Chương 1: Tổng quan van dé nghiên cứu Left Assistant Pushing Region Í Overshot Right Assistant Region Pushing Region Hình 1.13 Kết quả nghiên cứu và phân tích giải thuật [10] 1.4 Hướng nghiên cứu chính cia đề tài Đề tài tập trung nghiên cứu ở các nội dung sau: - Ung dụng xử lý anh trong việc xác định vi tri của robot, vi tri điểm đích, hướng chuyển động. Bằng việc gán các điểm màu cho robot và đích đến, sau đó dùng kỹ thuật xử lý ảnh để nhận dạng từ đó xác định vi trí của robot, hướng chuyển động đến đích dé đưa ra các cách điều khiến robot hợp lý. Màu đánh đầu điểm đích Màu đánh dau đầu robot Màu đánh đấu thần robot Hình 1.14 Quy ước các điểm màu dùng dé xác định robot, điểm dich. Chương 1: Tổng quan van dé nghiên cứu - Ung dụng kết quả về khoảng cách, góc lệch của robot so với đích đến của bài toán trên dé điều khiến robot cá di chuyển từ vị trí ban đầu đến vị trí đích.
Ứng dụng kết qua xử lý ảnh điều khiến chuyển động cho robot. Trong quá trình chuyển động, do ma sát với nước, quán tinh. robot có thé lệch so với hướng chuyển động lúc đầu (xác định bang ảnh của robot và đích đến lúc ban đầu) thì nhiệm vụ của xử lý ảnh là cập nhật liên tục ảnh trong quá trình chuyển động dé đưa ra các sai lệch nhằm điều khiến robot chuyển động theo đúng với hướng yêu câu. - Phực nghiệm ứng dụng xử lý ảnh trên mô hình robot cá sử dụng động co RC servo với bộ điều khiển dsPIC 30F6014A.
10 Chương 2: Mô hình hóa CHƯƠNG 2: MO HÌNH HÓA 2.1 Gia thuyết và ký hiệu Trong nội dung mô hình hóa, tác giả tham khảo phân phân tích động học cho mô hình robot cá 5 khâu 4 khớp. Việc mô hình hóa robot cá 5 khâu 4 khớp hay 4 khâu 3 khớp là gần như giống nhau, chỉ khác nhau ờ chỗ số khớp động được thêm vào. Đối với Robot cá dạng Carangiform, số lượng khớp càng nhiều thì phần đuôi (caudal part) của cá chuyển động càng êm và càng giống với cá thực. Từ [11], [12] ta có các giả thuyết và phương trình như sau: Các giả thuyết về mô hình robot cá: e Phan thân đều cứng hoàn toàn.
e Lực đây được tạo ra nhờ vây đuôi. e Phân đuôi bao gồm 4 khâu 3 khớp. e 2 khớp đuôi gan các động cơ trừ khớp cuối cùng liên kết với vây đuôi. e Tai các khớp có gan lò xo giảm chấn tương đương quy đổi từ động cơ và khớp cuôi có lò xo găn thêm vào.1 Mô hình robot cá 5 khâu, 4 khớp.3 Mô hình luc tac dụng lên robot ca[13] Các ký hiệu được sử dụng: Bảng 2.1 Các ký hiệu Ký hiệu Chú thích Kì, Ko, ks, Ka Độ cứng tương đương của lò xo.
bị, bạ, bạ, bạ Độ can nhớt của các khớp. đ¡, 42; 93> 44 Góc tuyệt đối của các khâu. T¡, Tạ, Tà Momen động cơ đặt vào các khớp 1, 2, 3. Mo, Hạ, Hạ, Ms, My, Ji, Jo, Lần lượt là khối lượng và momen quán tinh tai J3, Ja trọng tâm các khâu.
lo, lh, lạ, la, la, ls Chiéu dai cac khau. 12 Chương 2: Mô hình hóa Ag, a1, ao, a3, ay Khoảng cach từ khớp thứ i đến trọng tâm khâu I1. Qi Luc suy rộng. R Hàm tiêu tan Rayleigh.
2C,L Chiều dài, cao của vây đuôi. 5 Diện tích phan thân — vuông góc với dòng chảy. p Ty trọng của nước. u vận tốc tương đối so với mp theo phương y.
U Vận tốc tuyệt đối của trọng tâm của đuôi. U, Vận tốc dòng chảy. XG, VG Quãng đường và vận tốc Robot theo phương trục x. Cp Hệ số phụ thuộc vào hình dạng Robot 2.2 _ Mô hình hóa Phương pháp Lagrang được sử dụng để mô hình hóa Robot Phương trình Lagrange: d (=) ôL „ OR -9, (2.1) dt\aqg,) eq, a4;1 Lực suy rộng bao gôm momen của các động co va momen gây ra bởi các thành phan lực đây Fp và Fo Mô hình lực đây: Mô hình lực đây tác dụng lên vây đuôi được đề nghị [10] như hình 2.
