6. Dự kiến kết quả (vi ết theo từng nội dung nghiên cứ u, dự kiến logíc và khoa học,
2.2.1.Phần lý thuyết:
Phát triển tốt hơn phần nội suy của thuật tốn. Phần nội suy của thuật tốn cần phải cĩ thêm sự loại bỏ lỗi để loại bỏ các lỗi cao. Các lỗi cao là các lỗi cĩ kết quả
cao hơn so với thực tế. Hiện tại, các lỗi như thế chỉ bị lược bỏ trong quá trìn phát hiện độ sâu ởđường biên khi chúng cĩ kích thước quá nhỏ.
Phần mặt phẳng cần phải được thực hiện tốt hơn. Cần kết hợp thêm các thơng tin lấy từảnh gốc đểđưa vào thuật tốn phát hiện mặt phẳng và chướng ngại vật.
2.2.2. Hệ thống thị giác robot:
Hệ thống thị giác robot đã được mơ tả trong mục 1.4.1 sẽ được hiện thực hĩa bằng một hệ stereo camera. Stereo camera được thực hiện bởi một cặp camera nhỏ
Bạch Ngọc Minh 73
được viết lại theo thiết kếđã thực hiện trên máy tính. Các phép tính được thực hiện song song giúp cải thiện tốc độ tính tốn của giải thuật chạy trên vi xử lý.
Các phép tính cĩ thểđược thực hiện song song:
• Phép lấy đường biên được thực hiện theo từng block ảnh
• Phép tính SAD dựa trên từng tập hợp nhỏđiểm ảnh
• Phép nội suy thực hiện trên từng block ảnh
Sau khi đã thực hiện khối tính tốn cho hệ thống, các mặt phẳng và chướng ngại vật được lưu trữ thành các danh sách và được gửi cho khối tiếp theo xử lý.
2.2.3. Hệ thống robot cứu hộ:
Cấu tạo của robot cứu hộ được tổ chức như Hình 4-6. Ngồi hệ
thống stereo camera hay computer vision, nĩ cịn được cung cấp các khối phần cứng hỗ
trợ khác là hệ thống cảm biến, hệ thống
định vị dẫn đường qua GPS và hệ thống giám sát từ xa. Phần dưới đây sẽ mơ tả chi tiết hơn về các module của robot.
1. Khối xử lý trung tâm:
Đối với mỗi hệ thống thì khối xử lý trung tâm là một bộ não quyết định xem hệ thống đĩ hoạt động như thế nào? Đối với mỗi ứng dụng thì cần yêu cầu khác nhau về tốc độ, khả năng xử lý, hỗ trợ các giao tiếp với bên ngồi thơng qua các
cảm biến khác nhau.
Bạch Ngọc Minh 74
2. Hệ thống định vị dẫn đường:
Để hệ thống cĩ thể hoạt động độc lập thì ngồi các nhân tố ảnh hưởng tới hệ
thống RNV như chương trình điều khiển, các nhân tố ngoại cảnh,… thì việc cĩ
thơng tin chính xác về vị trí hiện tại của robot hướng di chuyển, đích đến là một
điều rất quan trọng để hệ thơng RNV hoạt động được. Hệ thống này sẽ cung cấp cho robot các thơng tin hữu ích về trạng thái của robot thơng qua hệ thống định vị
GPS và các thơng tin này được giao tiếp với người sử dụng qua màn hình.
3. Hệ thống Stereo camera:
Chính là hệ thống chính trong đồ án này, nhằm cung cấp thêm thơng tin quyết
định cho robot.
4. Hệ thống cảm biến: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tùy vào mục đích khác nhau mà các hệ thống robot được trang bị các cảm biến khác nhau ví dụ cảm biến nhiệt độ, độ ẩm, khí gas, cảm biến va chạm, cảm biến gia tốc, …. Chính cĩ các cảm biến này mà hệ thống nhận biết được mơi trường xung quanh.
5. Cơ cấu chấp hành:
Sau khi thu thập được các tín hiệu của mơi trường xung quanh thì qua quá trình xử lý thơng tin mà bộ xử lý trung tâm sẽ điều khiển robot làm nhiệm vụ đã được lập trình sẵn. Với hệ thống cứu nạn bằng robot, sau khi phát hiện nạn nhân thì
cơ cấu chấp hành sẽ lấy vật cản ra để cĩ thể tiếp cận nạn nhân. Một cơ cấu chấp
hành đơn giản mà hệ thống robot nào cũng cĩ đĩ là cơ cấu di chuyển của robot. Sau khi xác định được hướng đi robot sẽ điều khiển động cơ chuyển động theo yêu cầu.
6. Khối nguồn:
Đối với mỗi hệ thống thì năng lượng là một vấn đề sống cịn của hệ thống. Với hệ thống robot cĩ tính cơđộng cao thì năng lượng cấp cho hệ thống chủ yếu là từ
Bạch Ngọc Minh 75
định nên hệ thống cần phải thiết kế, tính tốn làm sao mà đạt hiệu suất cao, thời gian sử dụng tối ưu.
