Nghiên Cứu và Phát Triển Kỹ Thuật Định Vị Dựa Trên Hình Ảnh Cho Người Khiếm Thị

Luận án nghiên cứu và phát triển kỹ thuật định vị hình ảnh hỗ trợ dẫn đường cho người khiếm thị, nâng cao khả năng di chuyển và an toàn.

Chuyên ngành

Công Nghệ Thông Tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án

2023

208
2
0

Phí lưu trữ

55 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH, ĐỒ THỊ

MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG TRỢ GIÚP NGƯỜI KHIẾM THỊ

1.2. Các nghiên cứu liên quan

1.2.1. Các nghiên cứu trên thế giới

1.2.2. Các nghiên cứu trong nước

1.3. Mục tiêu nghiên cứu và phương pháp đề xuất

1.3.1. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu

1.3.2. Phương pháp đề xuất

1.4. Kết luận chương 1

2. CHƯƠNG 2: BIỂU DIỄN MÔI TRƯỜNG VÀ ĐỊNH VỊ

2.1. Giới thiệu chung

2.2. Những nghiên cứu liên quan

2.2.1. Hướng tiếp cận sử dụng bản đồ số liệu

2.2.2. Hướng tiếp cận sử dụng bản đồ topo

2.2.3. Hướng tiếp cận lai

2.3. Đề xuất hướng tiếp cận lai ngữ nghĩa biểu diễn môi trường

2.4. Phương pháp xây dựng bản đồ môi trường

2.4.1. Xây dựng bản đồ số liệu

2.4.1.1. Phương pháp đo hành trình bằng hình ảnh sử dụng mô hình không chắc chắn
2.4.1.2. Thích nghi VO cho môi trường trong nhà

2.4.2. Xây dựng bản đồ topo

2.4.2.1. Giải thuật FAB-MAP
2.4.2.2. Thích nghi và cải thiện FAB-MAP xây dựng bản đồ topo

2.5. Bổ sung thông tin đối tượng vật cản tĩnh trên bản đồ

2.6. Phương pháp định vị

2.7. Kết quả thực nghiệm

2.7.1. Môi trường đánh giá

2.7.2. Thu thập dữ liệu đánh giá

2.7.2.1. Hệ thống thu thập dữ liệu
2.7.2.2. Thu thập dữ liệu

2.7.3. Kết quả đánh giá

2.7.3.1. Đánh giá phương pháp xây dựng bản đồ số liệu
2.7.3.2. Đánh giá phương pháp định vị hình ảnh

2.8. Kết luận chương 2

3. CHƯƠNG 3: PHÁT HIỆN VÀ ƯỚC LƯỢNG KHOẢNG CÁCH VẬT CẢN

3.1. Định nghĩa bài toán và các thách thức

3.2. Những nghiên cứu liên quan

3.2.1. Các phương pháp sử dụng 01 camera

3.2.1.1. Hướng nghiên cứu sử dụng stereo camera
3.2.1.2. Hướng nghiên cứu sử dụng cảm biến Kinect

3.2.2. Phân tích và đánh giá các phương pháp

3.3. Đề xuất phương pháp phát hiện và ước lượng khoảng cách

3.4. Phát hiện vật cản

3.4.1. Phát hiện vật cản cố định

3.4.1.1. Đối sánh các điểm đặc trưng
3.4.1.2. Phát hiện vật cản từ kết quả đối sánh
3.4.1.3. Xác định vùng chứa đối tượng

3.4.2. Phát hiện vật cản động

3.4.2.1. Trích chọn đặc trưng HoG
3.4.2.2. Bộ phân loại SVM

3.5. Ước lượng khoảng cách vật cản

3.5.1. Nguyên lý ước lượng khoảng cách

3.5.2. Xây dựng bản đồ chênh lệch

3.5.2.1. Thu thập dữ liệu
3.5.2.2. Hiệu chỉnh hình ảnh
3.5.2.3. Đối sánh hình ảnh
3.5.2.4. Tính toán độ sâu

3.6. Kết quả đánh giá

3.6.1. Xây dựng cơ sở dữ liệu vật cản

3.6.2. Đánh giá giải thuật phát hiện đối tượng

3.6.3. Đánh giá giải thuật ước lượng khoảng cách vật cản

3.7. Kết luận chương 3

4. CHƯƠNG 4: PHÁT TRIỂN VÀ THỬ NGHIỆM HỆ THỐNG DẪN ĐƯỜNG

4.1. Hệ thống tích hợp

4.1.1. Tích hợp phần cứng

4.1.2. Kiến trúc tổng thể

4.2. Phát triển hệ thống dẫn đường sử dụng robot

4.2.1. Tìm đường cho robot

4.2.2. Điều khiển robot

4.2.2.1. Điều khiển trực tiếp dựa trên đường đi xác định
4.2.2.2. Điều khiển theo dự báo và hiệu chỉnh vị trí của bộ lọc Kalman

