Đồ án HCMUTE: Định vị robot di động ngoài trời sử dụng giải thuật xử lý ảnh

Khám phá đồ án HCMUTE về định vị robot di động ngoài trời sử dụng giải thuật xử lý ảnh, ứng dụng công nghệ tiên tiến trong robotics.

• Tác giả: Trương Chánh Trực
• Người hướng dẫn: TS. Lê Mỹ Hà
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa
• Đề tài: Định vị cho robot di động ngoài trời dùng giải thuật xử lý ảnh
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan chung
• 1.2. Tổng quan chung về định vị robot
• 1.3. Kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước
• 1.4. Mục tiêu, khách thể và đối tượng nghiên cứu
• 1.4.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.4.2. Khách thể nghiên cứu
• 1.4.3. Đối tượng nghiên cứu
• 1.5. Nhiệm vụ của đề tài và phạm vi nghiên cứu
• 1.5.1. Nhiệm vụ của đề tài
• 1.5.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.6. Phương pháp nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG ĐÁM MÂY ĐIỂM TRONG KHÔNG GIAN 3D VÀ ĐỊNH VỊ ROBOT
• 2.1. Tìm cặp điểm đặc trưng tương đồng
• 2.2. Các loại đặc trưng
• 2.2.1. Harris corner
• 2.2.2. Harris Laplace
• 2.2.3. SURF
• 2.2.4. SIFT
• 2.2.4.1. Đặc trưng SIFT
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM ĐỊNH VỊ TRÍ THIẾT BỊ DI CHUYỂN
• 3.1. Cân chỉnh camera tìm bộ thông số nội camera
• 3.2. Trích rút đặc trưng SIFT
• 3.3. Mô tả cặp đặc trưng tương đồng
• 3.4. Ước lượng ma trận cơ bản F và ma trận thiết yếu E
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về định vị robot

Định vị robot di động là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng nhằm xác định vị trí chính xác của robot trong không gian. Định vị robot sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm cảm biến và công nghệ GPS. Tuy nhiên, các phương pháp này thường gặp phải sai số lớn, đặc biệt trong môi trường phức tạp. Việc sử dụng công nghệ định vị như GPS có thể không đạt độ chính xác cao trong các khu vực nhỏ hẹp. Do đó, việc phát triển các phương pháp định vị mới, như sử dụng xử lý ảnh, trở nên cần thiết. Các nghiên cứu hiện tại đã chỉ ra rằng việc kết hợp giữa cảm biến và xử lý ảnh có thể cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc xác định vị trí của robot. Điều này mở ra hướng đi mới cho việc phát triển robot di động thông minh hơn, có khả năng tự hành trong môi trường ngoài trời.

II. Công nghệ xử lý ảnh trong định vị robot

Xử lý ảnh là một công nghệ quan trọng trong việc định vị robot. Các thuật toán như SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) được sử dụng để trích xuất các đặc trưng từ hình ảnh. Xử lý ảnh cho phép robot nhận diện và phân tích môi trường xung quanh, từ đó xác định vị trí của nó. Việc áp dụng thuật toán xử lý ảnh giúp loại bỏ các đặc trưng yếu và sai, đảm bảo độ chính xác cao hơn trong việc xác định vị trí. Hệ thống camera được sử dụng để thu thập dữ liệu hình ảnh trong quá trình di chuyển của robot. Các điểm đặc trưng được tìm thấy từ hình ảnh sẽ được sử dụng để xây dựng bản đồ 3D và xác định vị trí của robot trong không gian. Điều này cho thấy tầm quan trọng của công nghệ xử lý ảnh trong việc phát triển các hệ thống robot tự hành.

III. Hệ thống định vị robot ngoài trời

Định vị robot ngoài trời gặp nhiều thách thức hơn so với trong nhà do địa hình phức tạp và quy mô lớn. Hệ thống định vị cần phải kết hợp nhiều công nghệ khác nhau để đạt được độ chính xác cao. Việc sử dụng cảm biến hình ảnh kết hợp với GPS có thể giúp cải thiện khả năng định vị trong môi trường ngoài trời. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng hệ thống định vị tích hợp có thể giúp robot tự động hóa quá trình di chuyển và xác định vị trí một cách hiệu quả. Hệ thống này không chỉ giúp robot di chuyển an toàn mà còn có khả năng tương tác với môi trường xung quanh. Điều này mở ra nhiều ứng dụng thực tiễn cho robot thông minh trong các lĩnh vực như giao thông, cứu hộ và khảo sát địa hình.

