ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA -------------------- ĐẶNG ANH TÙNG HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TÍCH HỢP DÙNG THỊ GIÁC LẬP THỂ VÀ QUÁN TÍNH Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa Mã số: 60520216 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 07 năm 2015 CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG-HCM Cán bộ hướng dẫn khoa học : TS. Nguyễn Vĩnh Hảo Ký tên Cán bộ chấm nhận xét 1 : TS.
Võ Công Phương Ký tên Cán bộ chấm nhận xét 2 : TS. Ngô Mạnh Dũng Ký tên Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp. HCM, ngày 14 tháng 07 năm 2015 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: 1.TS Huỳnh Thái Hoàng (Chủ tịch) 2. Nguyễn Trọng Tài (Thư kí) 3.
Võ Công Phương (Phản biện 1) 4. Ngô Mạnh Dũng (Phản biện 2) 5. Nguyễn Thiện Thành (Ủy viên) Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có). CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ PGS.TS Huỳnh Thái Hoàng TS.
Đỗ Hồng Tuấn ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: ĐẶNG ANH TÙNG MSHV: 13153068 Ngày, tháng, năm sinh: 10/01/1990 Nơi sinh: Quảng Ngãi Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa Mã số: 60520216 I. TÊN ĐỀ TÀI: HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TÍCH HỢP DÙNG THỊ GIÁC LẬP THỂ VÀ QUÁN TÍNH II. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Xây dựng giải thuật tích hợp hệ thống định vị kết hợp INS và stereo-camera. - Xây dựng phần mềm tích hợp chạy thời gian thực.
- Xây dựng phần mềm đánh giá, cân chỉnh hệ thống dùng GPS-RTK. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 07/07/2014 IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 20/06/2015 V. CÁN BỘ HƢỚNG DẪN: TS.
Nguyễn Vĩnh Hảo Tp. năm 201… CÁN BỘ HƢỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TS. Nguyễn Vĩnh Hảo TS. Trƣơng Đình Châu TRƢỞNG KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ TS.
Đỗ Hồng Tuấn LỜI CÁM ƠN Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy hƣớng dẫn TS. Nguyễn Vĩnh Hảo đã hƣớng dẫn, tạo điều kiện thuận lợi cũng nhƣ cho tôi cơ hội tham gia nhóm nghiên cứu về hệ thống định vị của thầy. Cảm ơn các anh, các bạn, các em trong nhóm nghiên cứu đã giúp đỡ tôi trong quá trình làm luận văn. Tôi xin cảm ơn thầy cô trong Khoa Điện-Điện tử, đặc biệt các thầy cô trong Bộ môn Tự động đã hƣớng dẫn và tạo môi trƣờng làm việc linh động giúp tôi có thời gian tập trung hoàn thành luận văn.
Cuối cùng tôi xin cám ơn cha mẹ và các anh chị em trong gia đình đã động viên giúp tôi vƣợt qua những khó khăn trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu vừa qua. TP Hồ Chí Minh, tháng 06/2015 ĐẶNG ANH TÙNG i TÓM TẮT Hệ thống định vị là một phần cơ bản trong nghiên cứu về robot di động. Mục tiêu chính của học viên là xây dựng đƣợc phần mềm định vị thời gian thực dùng công nghệ xử lí ảnh stereo kết hợp hệ thống dẫn đƣờng quán tính INS, tần số cập nhật ngõ ra là 100Hz bao gồm vị trí, vận tốc, ba góc Euler. Phần mềm định vị phải đạt sai số vị trí 4%, sai số góc quay tĩnh 1°, sai số góc quay động 2°.
Bên cạnh đó học viên xây dựng chƣơng trình cân chỉnh cho hệ thống INS/Stereo-camera với GPS-RTK để đánh giá chất lƣợng giải thuật. Phần mềm sau khi hoàn thành có thể dùng cho các robot di động tự hành trong nhà hay ngoài trời. ABSTRACT Localization system plays a fundamental role in the field of mobile robot research. This thesis aims to develop a real-time localization algorithm using stereo-camera and INS.
