I. Thuật toán ước lượng mặt phẳng
Nghiên cứu tập trung vào phát triển các thuật toán ước lượng mặt phẳng để nâng cao hiệu quả của hệ thống thị giác rô bốt trong môi trường trong nhà. Các thuật toán này được thiết kế để xác định và mô hình hóa các mặt phẳng 3D từ dữ liệu hình ảnh thu thập được. Phương pháp xử lý hình ảnh và cảm biến hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc trích xuất thông tin không gian. Các kết quả thực nghiệm cho thấy sự cải thiện đáng kể trong việc nhận diện đối tượng và dẫn đường cho robot.
1.1. Phương pháp trích xuất mặt phẳng
Phương pháp trích xuất mặt phẳng dựa trên thị giác máy tính được đề xuất để xác định các mặt phẳng từ dữ liệu hình ảnh. Thuật toán sử dụng cảm biến hình ảnh để thu thập dữ liệu và áp dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh để phân tích. Kết quả cho thấy khả năng nhận diện chính xác các mặt phẳng trong môi trường phức tạp.
1.2. Ứng dụng trong robot thông minh
Các thuật toán ước lượng mặt phẳng được tích hợp vào hệ thống thị giác rô bốt để hỗ trợ dẫn đường trong nhà. Robot thông minh sử dụng thông tin từ các mặt phẳng để di chuyển an toàn và tránh vật cản. Ứng dụng này đặc biệt hữu ích trong các môi trường như văn phòng, nhà ở và kho bãi.
II. Hệ thống thị giác rô bốt trong nhà
Nghiên cứu đề xuất một hệ thống thị giác rô bốt được thiết kế để hoạt động hiệu quả trong môi trường trong nhà. Hệ thống này kết hợp cảm biến hình ảnh và thuật toán thị giác để thu thập và xử lý dữ liệu không gian. Mô hình hóa không gian và tự động hóa trong nhà là hai yếu tố chính được tập trung phát triển. Kết quả thực nghiệm cho thấy khả năng dẫn đường chính xác và ổn định của hệ thống.
2.1. Kiến trúc hệ thống
Kiến trúc của hệ thống thị giác rô bốt bao gồm các module thu thập dữ liệu, xử lý hình ảnh và dẫn đường. Cảm biến hình ảnh được sử dụng để thu thập dữ liệu không gian, trong khi các thuật toán thị giác xử lý dữ liệu để xác định đường đi. Hệ thống này được thiết kế để hoạt động trong môi trường trong nhà với độ chính xác cao.
2.2. Ứng dụng thực tế
Hệ thống được ứng dụng trong các robot thông minh để hỗ trợ dẫn đường và tránh vật cản trong môi trường trong nhà. Tự động hóa trong nhà là một trong những lĩnh vực được hưởng lợi nhiều nhất từ nghiên cứu này, với khả năng cải thiện hiệu quả và an toàn trong các hoạt động hàng ngày.
III. Nhận diện đối tượng và dẫn đường
Nghiên cứu tập trung vào việc phát triển các thuật toán nhận diện đối tượng để hỗ trợ dẫn đường cho hệ thống thị giác rô bốt. Các thuật toán này sử dụng dữ liệu từ cảm biến hình ảnh để xác định và phân loại các đối tượng trong môi trường. Học máy trong thị giác được áp dụng để nâng cao độ chính xác của quá trình nhận diện. Kết quả thực nghiệm cho thấy khả năng nhận diện và dẫn đường hiệu quả của hệ thống.
3.1. Phương pháp nhận diện đối tượng
Phương pháp nhận diện đối tượng dựa trên thị giác máy tính được đề xuất để xác định các đối tượng trong môi trường. Cảm biến hình ảnh thu thập dữ liệu, trong khi các thuật toán nhận diện xử lý dữ liệu để phân loại đối tượng. Kết quả cho thấy khả năng nhận diện chính xác các đối tượng trong môi trường phức tạp.
3.2. Ứng dụng trong dẫn đường
Các thuật toán nhận diện đối tượng được tích hợp vào hệ thống thị giác rô bốt để hỗ trợ dẫn đường. Robot thông minh sử dụng thông tin từ các đối tượng để di chuyển an toàn và tránh vật cản. Ứng dụng này đặc biệt hữu ích trong các môi trường như văn phòng, nhà ở và kho bãi.