4.2.3. Tương tác người-robot

4.3. Thử nghiệm và đánh giá hệ thống dẫn đường

4.3.1. Môi trường và quy trình thử nghiệm

4.3.1.1. Môi trường thử nghiệm
4.3.1.2. Quy trình thử nghiệm

4.3.2. Kết quả thực nghiệm

4.3.2.1. Đánh giá khả năng xác định vị trí xuất phát của robot

4.4. Đánh giá khả năng điều khiển robot

4.5. Đánh giá khả năng tương tác người-robot

4.6. Đánh giá hệ thống dẫn đường trợ giúp NKT bằng robot

4.7. Bàn luận hệ thống robot dẫn đường

4.8. Kết luận chương 4

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN

PHỤ LỤC

A. MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG

A.1. Đặc trưng Harris Corner

A.2. Đặc trưng SIFT

A.3. Đặc trưng SURF

A.4. Đặc trưng GIST

A.5. Đặc trưng HoG

A.6. Đặc trưng Haar

B. ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG NHẬN DẠNG TRÊN MỘT SỐ CSDL

B.1. Giới thiệu 3 CSDL thử nghiệm

B.2. Khung nhận dạng đối tượng tổng quát

B.3. Kết quả đánh giá

C. THIẾT KẾ HỆ THỐNG THU THẬP DỮ LIỆU

C.1. Xe camera thu thập dữ liệu

C.2. Hiệu chỉnh camera góc rộng

C.3. Robot PC-Bot914

Tóm tắt

I. Tổng quan về hệ thống trợ giúp người khiếm thị

Hệ thống trợ giúp người khiếm thị đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện khả năng di chuyển và tương tác của họ với môi trường. Định vị hình ảnh là một trong những công nghệ cốt lõi giúp người khiếm thị nhận biết và tránh các vật cản. Các nghiên cứu hiện tại đã chỉ ra rằng việc sử dụng công nghệ dấn đường có thể tạo ra những cải tiến đáng kể trong việc hỗ trợ người khiếm thị. Hệ thống này không chỉ giúp họ di chuyển an toàn mà còn nâng cao chất lượng cuộc sống. Theo thống kê của WHO, có khoảng 285 triệu người trên thế giới bị suy giảm thị lực, trong đó có 39 triệu người mù. Điều này cho thấy nhu cầu cấp thiết về các giải pháp hỗ trợ cho người khiếm thị. Các phương pháp truyền thống như gậy dẫn đường hay chó dẫn đường có những hạn chế nhất định, do đó, việc phát triển các thiết bị điện tử hỗ trợ là cần thiết.

1.1. Các nghiên cứu liên quan

Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện trên toàn cầu nhằm phát triển các hệ thống hỗ trợ cho người khiếm thị. Các nghiên cứu này tập trung vào việc cải thiện công nghệ hỗ trợhệ thống định vị. Một số nghiên cứu đã áp dụng cảm biếnhệ thống cảnh báo để giúp người khiếm thị nhận biết môi trường xung quanh. Các công nghệ như GPScảm biến hồng ngoại đã được sử dụng để phát hiện vật cản và cung cấp thông tin về khoảng cách. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức trong việc phát triển các hệ thống này, đặc biệt là trong việc đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy trong các điều kiện môi trường khác nhau.

II. Biểu diễn môi trường và định vị

Để hỗ trợ người khiếm thị, việc biểu diễn môi trườngđịnh vị là rất quan trọng. Hệ thống cần phải xây dựng bản đồ môi trường từ trước và có khả năng định vị chính xác vị trí của người dùng. Các phương pháp hiện tại bao gồm việc sử dụng bản đồ số liệubản đồ topo. Việc tích hợp hai loại bản đồ này giúp cải thiện khả năng nhận diện và định vị trong môi trường phức tạp. Hệ thống cần phải có khả năng xử lý thông tin hình ảnh và âm thanh để cung cấp thông tin chính xác về môi trường xung quanh. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng cảm biếncông nghệ thông minh có thể giúp cải thiện khả năng định vị và nhận diện vật cản.

