I. Điều khiển rô bốt Robot Control
Chương này tập trung vào khái niệm điều khiển rô bốt, đặc biệt là trong ngữ cảnh sử dụng thông tin hình ảnh. Luận án đề cập đến tính cấp thiết của việc ứng dụng rô bốt trong nhiều lĩnh vực, nhấn mạnh sự cần thiết của rô bốt di động thông minh có khả năng xử lý thông tin hình ảnh để theo dõi mục tiêu, định vị bản thân và tránh vật cản. Các hạn chế của các phương pháp hiện có được chỉ ra, chẳng hạn như việc sử dụng một camera đơn giản chỉ hiệu quả khi biết trước mặt phẳng di chuyển của mục tiêu, hoặc việc sử dụng hai camera mà chưa giải quyết triệt để vấn đề suy biến ma trận Jacobian ảnh. Luận án cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xử lý các tham số bất định trong mô hình toán học của rô bốt, ảnh hưởng từ ma sát, quán tính, và các yếu tố khác. Điều khiển chính xác và điều khiển thời gian thực là những mục tiêu quan trọng được đề cập. Kỹ thuật điều khiển tiên tiến và thuật toán tối ưu được xem xét để giải quyết những thách thức này. Mục tiêu nghiên cứu chính là phát triển thuật toán điều khiển rô bốt bền vững với nhiều tham số bất định và khả năng kháng nhiễu cao.
1.1 Tổng quan về điều khiển rô bốt sử dụng thông tin hình ảnh
Phần này cung cấp cái nhìn tổng quan về điều khiển rô bốt sử dụng thông tin hình ảnh. Nhận dạng mục tiêu và xử lý ảnh là các khía cạnh quan trọng được thảo luận. Luận án đánh giá các phương pháp hiện có, bao gồm các hệ thống visual servoing, và chỉ ra những hạn chế của chúng. Phát triển thuật toán điều khiển rô bốt là trọng tâm chính. Thuật toán điều khiển cần có khả năng bù trừ các tham số bất định và xử lý nhiễu để đảm bảo điều khiển chính xác. Việc sử dụng camera là yếu tố quan trọng, cụ thể là hệ thống stereo camera hai camera cho phép nhận biết độ sâu, khắc phục một số hạn chế của hệ thống một camera. Phân tích dữ liệu và thống kê là những phương pháp được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các thuật toán. Giải thuật tiên tiến và thuật toán tối ưu là những công cụ được nghiên cứu để tăng cường hiệu suất của hệ thống. Hệ thống điều khiển tổng thể cần được xây dựng và kiểm tra cẩn thận.
1.2 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
Phần này phân tích tình hình nghiên cứu về điều khiển rô bốt sử dụng thông tin hình ảnh ở cả trong và ngoài nước. Tiến bộ công nghệ trong lĩnh vực này được đánh giá. Các nghiên cứu rô bốt đáng chú ý được trích dẫn và phân tích. Thuật toán điều khiển được sử dụng trong các nghiên cứu này được so sánh. Ứng dụng rô bốt trong thực tế cũng được đề cập. Cảm biến và camera đóng vai trò quan trọng. Học máy và mạng nơ ron cũng được sử dụng trong nhiều nghiên cứu. Phân tích dữ liệu và thống kê đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá kết quả nghiên cứu. Công nghệ 4.0 đã và đang thúc đẩy mạnh mẽ sự phát triển của lĩnh vực này. Nghiên cứu rô bốt đang hướng tới việc phát triển các hệ thống rô bốt thông minh hơn, có khả năng thích ứng cao hơn với môi trường xung quanh.
II. Rô bốt tay máy di động Mobile Manipulator Robot
Chương này tập trung vào thiết kế và điều khiển rô bốt tay máy di động. Mô hình hóa động học và động lực học của hệ thống rõ bốt tay máy di động được thực hiện. Bám mục tiêu là chức năng chính của rô bốt. Th thông tin hình ảnh từ camera được sử dụng để xác định vị trí mục tiêu. Xử lý ảnh và nhận dạng mục tiêu là các bước quan trọng. Điều khiển chuyển động rô bốt dựa trên thông tin thu được từ camera. Thuật toán điều khiển phức tạp hơn so với rô bốt cố định do sự kết hợp của chuyển động tay máy và chuyển động cơ sở di động. Điều khiển chính xác và điều khiển thời gian thực là những thách thức lớn. Mô phỏng được sử dụng để kiểm chứng hiệu quả của thuật toán. Tự động hóa và cảm biến đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo hiệu quả của hệ thống.
