độ xác 0,10, cho phép tổng hợp tối đa 3600 giá trị d vòng quay 3600 Mục tiêu thực cách tổng hợp khối liệu nhiều lần quay 3600 Tại lần quay 3600 thứ k (k=1 n), sau loại bỏ liệu thơ có Quality ≤ 10, có khả thu giá trị di-k góc θi-k Mặt khác, lần quay thứ k khơng thu giá trị dj-k góc θj-k Tuy nhiên, lần quay khác, xuất giá trị dj góc θj Xác suất xảy trường hợp sau nhiều lần quay 3600 RPLidar không thu liệu tương ứng với góc θj, có Quality thấp, khơng đủ độ tin cậy để sử dụng Hình mật độ chấm điểm đường biên áp dụng (5b) khơng áp dụng (5a) thuật tốn Các chấm điểm đồ Hình 5b xuất dày hơn, thể đường biên xác, có xu hướng khép kín so với đồ Hình 5a Khối liệu Data có số lượng phần tử lên đến 3600, nhiên chất lượng khối Data phụ thuộc vào số lượng phần tử Di có ý nghĩa (giá trị khác 0) Số lượng phần tử có ý nghĩa tương ứng với số lượng điểm chấm đồ số 2D Nếu số lần quay 3600 n tăng số lượng phần tử có ý nghĩa có hội cải thiện Tập hợp khối liệu thô thu sau n quay 3600 tổ chức đây: Scan = ( d , , d 3600 1 , ,  d , , , d 3600 n ) di giá trị khoảng cách liệu tương ứng góc θi với Quality > 10 Tiếp theo, áp dụng giá trị trung bình giá trị di ≠ góc θi: Data =  D i  , i = 3600 Trong đó: n D i =  d i _ k k =1 m (3) a Khơng áp dụng thuật tốn tăng cường liệu Với m số lượng d i _ k  Data khối liệu tăng cường chất lượng, dùng làm nguồn liệu đầu vào chương trình mơ hình hóa đồ số 2D Trường hợp n=1, Data tương đương với khối liệu thơ Khi đó, Thuật tốn tăng cường chất lượng liệu đầu vào cài đặt: 1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10: 11: 12: 13: 14: 15: 66 Khởi tạo tham số: scan[],data[3600][2],Data_result[3600],n,count=0 While (count10 index=10*round(θi,1) if data[index][1] ==0 data[index][1]= di ; data[index][2]+=1 else data[index][1]+=di; data[index][2]+=1 endif Endfor count+=1 Endwhile return Data_result=Func_average(data) b Áp dụng thuật toán tăng cường liệu với n=5 Hình Đường biên vật thể đồ số 2D Hình Robot gắn RPLidar chế tạo SỐ 68 (11-2021) TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY a Bản đố số 2D sử dụng liệu thô b Bản đố số 2D sử dụng thuật toán tăng cường liệu, n=5 Tiến hành thực nghiệm hệ thống không gian hành lang tầng tòa nhà A4 Trường Đại học Hàng hải Việt Nam Hình 7a thể đồ số 2D vật thể xung quanh robot tái lập từ khối liệu thơ RPLidar Thuật tốn tăng cường liệu áp dụng thể Hình 7b Hình 7c tương ứng với n=5 n=15 Có thể rõ ràng nhận thấy sau áp dụng thuật toán tăng cường liệu, chất lượng đồ số 2D nâng cao chất lượng Số lượng tính liên tục điểm chấm đồ cải thiện theo việc tăng giá trị n Khi giá trị n đủ lớn (Hình 7c), thuật tốn thể hiệu thơng qua việc đồ số có đường biên hiển thị cách rõ ràng, dày dặn khép kín Bên cạnh hiệu ứng hình ảnh đồ số 2D, thuật toán tăng cường liệu thể hiệu thơng qua số lượng phần tử Di có ý nghĩa tương ứng với số lượng điểm chấm đồ số 2D Phân tích kết thực nghiệm, khơng áp dụng thuật tốn, sử dụng khối liệu thơ số lượng điểm chấm đồ đạt 232 điểm Dữ liệu thể Bảng thuật toán hoạt động với số vòng quay n 5,10, 15 20 đạt tỷ lệ số lượng điểm chấm so với việc khơng áp dụng thuật tốn gấp 4.3, 6.4, 8.1 15.1 lần Tốc độ thực thuật tốn thể thơng thời gian thực Thuật tốn cần 277 mili giây để hoàn thành áp dụng số vịng quay n=15 Tốc độ hồn tồn đáp ứng nhu cầu hoạt động mơ hình hệ thống đề xuất Khi n= 20, số lượng điểm chấm đạt tới 3598, nhiên thời gian thực cần 451 mili giây, xuất độ trễ việc đáp ứng thao