IV. Kết luận và ứng dụng thực tiễn

Nghiên cứu về định vị robot di động bằng xử lý ảnh đã chỉ ra rằng việc áp dụng các công nghệ hiện đại có thể cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc xác định vị trí. Các phương pháp như SIFT và RANSAC đã được chứng minh là hiệu quả trong việc trích xuất và xử lý các đặc trưng hình ảnh. Việc phát triển các hệ thống robot tự hành không chỉ mang lại lợi ích cho ngành công nghiệp mà còn mở ra nhiều cơ hội mới trong nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn. Robot tự hành có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ nông nghiệp đến cứu hộ, giúp nâng cao hiệu quả và an toàn trong các hoạt động hàng ngày.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA ĐỊNH VỊ CHO ROBOT DI ĐỘNG NGOÀI TRỜI DÙNG GIẢI THUẬT XỬ LÝ ẢNH GVHD: TS. LÊ MỸ HÀ SVTH: TRƯƠNG CHÁNH TRỰC MSSV: 11151210 SVTH: NGUYỄN TRẦN HOÀNG VŨ MSSV: 11151189 SKL 0 0 4 1 2 0 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 7/2015 do an BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HỒ CHÍ MINH KHOA: ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG  ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Đề tài: ĐỊNH VỊ CHO ROBOT DI ĐỘNG NGOÀI TRỜI DÙNG GIẢI THUẬT XỬ LÝ ẢNH GVHD: TS. LÊ MỸ HÀ SVTH: TRƯƠNG CHÁNH TRỰC 11151210 NGUYỄN TRẦN HOÀNG VŨ 11151189 NGÀNH: CNKT ĐIỀU KHIỂN – TỰ ĐỘNG HÓA KHÓA: 2011 - 2015 TP.HỒ CHÍ MINH – 7/2015 do an CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc ******* BẢNG NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƢỚNG DẪN Họ và tên Sinh viên 1:.

Họ và tên Sinh viên 2:. Họ và tên Giáo viên hƣớng dẫn:. Về nội dung đề tài & khối lƣợng thực hiện:. Đề nghị cho bảo vệ hay không?.

Đánh giá loại:. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 20 Giáo viên hƣớng dẫn do an CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc ******* BẢNG NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN Họ và tên Sinh viên 1:. Họ và tên Sinh viên 2:. Họ và tên Giáo viên phản biện:.

Về nội dung đề tài & khối lƣợng thực hiện:. Đề nghị cho bảo vệ hay không?. Đánh giá loại:. Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 08 năm 2015 Giáo viên phản biện do an LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, chúng em xin gửi đến thầy, TS.

Lê Mỹ Hà lời cảm ơn chân thành và sâu sắc nhất. Nhờ có sự hƣớng dẫn và giúp đỡ tận tình của thầy trong suốt thời gian qua, chúng em đã có thể thực hiện và hoàn thành Luận văn tốt nghiệp. Những lời nhận xét, góp ý và hƣớng dẫn tận tình của Thầy nhƣ một kim chỉ nam, đã giúp chúng em có một định hƣớng đúng đắng trong suốt quá trình thực hiện đề tài. Đồng thời, chúng em cũng xin trân trọng cảm ơn các Thầy Cô của trƣờng Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật nói chung và các thầy cô thuộc Khoa Chất Lƣợng Cao nói riêng đã dạy dỗ chúng em trong suốt quãng đƣờng ngồi trên ghế giảng đƣờng Đại học.

Những kiến thức mà các Thầy Cô đã truyền đạt đã trở thành nền tảng giúp chúng em hoàn thành đề tài này. Bên cạnh đó, chúng tôi xin cảm ơn sự quan tâm và giúp đỡ nhiệt tình của bạn bè trong thời gian học tập ở trƣờng và trong thời gian hoàn thành Luận văn này. Cuối cùng, chúng con xin chân thành cảm ơn sự động viên , hỗ trợ và chăm sóc các anh chị em và cha mẹ trong suốt bốn năm tại giảng đƣờng trƣờng Đại học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Thành phố Hồ Chí Minh. Sự quan tâm, lo lắng, sự hi sinh của cha mẹ , ngƣời sinh ra và nuôi dƣỡng chúng con chính là nguồn động lực lớn nhất giúp chúng con học tập nên ngƣời.

