I. Tổng quan
Luận văn tập trung vào việc tự động hóa lập trình điều khiển mobile robot bám đối tượng bằng thị giác nổi trên nền FPGA. Nghiên cứu này nhằm ứng dụng thị giác máy tính vào robot tự hành, giúp robot có khả năng nhận dạng và bám đối tượng một cách chính xác. Thị giác nổi được sử dụng để xác định vị trí và khoảng cách của đối tượng, trong khi FPGA đóng vai trò xử lý tín hiệu và điều khiển robot. Luận văn cũng đề cập đến các công trình nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước, từ đó xác định mục tiêu và phương pháp nghiên cứu cụ thể.
1.1 Giới thiệu đề tài
Luận văn nghiên cứu việc ứng dụng thị giác máy tính vào robot tự hành, đặc biệt là mobile robot. Thị giác nổi được sử dụng để nhận dạng đối tượng và tính toán khoảng cách, trong khi FPGA đảm nhiệm việc xử lý tín hiệu và điều khiển robot. Nghiên cứu này nhằm nâng cao khả năng tự động hóa của robot trong các ứng dụng thực tế như quân sự, thám hiểm, và dân sự.
1.2 Các công trình nghiên cứu liên quan
Luận văn tham khảo các công trình nghiên cứu quốc tế và trong nước về thị giác máy tính, xử lý ảnh, và FPGA. Các nghiên cứu quốc tế tập trung vào nhận dạng ảnh và thị giác nổi trên nền FPGA, trong khi các nghiên cứu trong nước chủ yếu ứng dụng xử lý ảnh trong các lĩnh vực như nhận dạng biển số xe và quản lý bãi đỗ xe.
II. Cơ sở lý thuyết
Chương này trình bày các cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh, thị giác máy tính, và FPGA. Các khái niệm cơ bản như phần tử ảnh, không gian màu, và thuật toán Hough được giải thích chi tiết. Thị giác nổi được sử dụng để xác định khoảng cách và vị trí của đối tượng, trong khi FPGA đóng vai trò xử lý tín hiệu và điều khiển mobile robot.
2.1 Cơ sở lý thuyết về ảnh số
Phần này giới thiệu các khái niệm cơ bản về xử lý ảnh, bao gồm phần tử ảnh, độ phân giải, và mức xám. Các không gian màu như RGB, HSV, và YCbCr được giải thích chi tiết, cùng với ứng dụng của chúng trong thị giác máy tính.
2.2 Nhận dạng đối tượng bằng thuật toán Hough
Thuật toán Hough được sử dụng để nhận dạng các đối tượng hình học như đường thẳng và đường tròn trong ảnh. Phương pháp này biến đổi ảnh từ không gian tọa độ Descartes sang không gian tham số, giúp xác định vị trí và hình dạng của đối tượng một cách chính xác.
III. Xây dựng giải thuật
Chương này trình bày quá trình xây dựng giải thuật điều khiển mobile robot bám đối tượng. Các giải thuật bao gồm thu nhận ảnh, xử lý ảnh, nhận dạng ảnh, và bám đối tượng. Ngôn ngữ Verilog được sử dụng để lập trình trên nền FPGA, giúp kiểm soát và điều khiển robot một cách hiệu quả.
3.1 Giải thuật thu nhận ảnh
Giải thuật này tập trung vào việc thu thập ảnh từ hai camera và lưu trữ chúng vào bộ nhớ SDRAM. Khối I2C_AV_config được sử dụng để cấu hình camera và đảm bảo dữ liệu ảnh được truyền một cách chính xác.
3.2 Giải thuật xử lý ảnh
Giải thuật xử lý ảnh bao gồm các bước như chuyển đổi không gian màu, lọc ảnh, và nhận dạng đối tượng. Thuật toán Hough được sử dụng để nhận dạng các đối tượng hình học trong ảnh, giúp xác định vị trí và khoảng cách của đối tượng.
IV. Thực nghiệm
Chương này trình bày kết quả thực nghiệm của việc áp dụng các giải thuật đã xây dựng trên mobile robot thực tế. Các kết quả bao gồm ảnh thu được từ camera, quá trình xử lý ảnh, và khả năng bám đối tượng của robot. Kết quả thực nghiệm cho thấy hiệu quả của việc sử dụng thị giác nổi và FPGA trong việc điều khiển mobile robot.
4.1 Mô hình mobile robot thực tế
Mô hình mobile robot được xây dựng với hai camera và kít FPGA DE2 115. Các kết quả thực nghiệm cho thấy khả năng nhận dạng và bám đối tượng của robot một cách chính xác.
4.2 Kết quả thực nghiệm
Các kết quả thực nghiệm bao gồm ảnh thu được từ camera, quá trình xử lý ảnh, và khả năng bám đối tượng của robot. Kết quả cho thấy hiệu quả của việc sử dụng thị giác nổi và FPGA trong việc điều khiển mobile robot.
V. Kết luận và hướng phát triển
Luận văn kết luận rằng việc sử dụng thị giác nổi và FPGA trong việc điều khiển mobile robot bám đối tượng mang lại hiệu quả cao. Các giải thuật đã xây dựng giúp robot nhận dạng và bám đối tượng một cách chính xác. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải thiện tốc độ xử lý và mở rộng ứng dụng của robot tự hành trong các lĩnh vực khác nhau.