2.1. Phương pháp xây dựng bản đồ môi trường

Phương pháp xây dựng bản đồ môi trường bao gồm việc thu thập dữ liệu từ các cảm biến và xử lý thông tin để tạo ra bản đồ chính xác. Các phương pháp như giải thuật FAB-MAPthích nghi VO đã được áp dụng để xây dựng bản đồ trong môi trường trong nhà. Việc sử dụng các công nghệ này giúp cải thiện khả năng nhận diện và định vị trong các điều kiện ánh sáng khác nhau. Hệ thống cần phải có khả năng xử lý thông tin hình ảnh và âm thanh để cung cấp thông tin chính xác về môi trường xung quanh. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng cảm biếncông nghệ thông minh có thể giúp cải thiện khả năng định vị và nhận diện vật cản.

III. Phát hiện và ước lượng khoảng cách vật cản

Phát hiện và ước lượng khoảng cách vật cản là một trong những thách thức lớn trong việc phát triển hệ thống hỗ trợ cho người khiếm thị. Hệ thống cần phải có khả năng phát hiện các vật cản tĩnh và động trong môi trường. Các phương pháp hiện tại bao gồm việc sử dụng cameracảm biến Kinect để phát hiện vật cản. Việc phát hiện vật cản cần phải được thực hiện trong thời gian thực để đảm bảo an toàn cho người khiếm thị. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng cảm biến hồng ngoạicông nghệ nhận diện hình ảnh có thể giúp cải thiện khả năng phát hiện và ước lượng khoảng cách vật cản.

3.1. Đề xuất phương pháp phát hiện và ước lượng khoảng cách

Đề xuất phương pháp phát hiện và ước lượng khoảng cách vật cản bao gồm việc sử dụng các giải thuật nhận diện hình ảnh và cảm biến. Hệ thống cần phải có khả năng phát hiện các vật cản trong môi trường và ước lượng khoảng cách một cách chính xác. Việc sử dụng cảm biếncamera giúp cải thiện khả năng phát hiện và ước lượng khoảng cách. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng giải thuật SVMtrích chọn đặc trưng HoG có thể giúp cải thiện khả năng phát hiện vật cản trong môi trường phức tạp.

IV. Phát triển và thử nghiệm hệ thống dẫn đường

Phát triển và thử nghiệm hệ thống dẫn đường cho người khiếm thị là một trong những mục tiêu chính của nghiên cứu. Hệ thống cần phải có khả năng dẫn đường chính xác và an toàn cho người khiếm thị. Việc tích hợp các thiết bị phần cứng và phần mềm là rất quan trọng để đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu quả. Các thử nghiệm cần được thực hiện trong các môi trường khác nhau để đánh giá khả năng hoạt động của hệ thống. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng robotcông nghệ thông minh có thể giúp cải thiện khả năng dẫn đường cho người khiếm thị.

4.1. Thử nghiệm và đánh giá hệ thống dẫn đường

Thử nghiệm và đánh giá hệ thống dẫn đường bao gồm việc kiểm tra khả năng xác định vị trí và điều khiển robot. Hệ thống cần phải có khả năng tương tác hiệu quả với người khiếm thị để đảm bảo an toàn trong quá trình di chuyển. Các thử nghiệm cần được thực hiện trong các môi trường khác nhau để đánh giá khả năng hoạt động của hệ thống. Việc sử dụng công nghệ thông minhcảm biến giúp cải thiện khả năng dẫn đường và tương tác giữa người và robot.

25/01/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Để nhận biết được thế giới xung quanh, con người sử dụng hệ giác quan gồm thị giác, thính giác, khứu giác, vị giác và xúc giác. Mỗi giác quan đều có vai trò quan trọng và hỗ trợ mật thiết cho nhau trong quá trình định hình không gian và thời gian cho con người. Đối với người khiếm thị, khiếm khuyết thị giác làm cho họ rất khó khăn khi hòa nhập vào xã hội. Việc cảm nhận thế giới xung quanh của họ lúc đầu thông qua các giác quan còn lại như xúc giác (lần, sờ ), thính giác (nghe phản xạ âm thanh gần và xa), khứu giác (ngửi ) hay vị giác (nếm) và dần dần hình thành thói quen.

