I. Giới thiệu về Mô hình Quadcopter và Điều khiển Bay Bám Đối tượng
Luận văn tập trung vào mô hình quadcopter tự động phát hiện và theo dõi đối tượng. Quadcopter, hay thiết bị bay không người lái (UAV), đang ngày càng phổ biến trong nhiều lĩnh vực. Công nghệ điều khiển bay quadcopter đã phát triển vượt bậc, cho phép UAV thực hiện nhiều nhiệm vụ phức tạp, trong đó có bám theo đối tượng. Tuy nhiên, các hạn chế về phần cứng và xử lý ảnh thời gian thực vẫn là thách thức. Luận văn này đề xuất một mô hình quadcopter tự phát triển, giải quyết các vấn đề trên bằng cách sử dụng xử lý ảnh và kỹ thuật theo dõi bộ lọc tương quan. HCMUTE, trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, là nơi thực hiện nghiên cứu này. Nghiên cứu thuộc lĩnh vực nghiên cứu khoa học, cụ thể là dự án tốt nghiệp.
1.1 Mục tiêu Nghiên cứu
Mục tiêu chính là xây dựng một mô hình quadcopter hoàn chỉnh, có khả năng điều khiển bay và bám theo đối tượng. Đây là một dự án tốt nghiệp đòi hỏi sự kết hợp kiến thức về điều khiển bay tự động, xử lý ảnh, và nhận dạng đối tượng. Thời gian hoàn thành dự án cũng là một yêu cầu quan trọng. Nghiên cứu dựa trên nền tảng computer vision và xử lý ảnh. Việc sử dụng các thuật toán object tracking và object detection là trọng tâm. Các thuật toán điều khiển, đặc biệt là PID controller, đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo điều khiển bay ổn định và chính xác. Arduino, ESP32, hoặc STM32 có thể được sử dụng làm bộ vi điều khiển. Các cảm biến như IMU, GPS, và camera là thiết yếu trong hệ thống.
1.2 Tổng quan về Công nghệ Liên quan
Luận văn khảo sát nghiên cứu quốc tế và nghiên cứu trong nước về quadcopter và bám theo đối tượng. Nghiên cứu quốc tế chỉ ra sự phát triển mạnh mẽ của thị trường UAV, với nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Các công nghệ tiên tiến như bám theo đối tượng bằng GPS/GSC, nhận dạng đối tượng dựa trên computer vision, và thậm chí điều khiển bằng suy nghĩ đã được nghiên cứu. Nghiên cứu trong nước cho thấy sự quan tâm ngày càng tăng đối với quadcopter, nhưng vẫn còn một số hạn chế về kinh nghiệm và nguồn lực. Luận văn đề cập đến các hạn chế của mô hình quadcopter tự phát triển, chẳng hạn như thời gian bay ngắn và khả năng bám theo đối tượng còn giới hạn. Các thực nghiệm và phân tích dữ liệu sẽ được thực hiện để đánh giá hiệu quả của mô hình quadcopter.
II. Thiết kế và Triển khai Mô hình Quadcopter
Phần này tập trung vào thiết kế quadcopter, bao gồm khung quadcopter, hệ thống điện tử, và phần mềm điều khiển. Thiết kế quadcopter cần cân nhắc các yếu tố như trọng lượng, kích thước, và khả năng mang tải. Việc lựa chọn các thành phần điện tử như Arduino, ESP32 hoặc STM32 ảnh hưởng đến khả năng xử lý và độ tin cậy của hệ thống. Lắp ráp quadcopter đòi hỏi sự chính xác cao để đảm bảo hoạt động ổn định. Kiểm tra quadcopter sau khi lắp ráp là bước quan trọng để phát hiện và khắc phục lỗi.
2.1 Phần Cứng
Phần này mô tả chi tiết phần cứng của mô hình quadcopter. Nó bao gồm khung quadcopter, động cơ, cánh quạt, bộ điều khiển bay, IMU, GPS, và camera. Thiết kế khung quadcopter cần đảm bảo độ bền và trọng lượng nhẹ. Việc lựa chọn động cơ và cánh quạt ảnh hưởng đến hiệu suất bay. Camera đóng vai trò quan trọng trong việc nhận dạng đối tượng. IMU cung cấp thông tin về gia tốc và tốc độ góc. GPS hỗ trợ định vị và điều hướng. Hệ thống nhúng (ví dụ: Arduino, ESP32, hoặc STM32) xử lý dữ liệu từ các cảm biến và điều khiển động cơ.
2.2 Phần Mềm và Thuật Toán
Phần mềm điều khiển bay là phần cốt lõi của hệ thống. Nó sử dụng thuật toán điều khiển PID để điều chỉnh tốc độ và hướng của quadcopter. Thuật toán điều khiển PID cần được tối ưu hóa để đảm bảo độ ổn định và chính xác của điều khiển bay. Xử lý ảnh được sử dụng để nhận dạng đối tượng. Thuật toán object detection và object tracking được áp dụng để xác định vị trí và theo dõi đối tượng. Mô phỏng quadcopter trước khi thực hiện trên thiết bị thật giúp giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa thuật toán. Học máy và mạng nơ-ron có thể được sử dụng để nâng cao độ chính xác của nhận dạng đối tượng.
III. Kết quả Thực Nghiệm và Phân Tích
Phần này trình bày kết quả thực nghiệm của mô hình quadcopter. Thực nghiệm được thực hiện để đánh giá hiệu suất của hệ thống trong việc bám theo đối tượng. Phân tích dữ liệu được thực hiện để đánh giá độ chính xác, độ ổn định, và khả năng bám theo đối tượng trong các điều kiện khác nhau. Kết quả thực nghiệm được trình bày dưới dạng biểu đồ, bảng số liệu, và video.
3.1 Phương Pháp Thực Nghiệm
Thực nghiệm được tiến hành trong môi trường có kiểm soát. Đối tượng được lựa chọn để thử nghiệm khả năng bám theo đối tượng của quadcopter. Các thông số như khoảng cách, tốc độ, và hướng của đối tượng được ghi nhận. Dữ liệu thu thập được bao gồm vị trí, hướng, và tốc độ của quadcopter trong suốt quá trình bám theo đối tượng. Kết quả thực nghiệm được so sánh với các nghiên cứu khác để đánh giá hiệu quả của mô hình quadcopter.
3.2 Phân Tích và Đánh Giá
Phân tích dữ liệu được thực hiện để đánh giá hiệu suất của hệ thống. Các chỉ số quan trọng bao gồm độ chính xác của bám theo đối tượng, độ ổn định của điều khiển bay, và thời gian phản hồi của hệ thống. Kết quả thực nghiệm được phân tích để xác định các điểm mạnh và điểm yếu của mô hình quadcopter. Các đề xuất được đưa ra để cải thiện hiệu suất của hệ thống trong tương lai. Ứng dụng thực tế của mô hình quadcopter cũng được thảo luận. Tối ưu hóa thuật toán là một phần quan trọng của phân tích dữ liệu.
IV. Kết luận và Hướng Phát Triển
Phần này tóm tắt các kết quả nghiên cứu, nhấn mạnh các đóng góp, hạn chế, và đề xuất cho các nghiên cứu tương lai. Luận văn đóng góp vào lĩnh vực điều khiển robot bay và xử lý ảnh. Các hạn chế của nghiên cứu được chỉ ra rõ ràng. Các hướng phát triển trong tương lai được đề xuất để cải thiện hệ thống.
