Ứng dụng nhận diện làn đường cho xe tự hành

Một phần của tài liệu Nghiên cứu, thiết kế, chế tạo xe tự hành (Trang 41 - 47)

3.1. SƠ LƯỢC VỀ XỬ LÝ ẢNH

3.1.3. Ứng dụng nhận diện làn đường cho xe tự hành

34

Hình 3.3: Lưu đồ các bước ứng dụng xử lý ảnh nhận dạng làn đường Thu nhận ảnh Thu nhận ảnh

Ảnh được thu nhận thông qua camera gắn cố định ở một vị trí nhằm cố định vị trí khung hình giúp việc trích xuất từng khung hình chính xác hơn.

Tiền xử lý

Là bước chỉnh sửa chất lượng ảnh, như việc lọc nhiễu hay tăng cường độ sáng, để nâng cao chất lượng ảnh và chuyển sang ảnh xám để dễ dạng nhận dạng ảnh.

35

Chuyển đổi ảnh xám: Giả sử, hình ảnh của được lưu trữ dưới dạng RGB (Red-

Green-Blue). Điều này có nghĩa là có ba ma trận xám tương ứng cho màu Red, Green, Blue. Cơng việc là tìm cách tổng hợp ba ma trận này về thành một ma trận duy nhất. Một trong số các công thức phổ biến để thực hiện việc đó là

2. Y = 0,0126R + 0,7125G + 0,0722B (2.8) Trong đó: Y: ma trận xám cần tìm R: ma trận xám đỏ của ảnh G: ma trận xám lục của ảnh B: ma trận xám lam của ảnh

Lọc trung bình: Giả sử có một ảnh đầu vào với I(x,y) là giá trị điểm ảnh tại một

điểm (x,y) và một ngưỡng θ.

Bước 1: Tính tổng các thành phần trong ma trận lọc (Kernel).

Bước 2: Chia lấy trung bình của tổng các thành phần trong ma trận được tính ở trên với số lượng các phần tử của cửa sổ lọc ra một giá trị Itb(x, y).

Bước 3: Hiệu chỉnh:

Nếu I(x,y) - Itb(x,y) > θ thì I(x,y) = Itb(x,y) (2.9) Nếu I(x,y) - Itb(x,y) <= θ thì I(x,y) = I(x,y) (2.10) Chú ý: θ là một giá trị cho trước và có thể có hoặc khơng tùy thuộc vào mục đích.

❖ Tách biên:

Tách biên: là quá trình loại bỏ dữ liệu khơng cần thiết để giảm thiểu tài nguyên

36

đường biên, loại bỏ dữ liệu khơng phải đường biên.

Giảm nhiễu: Vì phát hiện cạnh, đường biên dễ bị nhiễu trong ảnh, bước đầu tiên

là loại bỏ nhiễu trong ảnh bằng bộ lọc Gaussian:

Hình 3.4: Bộ lọc Gaussian

Xác định đường biên: Ảnh được làm mịn sau đó được lọc bằng hạt nhân Sobel theo cả hướng ngang và dọc để lấy đạo hàm đầu tiên theo hướng nằm ngang (Gx) và hướng dọc (Gy). Từ hai hình ảnh này, chúng ta có thể tìm gradient và hướng cạnh cho như sau:

Sau khi nhận được độ lớn và hướng gradient, việc qt tồn bộ hình ảnh được thực hiện để xóa bất kỳ pixel khơng mong muốn nào có thể khơng tạo thành cạnh. Đối với điều này, tại mỗi điểm ảnh, pixel được kiểm tra nếu nó là một cực đại cục bộ trong vùng lân cận theo hướng gradient. Kiểm tra hình ảnh dưới đây:

37

Điểm A, điểm B và C theo hướng dốc. Vì vậy, điểm A được so sánh với điểm B và C để xem nó có là một cực đại hay khơng, nếu có thì nó thuộc đường biên.

Loại bỏ dữ liệu khơng phải đường biên: Giai đoạn này quyết định đó là tất cả các cạnh, biên có thực sự là cạnh hay không. Đối với điều này, chúng ta cần hai giá trị ngưỡng, minVal và maxVal. Bất kỳ cạnh nào có gradient cường độ lớn hơn maxVal đều chắc chắn là các cạnh và các cạnh dưới minVal chắc chắn là khơng có cạnh, do đó bị loại bỏ. Những biên nằm giữa hai ngưỡng này được phân loại các cạnh liên tục hay không liên tục, nếu chúng được kết nối với các pixel "chắc chắn", chúng được coi là một phần của các cạnh. Nếu không, chúng cũng bị loại bỏ.

38

Cạnh A nằm trên giá trị maxVal, do đó được coi là đường biên. Mặc dù cạnh C là dưới maxVal, nhưng nó được kết nối với cạnh A, do đó cũng được coi đường biên hợp lệ và chúng ta có được đường cong đầy đủ đó. Nhưng cạnh B, mặc dù nó ở trên minVal và nằm trong cùng một vùng với cạnh của C, nó khơng được kết nối với bất kỳ đường biên nào trên giá trị maxval nên khơng phải cạnh cạnh do đó nó bị loại bỏ.

Lấp đầy biên: Là q trình lấp đầy các đường biên kín, khơng bị gián đoạn hay

đứt khúc, để tạo ra được ảnh nhị phân có giá trị 0 và 1. Mức 1 là giá trị của hình dạng lấp đầy biên, và bên ngồn biên được coi là giá trị 0.

❖ Nhận diện làn đường

Để nhận diện được làn đường ta phải dùng phương pháp biến đổi Hough để xác định các đường thẳng trong ảnh. Các đường thẳng ở đây chính là đường phân cách làn đường. Từ đó tính toán xác định đường phân cách trái, phải.

Nguyên tắc để xác định đường phân cách làn đường trái, phải và sự lệch tâm đường: Đường lân cách làn đường trái , phải được xác định dựa vào giao điểm của nó với đường bao phia dưới cùng của ảnh. Chương trình sẽ tính tốn khoảng cách từ tâm của khung hình tới đường phân cách làn đường. Từ đó xuất tín hiệu điều khiển nếu xảy ra các trường hợp sau:

- Đường phân cách bên phải giao với đường bao dưới cùng của ảnh (lệch phải). Xuất tín hiệu điều khiển rẽ trái.

- Đường phân cách bên trái giao với đường bao phía dưới cùng của ảnh (lệch trái). Xuất tín hiệu điều khiển rẽ trái.

- Khơng có Đường phân cách nào giao với đường bao dưới cùng của ảnh. Không xuất tin hiệu rẽ.

39

Nếu làn đường thẳng và xe đi đúng trong làn đường, chương trình xuất tín hiệu điều khiển tới chân cho phép (ENA) và 2 chân điều khiển động cơ ga (IN1 và IN2) của mạch cầu H (L298N) cho phép xe di chuyển thẳng.

Khi tâm của làn đường bị lệch, chương trình sẽ xuất thêm tin hiệu để điều khiển các chân (ENB) và 2 chân điều khiển động cơ lái (IN3 và IN4) của mạch cầu H (L298N) để điều khiển xe đánh lái và tiếp tục di chuyển.

Một phần của tài liệu Nghiên cứu, thiết kế, chế tạo xe tự hành (Trang 41 - 47)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(84 trang)