7. Hệ thống giám sát từ xa:
Sau khi lập trình cho robot, robot khơng thể cĩ những “quyết định” đối với những tình huống nhạy cảm, do đĩ cần phải cĩ sự giám sát điều khiển từ trung tâm. Thơng qua hệ thống giám thì robot cĩ thể được kiểm sốt và điều khiển an tồn và
Bạch Ngọc Minh 76
KẾT LUẬN
Quá trình nghiên cứu đã đạt được một số kết quả nhất định, ở mức khiêm tốn (đã trình bày trong chương 4). Thực tế vẫn cịn cần nhiều thực nghiệm hơn nữa để
hồn thiện mục tiêu thiết kế hồn chỉnh một rơ bốt cứu hộ cĩ khả năng làm việc trong mơi trường thực. Việc này địi hỏi tác giả và tập thể dành nhiều thời gian và phương tiện hỗ trợ nghiên cứu mạnh hơn trong một hồn cảnh mới.
Tác giả bày tỏ sự cảm ơn chân thành tới thầy giáo hướng dẫn TS. Nguyễn Vĩnh An đã nhiệt tình chỉ bảo. Tác giả cũng bày tỏ sự cảm ơn chân thành tới thầy cơ trong Khoa Đào tạo Sau đại học đã tạo điều kiện thuận lợi cho tác giả học tập và hồn thành luận văn này.
Bạch Ngọc Minh 77
PHỤ LỤC 1 Thuật tốn loang dầu
Thuật tốn loang dầu được sử dụng trong rất nhiều bài tốn bao gồm cĩ tơ màu đa giác, đánh dấu vùng… Thuật tốn loang dầu được thực hiện dựa trên cơ sở
từ một điểm bất kỳ, ta tìm đến những điểm liên hệ trực tiếp với nĩ. Thuật tốn được thực hiện lặp đi lặp lại đến khi khơng tìm thấy điểm phù hợp nữa hoặc ngăn xếpđã
đầy.
Dưới đây là 3 bước để thực hiện thuật tốn loang dầu:
• Bước 1: Lấy một điểm thỏa mãn tính chất, được cho trước hoặc bất kỳ.
• Bước 2: Lấy điểm liên thơng bậc 4 hoặc bậc 8 của điểm vừa lấy, cho điểm trên vào ngăn xếp. Thực hiện tiếp tục như vậy đến khi khơng lấy được
điểm thỏa mãn nữa hoặc ngăn xếp đầy. point1 = given point;
run function with point1; push (point1);
while (stack is not empty); point 1 = top of stack;
if (every connecting point has been checked) pop;
continue; end if;
if (point2 is satisfying) run function with point2; push (point 2); (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
end if; end while;
Bạch Ngọc Minh 78
• Bước 3: Thực hiện khi ngăn xếp đầy hoặc khơng lấy được điểm thỏa mãn. Rút phần tửđầu tiên từ ngăn xếp, lấy điểm liên thơng tiếp theo, thực hiện tiếp bước 2. Nếu điểm này khơng cịn điểm liên thơng nữa thì rút tiếp phần tử tiếp theo từ ngăn xếp. Thực hiện đến khi khơng cịn phần tử nào trong ngăn xếp.
Sau 3 bước thực hiện, trừ khi ngăn xếp cĩ kích thước khơng đủ thỏa mãn bài tốn, ta sẽ cĩ được một vùng đồng nhất thỏa mãn tính chất bao gồm điểm cho trước. Thực hiện giải thuật trên, ta cĩ đoạn mã giả như trong bảng.
Bạch Ngọc Minh 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] http://en.wikipedia.org/wiki/Rescue_robot [2] http://www.doc.ic.ac.uk/~nd/surprise_97/journal/vol4/jmd/ [3] http://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision [4] http://en.wikipedia.org/wiki/Sum_of_absolute_differences
[5] Dorit Borrmann, Jan Elseberg, Kai Lingemann, Andreas Nüchter (2011) The 3D Hough transform for plane detection in point clouds: A Review and a new Accumulator Design
[6] http://en.wikipedia.org/wiki/StereoGraphics
[7] http://en.wikipedia.org/wiki/Stereo_camera
[8] http://vi.wikipedia.org/wiki/Ng%C4%83n_x%E1%BA%BFp
[9] Xử lý Ảnh số- Nguyễn Vĩnh An
[10] Rostam Affendi Hamzah, Hasrul Nisham Rosly, Saad Hamid; “An Obstacle Detection and Avoidance of A Mobile Robot with Stereo Vision Camera”, International Conference on Electronic Devices, Systems and Applications (ICEDSA), 2011.
[11] Gary Bradski and Adrian Kaehler, “Learning OpenCV”, Published by O’Reilly Media, Inc., 1005 Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA 95472, ISBN: 978-0-596-51613-0, pg. 415-417.
[12] Chia-How Lin, Sin-Yi Jiang, Yueh-Ju Pu and Kai-Tai Song, IEEE Member, “Robust Ground Plane Detection for Obstacle Avoidance of Mobile Robots Using a Monocular Camera”, The 2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems October 18-22, 2010, Taipei, Taiwan
[13] Aleš Ude, Martina Peric, Robot Vision, www.intechweb.org , First published March 2010
Bạch Ngọc Minh 80 [14] Xiong Zhihui, Computer Vision, First published November 2008,
publication@ars-journal.com
[15] Mirna Cvijic, Teodora Smiljanic, Jan Hyrat, Face Analysis, Modeling and Recognition Systems, First published September, 2011, Published by InTech Janeza Trdine 9, 51000 Rijeka, Croatia
[16] Ben Choi, Humanoid Robots, In-Tech, Kirchengasse 43/3, A-1070 Vienna, Austria Hosti 80b, 51000 Rijeka, Croatia