Ngày nay, với sự phát triển vượt bậc của khoa học kỹ thuật, nhiều công nghệ đã được nghiên cứu và triển khai trợ giúp NKT được hòa nhập nhiều hơn trong xã hội trong nhiều hoạt động khác nhau. Trong khuôn khổ của luận án, chúng tôi tập trung giải quyết bài toán trợ giúp dẫn đường cho NKT, cụ thể là dẫn NKT đi giữa hai vị trí trong môi trường.2 của chương này trình bày các nghiên cứu trợ giúp dẫn đường, dẫn hướng, tránh vật cản cho NKT. Các trợ giúp khác như đọc sách, đi chợ, v.v nằm ngoài phạm vi nghiên cứu của luận án.3 trình bày hệ thống đề xuất với các chức năng chính.2 Các nghiên cứu liên quan 1.1 Các nghiên cứu trên thế giới Trên thế giới, chủ đề trợ giúp NKT đã thu hút đông đảo các nhà nghiên cứu phát triển từ những năm 70 của thế kỷ trước. Cho đến nay, nhiều công trình nghiên cứu và sản phẩm ứng dụng đã được đưa vào thực tế.

Chúng tôi chia các phương pháp này thành 05 nhóm chính dựa trên công nghệ sử dụng để thu nhận tín hiệu môi trường phục vụ cho việc phân tích và cảnh báo cho NKT: Siêu âm, Hồng ngoại, Laser, Camera, Đa cảm biến.1 Siêu âm Các phương pháp trợ giúp NKT sử dụng công nghệ siêu âm dựa trên nguyên lý phản xạ của sóng siêu âm để đo khoảng cách từ nguồn phát sóng đến vật cản, các nghiên cứu được phát triển trong thời gian dài của thập kỷ trước. Nghiên cứu đầu tiên của Kay 1974 đề xuất kính siêu âm SonicGuide [72] dựa trên ý tưởng định vị không gian sóng phản xạ của loài dơi. Với thiết kế đến dưới hình thức của một cặp gọng kính trên đó có gắn cảm biến siêu âm và bộ thu tín hiệu. Cảm biết siêu âm phát ra chùm tia siêu âm một góc hình nón (α = 5500 ).

Bộ thu tín hiệu có nhiệm vụ chuyển đổi tín hiệu phản xạ từ các đối tượng thành tín hiệu âm thanh phát ra bên tai trái và phải người đeo kính. Sự chênh lệch biên độ từ nguồn âm thanh ở hai tai cho phép NKT xác định hướng của tiếng vọng phản xạ của đối tượng. Kích thước của một đối tượng được mã hóa bởi tiếng vang tỉ lệ nghịch với tần số của nguồn âm thanh. Vùng âm thấp thể hiện đối tượng ở gần.

Các tín hiệu từ hai nguồn thu nhận được chuyển tới mỗi tai một cách độc lập. Sự khác biệt biên độ dao động âm cho phép phân biệt hướng của vật cản. Kính siêu âm SonicGuide có thể hoạt động độc lập hoặc có thể dùng như một thiết bị thứ cấp, kết hợp với một thiết bị cầm tay khác như gậy hoặc chó dẫn đường để tăng hiệu quả dẫn đường cho NKT. Leslie Kay 1984 đề xuất thiết bị tên Sonic torch [71] có khả năng hỗ trợ di chuyển cho NKT thiết bị này có thiết kế nhỏ gọn dạng cầm tay giống như một chiếc đèn pin bao gồm 2 phần, phần thứ nhất là các cảm biến siêu âm phát ta chùm sóng siêu âm hướng phía trước và nhận được chùm tia phản xạ từ vật cản gần nhất, phần thứ hai là hệ thống truyền âm thanh tới tai NKT.

Pressey 1977 đề xuất thiết bị cầm tay Mowat sensor [113] cho phép xác định vật cản cầm tay. Thiết bị này có thiết kế nhỏ gọn, có thể bỏ túi khi không sử dụng. Thiết bị này phát hiện vật cản phía trước bằng cách gửi một chùm sóng siêu âm tần số ngắn và nhận được chùm tia phản xạ. Nếu có vật cản phía trước, hệ thống sẽ phát ra một âm báo và rung lắc cho biết phía trước có vật cản.

Phạm vị mà thiết bị phát hiện được vật cản là 4m. Chùm tia phát ra hình elip với góc phương vị là (β = 1500) và góc ngẩng (α = 3000). Tần số rung của thiết bị tỷ lệ với khoảng cách tới vật cản. Một rung động ở tần số 4hz tương ứng với khoảng cách tới vật cản là 4m ngược lại nếu ở khoảng cách 1m thì tín hiệu rung lắc có tần số f = 40hz.

