Sơ đồ khối hệ thống phát hiện mặt phẳng

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 73 - 74)

2.5.2. Thuật tốn đề xuất Tạo nhóm hàng xóm kết hợp lọc

2.5.2.1. Tăng cường chất lượng bản đồ độ sâu

Nghiên cứu trong luận án này sử dụng hai bộ nguồn dữ liệu đầu vào tương ứng với hai trường hợp thử nghiệm khác nhau. Trong trường hợp thử nghiệm đầu tiên, việc triển khai chương trình trên dữ liệu gần như hoàn hảo bằng cách chọn một số bản đồ chênh lệch từ thư viện chia sẻ trên tồn bộ trang web http://vision.middlebury.edu/stereo/data/. Do đó khơng cần thiết phải thực hiện cải thiện chất lượng của dữ liệu (Hình 2.16).

Trong trường hợp thử nghiệm thứ hai, chương trình thu thập dữ liệu sâu từ mơi trường thực tế mà rô-bốt hoạt động sử dụng máy ảnh RGB-D. Chất lượng bản đồ độ sâu thường không lý tưởng nên khơng thể bỏ qua q trình giảm nhiễu cho đầu vào (Hình 2.17). Hiện tượng nhiễu xuất hiện thường xuyên trong mỗi khung của luồng video độ sâu. Lý do chính là sự phản chiếu khơng đồng đều của bề mặt đối tượng quan sát gây ra bởi cấu trúc gồ ghề vi mô. Để giảm loại nhiễu này, bằng cách quan sát thực tế, dễ dàng thấy rằng nếu đánh giá trong phạm vi cửa sổ W đủ nhỏ, chúng phải luôn nhận được các giá trị độ

Tăng cường chất lượng Bản đồ độ sâu Tạo nhóm hàng xóm Chọn lọc mặt phẳng Tập mặt phẳng

sâu đúng đắn và độ biến thiên của giá trị độ sâu khơng q mạnh. Do đó, trong cửa sổ xem xét, nếu nó chứa một số ít điểm với giá trị độ sâu khơng hợp lý thì chúng ta có thể đặt chúng bằng giá trị trung bình của các giá trị độ sâu thực tế của các điểm trong cửa sổ như trong Hình 2.17. Kết quả là số lượng các điểm đen trong bản đồ độ sâu giảm đáng kể. Song cũng cần xét đến tình huống nếu tỷ lệ giữa các điểm giá trị sai và kích thước cửa sổ W lớn hơn 50%, cơng việc sửa chữa không hiệu quả do thông tin giá trị trung bình khơng cịn tin cậy. Dựa trên kinh nghiệm thu thập bộ dữ liệu độ sâu thực tế, loại lỗi này chủ yếu xảy ra ở các khu vực cách xa vị trí của máy ảnh. Khi rơ-bốt tiến gần khu vực này thì nhiễu cũng giảm xuống do góc phản xạ hồng ngoại tới cảm biến được mở rộng hơn và kích thước của vùng đó tăng lên nhanh. Vì vậy, nó có vai trị ít quan trọng và không quan trọng bằng so với khu vực gần từ vị trí của máy ảnh.

(a) (b)

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 73 - 74)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(137 trang)