I. Giới thiệu tổng quan về Visual Odometry và Stereo Camera
Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển hệ thống định vị 3D sử dụng stereo camera. Visual Odometry là phương pháp ước lượng chuyển động của camera dựa trên phân tích các cặp ảnh liên tiếp. Phương pháp này được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như rô bốt tự hành, hệ thống hỗ trợ lái xe, và định vị không gian. Stereo camera với hai ống kính cho phép mô phỏng thị giác hai mắt của con người, giúp thu nhận hình ảnh 3D và đo lường khoảng cách chính xác.
1.1. Khái niệm Visual Odometry
Visual Odometry là kỹ thuật xác định vị trí và hướng chuyển động của thiết bị bằng cách phân tích các hình ảnh liên tiếp từ camera. Phương pháp này khắc phục được các hạn chế của odometry truyền thống, như sự phụ thuộc vào độ chính xác của cảm biến bánh xe và hiện tượng trượt bánh. Visual Odometry được ứng dụng trong các hệ thống tự động hóa, định vị không gian, và thị giác máy tính.
1.2. Stereo Camera và ứng dụng
Stereo camera là loại camera có hai ống kính, cho phép thu nhận hình ảnh 3D và đo lường khoảng cách. Cấu trúc này mô phỏng thị giác hai mắt của con người, giúp tăng độ chính xác trong việc xác định vị trí và chuyển động. Stereo camera được sử dụng trong các ứng dụng như rô bốt tự hành, máy bay không người lái, và hệ thống giám sát đô thị.
II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Luận văn trình bày các khái niệm cơ bản về xử lý hình ảnh, mô hình camera, và hình học 3D. Các thuật toán như Gauss-Newton và RANSAC được sử dụng để ước lượng chuyển động của camera. Stereo camera Bumblebee 2 được chọn làm thiết bị chính để thu nhận hình ảnh và đo lường khoảng cách. Phương pháp Visual Odometry được triển khai qua các bước: đọc ảnh, hiệu chỉnh ảnh, phát hiện điểm đặc trưng, và ước lượng chuyển động.
2.1. Xử lý hình ảnh và mô hình camera
Quá trình xử lý hình ảnh bao gồm việc hiệu chỉnh ảnh, phát hiện điểm đặc trưng, và tính toán disparity để xây dựng hình ảnh 3D. Mô hình camera được sử dụng để xác định các thông số nội và ngoại của camera, giúp tăng độ chính xác trong việc ước lượng chuyển động.
2.2. Thuật toán ước lượng chuyển động
Các thuật toán Gauss-Newton và RANSAC được áp dụng để ước lượng chuyển động của camera dựa trên các điểm đặc trưng. Gauss-Newton giúp tối ưu hóa các thông số chuyển động, trong khi RANSAC loại bỏ các điểm nhiễu, đảm bảo độ chính xác của kết quả.
III. Kết quả thực nghiệm và ứng dụng
Luận văn trình bày kết quả thực nghiệm của hệ thống định vị 3D sử dụng stereo camera. Hệ thống được thử nghiệm trong các môi trường khác nhau, bao gồm trong nhà và ngoài trời. Kết quả cho thấy độ chính xác cao trong việc xác định vị trí và chuyển động của đối tượng. Hệ thống có thể kết hợp với các phương pháp khác như GPS và INS để ứng dụng trong các lĩnh vực như y tế, công nghiệp, và quân sự.
3.1. Kết quả thực nghiệm
Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống định vị 3D đạt độ chính xác cao với sai số khoảng 5%. Hệ thống có thể xác định vị trí và chuyển động của đối tượng theo ba trục x, y, z và các góc pitch, yaw, roll. Kết quả được so sánh với dữ liệu từ GPS và INS, cho thấy sự tương đồng và độ tin cậy cao.
3.2. Ứng dụng thực tế
Hệ thống có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như y tế (theo dõi chuyển động khớp), công nghiệp (điều khiển cần trục), và quân sự (giám sát tên lửa). Khả năng kết hợp với các phương pháp khác như GPS và INS giúp mở rộng phạm vi ứng dụng của hệ thống.