Về ưu điểm, thiết bị này sản xuất với chi phí thấp, thuận tiện cho người dùng khi di chuyển để xác định vật cản phía trước. Tuy nhiên, để sử dụng thiết bị một cách hữu thì cần thêm một chiếc gậy thông thường trong một số tình huống di chuyển trong nhà hoặc người trời với phạm vi nhỏ. Dodds và Allan 1984 đề xuất thiết bị siêu âm tìm đường có tên The Sonic 5 Pathfinder [36] hoạt động theo nguyên lý phản hồi âm thanh. Thiết bị này được kế thừa các mặt tối ưu của các nghiên cứu trước như Mowat sensor [113] và Sonic torch [71].

Hệ thống gồm có 5 đầu dò siêu âm gắn lên mũ trong đó 3 cảm biến siêu âm thu nhận tín hiệu sóng siêu âm phản xạ, được chia làm 3 vùng: trái, phải, giữa và 2 bộ phát tín hiệu siêu âm về hướng phía trước. Tín hiệu sóng siêu âm phản xạ từ các vật cản trên đường đi nhận lại từ 3 bộ cảm biến này được truyền về bộ xử lý trung tâm. Đầu ra là tín hiệu âm thanh được truyền vào một tai nghe hoặc cả hai. Tùy thuộc vào vật cản nằm ở vùng trái hoặc vùng phải, nếu âm thanh có cả 2 tai nghe thì vật cản nằm vùng trung tâm.

Cứ 30cm thiết bị lại cảnh báo thông tin về vật cản cho NKT một lần, phạm vi xác định là 0-2. Một số sản phẩm thương mại tiêu biểu có thể kể đến là iNavBelt [11] [124], gắn trên đầu NKT sử dụng cảm biến siêu âm quét một góc α = 1200 phía trước NKT cho phép phát hiện các vật cản phía trước họ. Sản phẩm có tên GuideCane [13] là một chiếc gậy có gắn cảm ứng siêu âm ở đầu có khả năng phát hiện các chướng ngại vật và đồ vật xung quanh người sử dụng thông qua một lực tương tác nhỏ ở phần đầu của gậy chỉ đường. Thiết bị EyeRing[101] là một thiết bị kích thước nhỏ bằng một đốt ngón tay, có khả năng truyền tải thông tin hình ảnh sang một dạng tín hiệu dưới vành tai.

Hiện nay, thiết bị này đã có thể truyền tải các thông tin về màu sắc, văn bản, nhận dạng chữ số của giá cả trên một miếng tag gắn trên hàng hóa. Mặc dù những thông tin này là hữu ích trong một số môi trường, hạn chế chính là chỉ có khả năng hỗ trợ một lượng giới hạn thông tin đồng thời yêu cầu NKT phải điều khiển với sự tập trung cao độ. Các nhà nghiên cứu tại MIT gần đây cũng đã phát minh việc sử dụng thêm một số cảm biến cho thiết bị này, ví dụ: cảm biến độ sâu, cảm biến quán tính, gia tốc. Tại Châu Âu, nghiên cứu có tên GuideCane được đề xuất bởi Ulrich 2001 [133] là gậy thông minh có khả năng tránh vật cản.

Thiết kế phần cứng giống như một cây gậy có gắn bánh xe, phía đầu dưới có gắn 10 cảm biến siêu âm, trong đó 8 cảm biến được gắn hình vòng cung, mỗi cái cách nhau một góc α = 150 , 2 cảm biến được gắn 2 bên. Các cảm biến có nhiệm vụ phát hiện vật cản trong phạm vi góc α = 1200 trước NKT. Một nghiên cứu trợ giúp NKT khi mua hàng tại siêu thị có tên RoboCart [79] [54] [81] [52] [53] [80] được đề xuất bởi Vladimir Kulyukin và các cộng sự trong khoảng thời gian 2005-2009. Robot có khả năng trợ giúp chọn lựa sản phẩm mong muốn từ một kho lưu trữ của hàng ngàn sản phẩm.