Output data must be updated at 100Hz included position, velocity, and three Euler angles. The algorithm precision achieves position error less than 4%, static angle accuracy at 1°, and dynamic angle accuracy at 2°. In addition, I developed a software to calibrate and assess the INS/Strereo-camera system using GPS-RTK system. The proposed algorithm may be applied for mobile robot both indoor and outdoor application.
ii LỜI CAM KẾT Tôi xin cam kết luận văn này là do tôi biên soạn. Các nội dung biên soạn có tham khảo từ các nguồn khác đều đƣợc trích dẫn và chú thích đầy đủ. Tất cả các kết quả đánh giá thực nghiệm đều do chính bản thân tôi tự làm ra, hoàn toàn không sao chép từ bất kỳ một tài liệu hoặc công trình nghiên cứu nào khác. Nếu tôi không thực hiện đúng các cam kết nêu trên, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trƣớc kỷ luật của nhà trƣờng cũng nhƣ pháp luật Nhà nƣớc.
ĐẶNG ANH TÙNG iii MỤC LỤC LỜI CÁM ƠN. ii LỜI CAM KẾT .iii MỤC LỤC. iv DANH SÁCH VIẾT TẮT. vi DANH MỤC HÌNH ẢNH.
vii DANH MỤC BẢNG BIỂU. TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI. Tổng quan về các hệ thống định vị cho robot di động. Hệ thống định vị tích hợp dùng Stereo-Vision và INS.
Bộ lọc Kalman mở rộng EKF. Mục tiêu và các nội dung cần giải quyết của đề tài. HỆ THỐNG DẪN ĐƢỜNG QUÁN TÍNH INS. Tổng quan các giải thuật của hệ INS.
Giải thuật EKF thích nghi hệ INS. Xác định mô hình đối tƣợng và mô hình đo lƣờng cho bộ lọc Kalman theo phƣơng pháp DCM. Tính toán các giá trị nhiễu nền. Kết quả thực nghiệm giải thuật định vị dùng INS.
HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ DÙNG STEREO-CAMERA. Khái niệm hệ thống định vị dùng stereo-camera. Giải thuật định vị dùng stereo-camera. Kết quả thực nghiệm giải thuật định vị dùng stereo-camera.
HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TÍCH HỢP. Cân chỉnh hệ thống INS/Stereo-camera. Cân chỉnh hệ thống GPS/INS/Stereo-camera. Cân chỉnh hệ thống dùng SVD (singular value decomposition).
Kết quả thực nghiệm cân chỉnh hệ GPS/INS/Stereo-camera. Hệ thống định vị tích hợp bất đồng bộ INS/Stereo-camera. 52 iv CHƢƠNG 5. HIỆN THỰC GIẢI THUẬT ĐỊNH VỊ TÍCH HỢP & KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM.
Mô hình phần cứng. Mô hình phần mềm. Phần mềm phân tích và mô phỏng dùng MATLAB. Chạy thời gian thực và thu thập dữ liệu dùng C++ trên board PC.
Kết quả thực nghiệm hệ thống định vị tích hợp INS/Stereo-camera. KẾT LUẬN & HƢỚNG PHÁT TRIỂN. Hƣớng phát triển. 70 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC.
71 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 72 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG. 76 v DANH SÁCH VIẾT TẮT INS: Inertial Navigation System IMU: Inertial Measurement Unit MEMS: Microelectromechanical systems GPS: Global Positioning System vi DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Minh họa ba câu hỏi cơ bản trong lĩnh vực robot di động .2 Robot Pioneer 3-DX là robot có hai bánh vi sai, có thể định vị robot dựa vào encoder trên từng bánh.3 Robot tự hành thám hiểm sao Hỏa Curiosity dùng kết hợp Wheel/Stereo/INS để định vị với độ chính xác cao 2-3% .4 Cảm biến IMU của hãng Xsens với sai số động nhỏ hơn 2° là loại thường dùng trong các nghiên cứu trên thế giới về hệ thống INS cho robot di động.5 Sơ đồ tổng quát hệ thống INS .6 Chất lượng định vị tăng lên rõ rệt sau khi vừa tắt chức năng SA trên vệ tinh. Sai số cả kinh độ và vĩ độ đều nhỏ hơn 20m.7 Từ trái qua phải là: cảm biến siêu âm, laser scanner giá rẻ SICK, laser scanner cao cấp Velodyle Lidar, và Microsoft Kinect .8 Ảnh cho độ sâu từng pixel từ Kinect & Hình ảnh không gian 3D tái tạo từ bộ quét laser .9 Định vị cho quadrotor dùng camera đơn [5] .10 Xe thu thập dữ liệu của Đại học KIT, Đức [22] và kết quả chạy giải thuật của Hernan [19].