2.1 Bám mục tiêu Target Tracking
Phần này tập trung vào vấn đề bám mục tiêu. Vị trí mục tiêu được xác định thông qua thông tin hình ảnh từ camera. Thuật toán theo dõi mục tiêu được thiết kế. Xử lý nhiễu và bất định trong dữ liệu hình ảnh là rất quan trọng. Vị trí mục tiêu được cập nhật liên tục. Điều khiển chuyển động rô bốt để bám sát mục tiêu. Mô hình toán học được sử dụng để mô tả chuyển động của rô bốt và mục tiêu. Thuật toán điều khiển cần đảm bảo điều khiển chính xác và ổn định. Mô phỏng và thực tế ảo được sử dụng để đánh giá hiệu quả của thuật toán. Vị trí mục tiêu và vận tốc mục tiêu là những thông tin quan trọng cần được xử lý chính xác. Thuật toán tối ưu có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất theo dõi.
2.2 Thuật toán điều khiển rô bốt Robot Control Algorithm
Phần này tập trung vào thuật toán điều khiển rô bốt. Mô hình toán học của hệ thống được xây dựng. Thuật toán điều khiển được thiết kế để đảm bảo rô bốt có thể bám sát mục tiêu. Điều khiển dựa trên thị giác (visual servoing) là phương pháp được sử dụng. Ma trận Jacobian được sử dụng để liên hệ giữa không gian ảnh và không gian rô bốt. Thuật toán điều khiển cần xử lý các tham số bất định và nhiễu. Kiểm soát lực (force control) có thể được sử dụng để đảm bảo an toàn trong quá trình bám mục tiêu. Học máy và mạng nơ ron có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của thuật toán. Thuật toán tối ưu có thể được sử dụng để giảm thời gian đáp ứng và tăng độ chính xác. Mô phỏng và thử nghiệm thực tế được sử dụng để đánh giá hiệu quả của thuật toán. Tối ưu hóa là một khía cạnh quan trọng cần được xem xét.
III. Thông tin hình ảnh và xử lý ảnh Image Information and Processing
Chương này tập trung vào việc sử dụng thông tin hình ảnh để điều khiển rô bốt. Hệ thống camera, cụ thể là stereo camera, được sử dụng để thu thập dữ liệu hình ảnh. Xử lý ảnh được sử dụng để trích xuất thông tin hữu ích từ hình ảnh, chẳng hạn như vị trí mục tiêu. Nhận dạng mục tiêu là một bước quan trọng. Phân tích hình ảnh được sử dụng để xác định các đặc điểm của mục tiêu. Xử lý tín hiệu hình ảnh và xử lý tín hiệu số được sử dụng để loại bỏ nhiễu và cải thiện chất lượng hình ảnh. Phần mềm xử lý ảnh và thuật toán xử lý ảnh được sử dụng để trích xuất các thông số cần thiết cho việc điều khiển rô bốt. Tốc độ xử lý ảnh là một yếu tố quan trọng cần được tối ưu hóa. Phát hiện vật thể và theo dõi vật thể là những chức năng quan trọng của hệ thống xử lý ảnh.
3.1 Xử lý ảnh Image Processing
Phần này tập trung vào xử lý ảnh. Thuật toán xử lý ảnh được sử dụng để trích xuất thông tin từ hình ảnh thu được từ camera. Xác định vị trí và hướng của mục tiêu là các thông tin quan trọng cần được trích xuất. Xử lý nhiễu và lọc nhiễu là các bước quan trọng để đảm bảo chất lượng dữ liệu. Phát hiện cạnh và phân đoạn ảnh được sử dụng để xác định các vùng quan tâm. Mô hình toán học được sử dụng để mô tả các quá trình xử lý ảnh. Hiệu quả tính toán là một yếu tố quan trọng cần được xem xét. Xử lý song song có thể được sử dụng để tăng tốc độ xử lý. Khả năng chịu nhiễu của hệ thống là rất quan trọng. Khả năng phân tích hình ảnh là một yếu tố quyết định hiệu quả của hệ thống.
3.2 Nhận dạng mục tiêu Target Recognition
Phần này tập trung vào nhận dạng mục tiêu. Các đặc trưng hình ảnh được sử dụng để phân biệt mục tiêu với các vật thể khác trong ảnh. Học máy và deep learning có thể được sử dụng để cải thiện độ chính xác của quá trình nhận dạng. Thuật toán nhận dạng mục tiêu cần phải có khả năng hoạt động trong điều kiện nhiễu và thay đổi ánh sáng. Cơ sở dữ liệu hình ảnh được sử dụng để huấn luyện các thuật toán nhận dạng. Hiệu quả tính toán là một yếu tố quan trọng cần được xem xét. Thời gian thực là một yêu cầu quan trọng cho các ứng dụng thời gian thực. Độ chính xác và khả năng tổng quát hóa của thuật toán nhận dạng mục tiêu là rất quan trọng. Mạng nơ ron và mạng nơ ron tích chập có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của thuật toán.