Để làm được điều này công nghệ RFID đã được áp dụng để định vị. Các thẻ RF được dán dưới thảm tại các vị trí quan trọng trong siêu thị. Robot được trang bị 01 máy tính kết nối với một đầu đọc thẻ RFID reader, 01 ăng ten thu tín hiệu, 01 cảm biến laser LRF truyền tín hiệu về máy tính giúp cho robot có thể phát hiện được vật cản phía trước, 01 bộ động cơ gồm cơ cấu 2 bánh giúp cho robot di chuyển một cách dễ dàng nhờ phần mềm điều khiển được cài đặt trong máy tính. Mặc dù có nhiều nỗ lực trong cải tiến phương thức giao tiếp, những sản 6 phẩm này vẫn có những hạn chế cố hữu như giới hạn nguồn thông tin, không có tính tương tác với người dùng.2 Hồng ngoại Loughborough 1979 phát triển một thiết bị có tên Talking Signs [86] sử dụng bộ phát hồng ngoại lưu giữ bộ tiếng nói tổng hợp các vị trí cần trợ giúp được lắp đặt trên các điểm quan trọng trên toàn hộ hành trình.

NKT được trang bị bộ thu tín hiệu hồng ngoại có khả năng chuyển đổi tín hiệu hồng ngoại thành tín hiệu âm thanh. Ứng dụng này cho phép NKT biết được vị trí hiện tại của mình như trước cửa phòng, phía trước con đường. Tuy nhiên, nghiên cứu này cũng có những nhược điểm như khả năng lưu trữ thông tin không nhiều, chi phí lắp đặt nhiều nguồn phát hồng ngoại.3 Laser Từ những năm 70 của thế kỷ trước, nhiều công trình khoa học công bố sử dụng công nghệ laser gắn trên gậy để trợ giúp di chuyển cho NKT đã được đề xuất. Năm 1970, Benjamin và các đồng nghiệp đã dựa trên ý tưởng xác định và tránh vật cản được đề xuất bởi [10] để thiết kế chế tạo gậy dẫn đường có gắn cảm biến quang.

Năm 1973 ông phát triển gậy dẫn đường gắn cảm biến laser [7] nhằm phát các hiện vật cản nhô ra trên mặt đường. Khi hoạt động, chùm tia laser được phát ra ở tần số f = 200Hz phía trước khoảng 50cm trên mặt đất. Độ cao mà chùm tia có thể phát hiện vật cản từ điểm gắn cảm biến laser trên gậy là 40cm đến 60cm. Khi phát hiện ra vật cản phía trước, thiết bị phát ra tiếng bíp ở tần số f = 2600Hz đủ để người khiếm thị có thể nghe thấy.

Gậy hoạt động liên tục được 3 tiếng với nguồn pin 6 vôn. Nghiên cứu này có ưu điểm bởi tính gần gũi như gậy truyền thống của NKT.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Bài viết "Nghiên Cứu và Phát Triển Kỹ Thuật Định Vị Dựa Trên Hình Ảnh Cho Người Khiếm Thị" tập trung vào việc phát triển các công nghệ định vị hình ảnh nhằm hỗ trợ người khiếm thị trong việc di chuyển và nhận diện môi trường xung quanh. Nghiên cứu này không chỉ mang lại những giải pháp công nghệ tiên tiến mà còn góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống cho người khiếm thị, giúp họ tự tin hơn trong việc di chuyển độc lập.

Để mở rộng thêm kiến thức về các ứng dụng công nghệ thông tin trong giáo dục và hỗ trợ người học, bạn có thể tham khảo bài viết Năng lực ứng dụng công nghệ thông tin để dạy học lịch sử và địa lí trong đào tạo giáo viên tiểu học, nơi đề cập đến việc ứng dụng công nghệ trong giáo dục. Ngoài ra, bài viết Luận án tiến sĩ: Nghiên cứu thuật toán và ứng dụng công nghệ định vị vệ tinh GNSS tại Việt Nam cũng có liên quan đến công nghệ định vị, mở rộng thêm góc nhìn về các ứng dụng định vị trong thực tiễn. Cuối cùng, bài viết Luận văn thạc sĩ về quản lý giáo dục và ứng dụng công nghệ thông tin trong dạy học ở huyện Phong Điền, TP Cần Thơ sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về việc ứng dụng công nghệ thông tin trong giáo dục, một lĩnh vực có nhiều điểm giao thoa với nghiên cứu về kỹ thuật định vị.

Những tài liệu này không chỉ cung cấp thêm thông tin mà còn mở ra nhiều cơ hội để bạn khám phá sâu hơn về các ứng dụng công nghệ trong cuộc sống và giáo dục.