Gửi đến cha mẹ lời cám ơn sâu sắc nhất. Mặc dù nhóm chúng em đã cố gắng nhiều trong suốt thời gian thực hiện đề tài này, nhƣng không thể tránh khỏi những thiếu sót. Chúng em rất mong nhận đƣợc sự góp ý của Thầy cô, gia đình, bạn bè để đồ án tốt nghiệp này đƣợc hoàn thiện hơn nữa. Chúng em xin chân thành cảm ơn! Tp.

Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 08 năm 2015 i do an TÓM TẮT Mục tiêu đề tài này là định vị robot hoặc thiết bị di chuyển. Robot hoặc thiết bị di chuyển sẽ dùng camera chụp các ảnh 2D trong quá trính di chuyển để ƣớc lƣợng vị trí camera đƣợc gắn trên nó, sau đó tính toán vị trí và hƣớng của nó trong không gianđang tƣơng tác. Đề tài của nhóm làm việc dựa trên dữ liệu vào là tập ảnh 2D, nhóm xây dựng hệ thống camera để thu thập dữ liệu đầu vào trong quá trình di chuyển trên đƣờng đi của robot hoặc hệ thống di chuyển cần xác định vị trí tƣơng ứng trong môi trƣờng làm việc. Đểhoàn thành đề tài này,nhóm nghiên cứu các vấn đề cơ bản sau:  Tìm hiểu lý thuyết về lập bản đồ và định vị robot.

 Tìm hiểu về xử lý ảnh: các phép toán trong xử lý ảnh, trích đặt trƣng từ ảnh, loại bỏ những đặt trƣng yếu hoặc sai.  Thuật toán trích đặt trƣng SIFT từ một hình ảnh.  Thuật toán RANSAC loại bỏ các đặt trƣng yếu của một hình ảnh.  Thuật toán tối ƣu tái cấu trúc 3D xây dựng bản đồ 3D, xác định vị trí và góc quay camera để tìm vị trí và hƣớng của robot.

Cách tiếp cận của nghiên cƣ́u này là kh ảo sát cơ sở lý thuyế t nh ững phƣơng pháp hiện có, phân tích ƣu nhƣợc điểm. Tiến hành đề xuất phƣơng pháp mới cải tiến. Thực hiện mô phỏng giải thuật trên phần mềm. Khi thu đƣợc sai số cho phép sẽ tiến hành thƣ̣c nghiêm trên phầ n cƣ́ng và môi trƣ ờng thƣ̣c t ế.

Tóm lại, phƣơng pháp nghiên cứu của đề tài là trƣớc tiên tiên hành nghiên cứu lý thuyết, sau đó kiểm chứng bằng thực tế và rút ra kết luận. Nhóm đã xây dựng đƣợc hệ thống camera đơn và stereo camera.  Kết quả định vị thiết bị di chuyển từ hệ thống camera đơn khá chính xác, định vị đƣợc đƣờng đi của thiết bị.  Hệ thống stereo camera kết quả chƣa chính xác, do khó khăn trong việc cân chỉnh hệ thống camera.

ii do an MỤC LỤC MỤC LỤC. iii DANH SÁCH CÁC HÌNH. v DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT. vii CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN.

Tổng quan chung. Tổng quan chung về định vị robot. Kết quả nghiên cứu trong và ngoài nƣớc. Mục tiêu, khách thể và đối tƣợng nghiên cứu.

Mục tiêu nghiên cứu. Khách thể nghiên cứu. Đối tƣợng nghiên cứu. Nhiệm vụ của đề tài và phạm vi nghiên cứu.

Nhiệm vụ của đề tài. Phạm vi nhiên cứu. Phƣơng pháp nghiên cứu. 3 CHƢƠNG 2: XÂY DỰNG ĐÁM MÂY ĐIỂM TRONG KHÔNG GIAN 3D VÀ ĐỊNH VỊ ROBOT.

Tìm cặp điểm đặc trƣng tƣơng đồng. Các loại đặc trƣng. Đặc trƣng SIFT. Thông số nội camera.

Thuật toán RANSAC. Định vị camera dựa trên điểm tƣơng đồng. Hình học Epipolar và ma trận cơ bản. Ma trận thiết yếu và thông số ngoại camera.

Giải thuật 8 điểm kết hợp RANSAC. Thuật toán tối ƣu xây dựng không gian đám mây điểm và vị trí robot. 18 CHƢƠNG 3: THỰC NGHIỆM ĐỊNH VỊ TRÍ THIẾT BỊ DI CHUYỂN. Cân chỉnh camera tìm bộ thông số nội camera.