13 Chương 2: Mô hình hóa A y y 2npLCU?sina q4 œ U xX xX > 0 > Hình 2.4 Mộ hình lực thủy động trên phan dudi[14] Fy: Thanh phan lực tỉ lệ với gia tốc vây đuôi, nhưng ngược hướng F.2) Fy: Thành phan lực nâng vuông góc với dòng chảy F, =2mpLCU’ sina cos a (2.5 Mô hình vận tốc trên phan đuôi [14] h,—F,= zoLC” lới sinz + au cos a)- 2zoLCU” sina cosa (2.6) Từ đó viết được phương trình động lực học: 14 Chương 2: Mô hình hóa Đề giải được phương trình (2.7), ta chuyển qua hệ phương trình cấp 1 bang các đặt các bién trạng thái như sau: X, = 93%, =4, 3; =đ;:X, = 4, Xs = G3X, = 4, (2.8) X, = G33Xg = đ, Xs = 3X0 = đo 1000 0 0 0 0 0 0 x fi, | 0100 0 0 0 0 0 0 X, fs 0010 0 0 0 0 0 0 X; f 0001 0 0 0 0 0 0 Xu +, uM 000 0m. m, my mực 0 mg X= Xs / Pe fs (2.9) 0 0 0 0 ms ime Mer Meg O Mery X¢ it 0000 0 m m, my 0 mạ X; ⁄ 0 0 0 DO mgs Mg, Mg, my O my Xg Ig 0000 0 0 0 0 1 0 Xq fo L0 0 0 DO Mos Mog Moz Mog DO Mojo, | Xo | to| Viết lại (2.7) ta được hệ phương trình (2.10) Thông thường để giải phương trình (2.10) ta tìm ma trận nghịch đảo của ma trận M. Tuy nhiên xảy ra trường hợp ma trận M bị suy biến, làm phương trình không giải được. Dé giải quyết van để này, ta áp dụng phương pháp SVD (singular value decomposition).
Khi ma trận M bị suy biến, dựa vào phương pháp này ta sẽ tìm ma trận nghịch bởi việc chấp nhận sai số trong khoảng cho phép. Phương trình ( 2.10) đưa về được dạng (2.11) M' còn được gọi là ma trận giả đảo. Phương trình được giải bằng phương pháp số Runge — Kutta để tìm ra các biến trạng thái. 15 Chương 2: Mô hình hóa Sau khi tìm được các thông số bên trong của robot.
Ta tìm được các 2 thành phần ngoại lực Fz và Fp. Áp dụng định luật II Newton ta viết được phương trình chuyển động của robot dưới nước.5C,/œ¿S: Lực cản trong nước, Mẹ: Khối lượng toàn bộ robot trong nước.Giải phương trình này ta được quãng đường và vận tốc của Robot theo phương x. 16 Chương 3: Xử lý ảnh và ứng dụng xử lý ảnh xác định khoảng cách giữa 2 điểm CHUONG 3: XỬ LY ANH VA UNG DUNG XU LY ANH XÁC ĐỊNH KHOANG CÁCH GIỮA 2 BIEM TRONG MAT PHANG 3.1 Tong quan xử lý anh Con người thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóng vai trò quan trọng nhất. Những năm gan đây với sự phát trién của phan cứng máy tính, xử lý ảnh và đồ họa đã phát triển một cách mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong cuộc sống.
Xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng trong tương tác người và máy. Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhăm cho ra kết quả mong muốn. Kết qua dau ra của một quá trình xử lý ảnh có thé là một ảnh tốt hơn hoặc một kết luận. Anh Anh "| XU LY ANH << Tr “Tốt hơn” Kêt luận Hình 3.1 Quá trình xử lý ảnh Ảnh có thể xem là một tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như là đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nao đó tại một vị trí nào đó của đối tượng trong không gian và nó có thé xem như một hàm n biến P(c¡, C>,.
Do đó ảnh trong xử lý ảnh có thê xem như ảnh n chiêu. Sơ đồ tổng quát của một hệ thông xử lý ảnh: Hệ quyết định Thu nhân ảnh Trích chọn Hậu Đôi sảnh rút (Scanner, Lại Tiên xu lý La dicdiém FP} - xư lý >) ra kết luận Camera,Sensor) v 1 Hình 3.2 Các bước cơ bản trong một hệ thông xử lý ảnh 17 Chương 3: Xử lý ảnh và ứng dụng xử lý ảnh xác định khoảng cách giữa 2 điểm 3.2 Một số khái niệm cơ ban về anh và điểm ảnh 3.1 Điểm ảnh Ảnh tự nhiên là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Đề xử lý bằng máy tính, ảnh cần được số hóa. Số hóa ảnh là sự biến đối gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật vẻ vị trí (không gian) và độ sáng (mức xám).
Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữa chúng. Mỗi một điểm như vậy gọi là điểm ảnh (PE: Picture Element) hay gọi tat là Pixel. Trong khuôn kh6 ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa độ (x,y). Điểm anh (pixel) la một phan tử của ảnh số tại toa độ (x,y) với độ xám hoặc màu nhất định.
Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh sỐ gan như thật. Mỗi phan tử trong ma trận được gọi là một phan tử ảnh. Diém anh Hình 3.3 Điểm ảnh trên anh số 3.2 Độ phân giải ảnh Độ phân giải (Resolution) của ảnh là một mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị. Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thay được su liên tục cua anh.
Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bố, đó chính là độ phân giải và được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều.3 Mức xám ảnh Mức xám anh là cường độ sáng của nó được gan băng giá tri sô tại diém đó. 18 Chương 3: Xử lý ảnh và ứng dụng xử lý ảnh xác định khoảng cách giữa 2 điểm Các thang mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (mức 256 là mức phố dụng. Ly do: từ kỹ thuật máy tính sử dụng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám: mức xám dùng | byte biểu diễn 2° = 256 mức, từ 0 đến 255). a)Ảnh màu b) Ảnh xám Hình 3.4 Chuyên ảnh từ ảnh màu sang ảnh x4m[15] 3.
Tìm hiếu về mô hình camera 3.1Các đặc tính cúa camera Có hai đặc tính: - Đặc tính bên trong camera (intrinsic): độ dài tiêu cự (focal length), điểm gốc, mối quan hệ giữa tọa độ điểm ảnh trên hình ảnh và tọa độ tham chiếu của camera. - Đặc tính bên ngoài (extrinsic): vi tri và hướng cua camera khi làm việc trong không gian.