tác điều khiển truyền, nhận thông tin Những liệu khẳng định hiệu thuật toán tăng cường liệu đạt mức tốt với số vòng quay n=15 Bảng Đánh giá hiệu thuật toán Số lượng điểm chấm Tỷ lệ so với khơng áp dụng thuật tốn (phần tử) (lần) 999 4.3 148 Xây dựng hệ thống 10 1492 6.4 211 Áp dụng mơ hình kiến trúc đề xuất, hệ thống thực nghiệm xây dựng: Một Robot di động (Hình 6) sử dụng MCU Raspberry Pi [9]; Khối trung tâm xử lý sử dụng Laptop EliteBook 8470p (Intel Core i5-3320M, 4Gb Ram) với thuật toán điều khiển robot di chuyển thuật toán nâng cao liệu đầu vào cài đặt ngơn ngữ lập trình Python 15 1890 8.1 277 20 3598 15.1 451 c Bản đố số 2D sử dụng thuật tốn tăng cường liệu, n n=15 Hình Thực nghiệm tái lập đồ số 2D SỐ 68 (11-2021) Thời gian thực (mili giây) Kết luận Việc nâng cao chất lượng đồ số 2D tái tạo từ cảm biến RPLidar lắp đặt robot cần thiết, điều nhằm hỗ trợ nâng cao khả xác định 67 TẠP CHÍ KHOA HỌC - CƠNG NGHỆ vị trí tương quan robot với vật thể xung quanh Trong báo này, nhóm tác giả đề xuất giải pháp cho phép nâng cao chất lượng đồ số 2D với nguồn liệu đầu vào từ cảm biến laser RPLidar Giải pháp mang tính thử nghiệm, song hồn tồn nâng cấp, cải thiện áp dụng thêm kỹ thuật lọc nhiễu để áp dụng trọng thực tế ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY Ngày nhận bài: Ngày nhận sửa: Ngày duyệt đăng: 07/6/2021 15/6/2021 18/6/2021 Lời cảm ơn Nghiên cứu tài trợ Trường Đại học Hàng hải Việt Nam đề tài mã số: DT20-21.54 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] G Bresson, Z Alsayed, L Yu, and S Glaser, Simultaneous Localization and Mapping: A Survey of Current Trends in Autonomous Driving, IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, Vol.2, No.3 Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., pp.194-220, 01-Sep-2017 [2] S Thrun, Probabilistic robotics, Commun ACM, Vol.45, No.3, pp.52-57, 2002 [3] J Wen, C Qian, J Tang, H Liu, W Ye, and X Fan, 2D Lidar Slam Back-End Optimization With Control Network Constraint for Mobile Mapping, Sensors, Vol.18, No.11, pp.1-14, 2018 [4] P D Broxton, W J D van Leeuwen, and J A Biederman, Improving Snow Water Equivalent Maps With Machine Learning of Snow Survey and Lidar Measurements, Water Resour Res., Vol.55, No.5, pp.3739-3757, 2019 [5] T Shan and B Englot, LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain, IEEE Int Conf Intell Robot Syst., pp.4758-4765, 2018 [6] M G Ocando and N Certad, Autonomous 3D mapping of an enviroment , while simultaneously making 2D SLAM, using a single 2D LIDAR and ROS *, pp.2-7, 2017 [7] M M Alani, Guide to OSI and TCP/IP Models 2014 [8] L SHANGHAI SLAMTEC CO., Rplidar a1: Low Cost 360 Degree Laser Range Scanner - Datasheet pp.1-16, 2016 [9] Programming the Raspberry Pi: Getting Started with Python McGraw-Hill Education Tab, 2012 68 SỐ 68 (11-2021) ... thể xung quanh Trong báo này, nhóm tác giả đề xuất giải pháp cho phép nâng cao chất lượng đồ số 2D với nguồn liệu đầu vào từ cảm biến laser RPLidar Giải pháp mang tính thử nghiệm, song hồn tồn nâng... tốn tăng cường liệu Với m số lượng d i _ k  Data khối liệu tăng cường chất lượng, dùng làm nguồn liệu đầu vào chương trình mơ hình hóa đồ số 2D Trường hợp n=1, Data tương đương với khối liệu. .. Chất lượng (Quality) 12 15 - a Mơ hình hóa đồ số 2D từ liệu thơ Hình Cảm biến RPLidar ví dụ liệu thu nhận Giải thuật xử lý liệu RPLidar Khối liệu thu từ RPLidar MCU gửi trung tâm xử lý truyền thơng