Trích rút đặc trƣng SIFT. Mô tả cặp đặc trƣng tƣơng đồng. Ƣớc lƣợng ma trận cơ bản F và ma trận thiết yếu E. 34 CHƢƠNG 4: KẾT LUẬN.

41 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 42 iii do an DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 2.1: Phƣơng pháp tính DoG.2: Tìm điểm đặc trƣng từ các giá trị DoG. Mô tả điểm đặc trƣng .4: Mô hình Pinhold camera .5: Hệ tọa độ tƣơng đƣơng mô hình Pinhold .6: Quan hệ giữa tọa độ camera và tọa độ không gian .7: Quan hệ giữa tọa độ camera và tọa độ không gian .8: Tập dữ liệu đƣờng thẳng .9: Tìm đƣờng thẳng dùng thuật toán RANSAC.10: Mô tả hình học Epipolar .11: Mô tả hình học của 3 frame liên tục với những đặc trƣng tƣơng đồng .13: Mô tả các tính độ sâu ảnh .1: Lƣu đồ thực hiện tìm vị trí .2: Lƣu đồ cân chỉnh camera .3: Chọn đƣờng dẫn đến thƣ mục hình .4: Kích cỡ cạnh Chessboard .5: Bảng xuất hiện sau khi chèn đƣờng dẫn hình. 27 iv do an Hình 3.6: Giao diện xuất hiện sau khi chèn đƣờng dẫn .7: Giao diện xuất hiện sau khi cân chỉnh .10: Ảnh qua bộ lọc Gaussian .11: Ảnh thể hiện sau khi tinh DoG .12: Điểm đặc trƣng của ảnh .13: Hình thể hiện các đặc trƣng SIFT .14: Cặp điểm đặc trƣng tƣơng đồng.15: Trích điểm đặc trƣng SIFT và đối sánh .16: Tọa độ vị trí camera trong hai khung ảnh đầu tiên .17: Kết quả mô phỏng vị trí robot dùng 372 ảnh .18: Kết quả thực nghiệm đám mây điểm 3D và vị trí robot .19: Kết quả thực nghiệm với hệ thống stereo camera.

38 v do an DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT SFM: Structure from motion. SLAM: Simutaneous Localization and Mapping BA: Bundle Adjustment RANSAC: Random sample consensus. SIFT: Scale invariant feature transform. IR: Infrared radiation GPS: Global Positioning System vi do an CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1.

Tổng quan chung: 1. Tổng quan chung về định vị robot: Định vịcho robot di động nhằm xác định chính xác vị trí của robot trên bản đồ đƣợc nghiên cứu từ rất lâu và đã đạt đƣợc nhiều thành công lớn. Phƣơng pháp định vị cổ điển là dựa vào các loại cảm biến để tính toán khoảng cách, hƣớng, gia tốc để tính toán, quyết định quỹ đạo di chuyển của robot. Bên cạnh những thành tựu đó, những nhƣợc điểm khách quan do sai số từ các cảm biến đƣa về cho robot cũng không thể loại bỏ, vì thế mục tiêu trên vẫn chƣa đƣợc giải quyết triệt để.Việc điều khiển robot chỉ dựa vào các cảm biến trên robot thôi vẫn chƣa đủ để giải quyết vấn đề trên.

Dần dần, các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng cần phải phối hợp, tƣơng tác với môi trƣờng xung quanh, giúp robot thêm nhiều thông tin để robot có thể trả lời đúng câu hỏi: “Tôi đang ở đâu?”. Định vị robot sử dụng GPS, trên robot đƣợc gắn thêm thiết bị định vị toàn cầu GPS. Thiết bị giúp robot xác định khoảng cách từ tới 3 hoặc 4 vệ tinh đã xác định trƣớc ngoài vũ trụ, để từ đó tính toán vị trí của robot. Tuy nhiên kết quả này chỉ phù hợp với khu vực có quy mô lớn.

Độ chính xác định vị dùng GPS không cao, sai số có thể lên vài mét. Định vị robot sử dụng thiết bị Kinect, nhờ thiết bị Kinect có một camera RGB và một camera IR. Thiết bị Kinect vừa thu thập hình ảnh, vừa thu thập độ sâu của ảnh nhờ camera IR, giúp cho robot tính toán khoảng cách từ robot đến vật cản trong môi trƣờng xung quanh, từ đó xác định vị trí của robot trong môi trƣờng. Bài toán lập bản đồ và định vị cho robot đƣợc chia làm 2 loại: định vị cho robot trong nhà và định vị cho robot ngoài trời.