Hai đường định vị dùng stereo-camera và đường chuẩn đo từ GPS gần như trùng nhau.1 Sơ đồ khối bộ ước lượng EKF thích nghi hai tầng. Mô hình tinh chỉnh độ lớn ma trận covariance. Mô hình đóng-ngắt bộ khử nhiễu nền.4 Giá trị nhiễu nền của vận tốc góc theo thời gian .5 Độ lệch của t m từ trường tr c , trước và sau khi c n chỉnh.6 Trường hợp quay cả ba tr c x, y, z của IMU. Ba đường lần lượt là các góc Roll, pitch, yaw trên ba tr c .7 Đặt IMU đứng yên.
Cho tác động từ trường ngoài.1 Mô hình hình học tính toán tọa độ 3D của điểm dùng hai ảnh trái và phải .2 Mô hình ước lượng chuyển động của Stereo camera .3 Bộ lọc các đặc trưng blob & corner dùng ma trận 5x5 .4 Thử nghiệm chạy vòng tròn. Sai só lớn nhất là 0.36m trên tổng quãng đường khoảng 15m (2.5 Thử nghiệm chạy thẳng. Sai số tối đa 0.1 Bố trí thiết bị để thực hiện thí nghiệm cân chỉnh góc lệch .2 Góc lệch giữa camera và IMU và nguyên lý cân chỉnh .3 Hình chiếu của đoạn thẳng lên hình cầu đơn vị .4 Vector thẳng đứng được xác định bằng camera sử d ng các điểm vô cực của ảnh .5 Vị trí của bàn cờ đối với hệ tr c camera trong các thí nghiệm .6 Sai số của từng thí nghiệm.7 Hình ban đầu của hai hệ GPS và INS/Stereo-camera.8 Hình hai đường di chuyển sau cân chỉnh .9 Sai số sau khi cân chỉnh của hai hệ .10 Hình ban đầu của hai hệ GPS và INS/Stereo-camera.11 Hình hai đường di chuyển sau cân chỉnh .12 Sai số sau khi cân chỉnh của hai hệ .13 Mô hình tích hợp hệ thống định vị .1 Cảm biến IMU 9DOFs ADIS16405 của Analog Devices.2 Stereo-camera thương mại Bumblebee của Point Grey .3 GPS-RTK chính xác cấp cm của South .4 Board máy tính dùng trong phần cứng –Mặt trên.5 Board máy tính dùng trong phần cứng –Mặt dưới .6 Bàn xoay kiểm tra chất lượng IMU .7 Mô hình phần cứng board mạch xử lí INS .8 Mô hình phần cứng bàn xoay đánh giá chất lượng IMU .9 Mô hình phần cứng hệ thống tích hợp GPS/INS/Stereo-camera .10 Lấy dữ liệu trên xe kéo trong s n trường .11 Lấy dữ liệu trên xe hơi trên đường .12 Quy trình kết hợp MATLAB Embedded Coder với KeilC cho VĐK STM32F407 .13 Mô hình giải thuật cho Vision thread .14 Mô hình giải thuật cho Serial thread .15 Mô hình giải thuật cho Vision thread .16 Ảnh trái phải thu được từ camera khi đặt trên thanh trượt .17 Hình trên là kết quả quãng đường ước lượng so sánh từ các hai phương pháp. Dữ liệu chuẩn lấy từ encoder.18 Đồ thị kết quả từ tập dữ liệu số 2 .19 Ảnh trái khi đặt camera nằm ngang,ảnh phải là camera sau khi nghiêng xuống 30° đã mất phần bầu trời trong ảnh .20 Hình trái phải ngoài thực tế chói sáng rất khó dò đặc trưng .21 [BK2] Đường di chuyển khoảng 120m.22 [BK2] Sai số ngõ ra tăng theo thời gian .
