I. Môi trường hình học
Môi trường hình học là nền tảng cơ bản để hiểu và phân tích các hệ thống giao thông thông minh và robot. Trong luận án này, môi trường hình học được nghiên cứu thông qua việc nhận diện các công trình xây dựng, đặc biệt là các tòa nhà. Các tòa nhà được coi là landmark quan trọng trong môi trường đô thị, với các đặc điểm hình học như hình chữ nhật, cửa sổ, cửa ra vào và các cột. Những đặc điểm này giúp phân biệt tòa nhà với các đối tượng khác như cây cối, bầu trời và đường phố. Môi trường hình học cũng bao gồm việc phân tích các đoạn thẳng và các điểm biến mất (vanishing points) để xác định các mặt phẳng của tòa nhà.
1.1. Nhận diện công trình
Nhận diện công trình là quá trình phân loại và xác định các tòa nhà trong môi trường đô thị. Các đoạn thẳng và các vùng lân cận được trích xuất từ hình ảnh để xây dựng mô hình đoạn thẳng (MLS). MLS sử dụng thông tin màu sắc của các vùng lân cận để loại bỏ các đoạn thẳng không thuộc về tòa nhà. Các đoạn thẳng còn lại được nhóm lại thành các nhóm song song có chung một điểm biến mất (VP). Quá trình này sử dụng thuật toán MSAC (m-estimator sample consensus) để tính toán các VP. Các VP được sử dụng để tạo ra các mặt phẳng hình học, giúp xác định các mặt của tòa nhà.
1.2. Hệ thống giao thông thông minh
Hệ thống giao thông thông minh (ITRS) dựa trên việc hiểu môi trường hình học để thực hiện các chức năng như phát hiện landmark, nhận diện, định vị và dẫn đường. Các tòa nhà được sử dụng làm landmark chính trong ITRS do tính chất tĩnh và cấu trúc hình học phong phú của chúng. ITRS cũng sử dụng các thông tin hình học để tái tạo môi trường 3D, giúp hệ thống hiểu rõ hơn về không gian mà nó hoạt động.
II. Robot và công nghệ giao thông
Robot và công nghệ giao thông là hai lĩnh vực chính được nghiên cứu trong luận án này. Robot sử dụng các thông tin hình học từ môi trường hình học để thực hiện các nhiệm vụ như định vị và dẫn đường. Công nghệ giao thông liên quan đến việc sử dụng các hệ thống thông minh để quản lý và điều khiển giao thông. Cả hai lĩnh vực đều dựa trên việc phân tích và nhận diện các công trình xây dựng để hiểu rõ hơn về môi trường hoạt động.
2.1. Tự động hóa
Tự động hóa là một khía cạnh quan trọng trong robot và công nghệ giao thông. Các hệ thống tự động sử dụng các thuật toán như MSAC và RANSAC để phân tích và xử lý dữ liệu hình ảnh. Quá trình tự động hóa giúp tăng hiệu quả và độ chính xác trong việc nhận diện và định vị các công trình xây dựng.
2.2. Phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là bước quan trọng trong việc hiểu môi trường hình học. Các dữ liệu hình ảnh được thu thập và phân tích để xác định các đặc điểm hình học của tòa nhà. Các phương pháp như SIFT (Scale Invariant Feature Transform) được sử dụng để trích xuất các đặc điểm cục bộ từ hình ảnh, giúp tăng độ chính xác trong quá trình nhận diện.
III. Ứng dụng hình học và thiết kế đô thị
Hình học ứng dụng và thiết kế đô thị là hai lĩnh vực có liên quan chặt chẽ đến việc hiểu môi trường hình học. Hình học ứng dụng được sử dụng để phân tích và tái tạo các mô hình 3D của tòa nhà, giúp hệ thống hiểu rõ hơn về cấu trúc không gian. Thiết kế đô thị liên quan đến việc sử dụng các thông tin hình học để quy hoạch và quản lý các khu vực đô thị, đảm bảo sự hài hòa và hiệu quả trong việc sử dụng không gian.
3.1. Mô hình hóa
Mô hình hóa là quá trình tái tạo các mô hình 3D từ các thông tin hình học thu thập được. Các mô hình này giúp hệ thống hiểu rõ hơn về cấu trúc và không gian của tòa nhà. Quá trình mô hình hóa sử dụng các phương pháp như SVD (Singular Value Decomposition) để tính toán và cập nhật các thông tin hình học.
3.2. Quản lý giao thông
Quản lý giao thông là một ứng dụng quan trọng của thiết kế đô thị. Các thông tin hình học từ môi trường hình học được sử dụng để thiết kế và quản lý các hệ thống giao thông, đảm bảo sự an toàn và hiệu quả trong việc di chuyển.
