Mơ hình tốn học để tính tốn kích thước của điểm sâu

Một phần của tài liệu (LUẬN án TIẾN sĩ) nghiên cứu phát triển các thuật toán ước lượng mặt phẳng và dẫn đường cho hệ thống thị giác rô bốt trong nhà (Trang 111 - 112)

85

Ở khoảng cách quan sát tối thiểu của Kinect OI = 0,8 m, độ rộng ngang thị trường của cảm biến này là khoảng AB = 87 cm, và độ rộng dọc thị trường là BC = 63 cm, dẫn đến độ phân giải chỉ trên 1,359x1,312 mm mỗi điểm cùng với trục x và trục y tương ứng. Để tính tốn kích thước điểm M dọc theo trục x với độ sâu được chỉ định, hãy sử dụng sự tương đồng của hai tam giác OI’M’x và OIMx. Sau một số phép biến đổi, kết

quả kích thước Mx của điểm M trên trục x được mô tả trong công thức (4.1).

) ( 1000 mm p I Mx = x x (4.1)

Tương tự, bằng cách sử dụng tính chất đồng dạng của hai tam giác OI'My’ và

OIMy, kết quả của kích thước của điểm M trên trục y My được mô tả trong (4.2).

) ( 1000 mm p I My = y y (4.2)

Cuối cùng, ta có thể nhận được kích thước của M trong không gian 3D Oxyz bao gồm (Mx, My, Mz).

4.2.3. Phương pháp dẫn đường AMSD đề xuất dựa trên khai thác dữ liệu độ sâu độ sâu

Phương pháp bao gồm các giai đoạn liên tiếp như trong Hình 4.4. Khối chức năng đầu tiên chịu trách nhiệm nâng cao chất lượng hình ảnh sâu mà nó nhận được từ máy ảnh RGB-D. Mục tiêu chính của nó là giảm thiểu nhiễu ở từng khung hình độ sâu. Khối chức năng thứ hai thực hiện nhận dạng mặt phẳng đất để cung cấp dữ liệu cho khối định vị và xây dựng chiến thuật dẫn đường. Trên đường đi của xe rô-bốt, các vật cản được phát hiện dựa trên sự co dãn của mặt phẳng đất để thực hiện tránh chúng. Các thông tin hướng đi, góc quay của xe được truyền sang khối điều khiển cơ cấu chấp hành gồm hai động cơ điều khiển mỗi bánh xe chủ động tương ứng.

Một phần của tài liệu (LUẬN án TIẾN sĩ) nghiên cứu phát triển các thuật toán ước lượng mặt phẳng và dẫn đường cho hệ thống thị giác rô bốt trong nhà (Trang 111 - 112)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(137 trang)