I. Giới thiệu
Nghiên cứu điều khiển bám theo và bắt vật 3D bằng stereo vision và visual servoing tập trung vào việc phát triển một hệ thống tương tác giữa con người và robot. Hệ thống này sử dụng stereo vision để nhận diện và theo dõi các đối tượng trong không gian 3D. Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng bộ phát hiện và ước lượng tư thế của vật thể cũng như bàn tay người, từ đó điều khiển robot thực hiện các thao tác bám theo và gắp vật thể một cách chính xác. Việc áp dụng visual servoing cho phép robot phản ứng linh hoạt với các chuyển động của đối tượng, nâng cao khả năng tương tác giữa con người và robot.
1.1 Lý do chọn đề tài
Xu hướng phát triển công nghiệp 4.0 đã tạo ra những môi trường mà con người và robot có thể tương tác trực tiếp. Đặc biệt, đại dịch COVID-19 đã thúc đẩy nhu cầu sử dụng robot trong các lĩnh vực như y tế và chăm sóc người cao tuổi. Nghiên cứu này nhằm giải quyết các vấn đề liên quan đến tương tác giữa con người và robot, từ đó mở ra hướng đi mới cho việc ứng dụng công nghệ trong thực tiễn.
1.2 Tổng quan tài liệu
Nghiên cứu đã tham khảo nhiều tài liệu liên quan đến visual servoing và stereo vision. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng việc kết hợp giữa các công nghệ này có thể cải thiện hiệu suất của robot trong việc nhận diện và tương tác với các đối tượng trong không gian 3D. Các phương pháp như thuật toán phát hiện vật thể và ước lượng tư thế đã được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực này.
II. Bộ phát hiện và ước lượng tư thế
Chương này trình bày chi tiết về bộ phát hiện và ước lượng tư thế của vật thể và bàn tay người. Bộ phát hiện được xây dựng dựa trên các công nghệ computer vision hiện đại, sử dụng camera RGB-D để thu thập dữ liệu hình ảnh. Hệ thống thị giác máy được thiết kế để nhận diện vật thể và bàn tay người trong không gian 3D. Kết quả từ bộ phát hiện sẽ được sử dụng để ước lượng tư thế của các đối tượng, giúp robot thực hiện các thao tác một cách chính xác.
2.1 Bộ phát hiện vật thể
Bộ phát hiện vật thể sử dụng các thuật toán như SIFT và CNN để nhận diện và phân loại các đối tượng trong không gian. Việc phát hiện chính xác là điều kiện tiên quyết để robot có thể thực hiện các thao tác bám theo và gắp vật thể. Hệ thống đã được thử nghiệm với nhiều loại vật thể khác nhau trong các điều kiện ánh sáng và môi trường khác nhau.
2.2 Bộ ước lượng tư thế
Bộ ước lượng tư thế sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng để dự đoán chuyển động của vật thể và bàn tay người. Qua đó, robot có thể theo dõi và điều chỉnh hành động của mình để phù hợp với chuyển động của đối tượng. Kết quả cho thấy độ chính xác của bộ ước lượng tư thế đạt được là rất cao, cho phép robot thực hiện các thao tác một cách mượt mà và hiệu quả.
III. Bộ điều khiển robot
Chương này mô tả chi tiết về bộ điều khiển robot, trong đó tập trung vào việc sử dụng visual servoing để điều khiển robot bám theo và gắp vật thể. Hệ thống điều khiển được thiết kế để xử lý thông tin từ bộ phát hiện và ước lượng, từ đó đưa ra các quyết định điều khiển cho robot. Việc sử dụng robot điều khiển cho phép thực hiện các thao tác phức tạp trong không gian 3D một cách tự động và chính xác.
3.1 Cơ sở động học Robot
Cơ sở động học của robot được thiết kế dựa trên mô hình Denavit-Hartenberg, cho phép xác định vị trí và tư thế của robot trong không gian 3D. Các thông số động học được tối ưu hóa để đảm bảo robot có thể thực hiện các thao tác bám theo và gắp vật thể một cách linh hoạt.
3.2 Quy trình điều khiển tương tác
Quy trình điều khiển tương tác giữa robot và người được xây dựng dựa trên các thông tin phát hiện và môi trường. Robot sẽ tiến hành quyết định nhanh chóng để theo dõi đối tượng mục tiêu, từ đó thực hiện các thao tác gắp hoặc trả vật. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống có thể hoạt động hiệu quả trong các tình huống thực tế.
IV. Kết quả thực nghiệm và đánh giá
Chương này trình bày kết quả thực nghiệm của hệ thống, bao gồm việc đánh giá hiệu suất của bộ phát hiện, ước lượng tư thế và điều khiển robot. Các thí nghiệm được thực hiện trong môi trường thực tế để kiểm tra khả năng hoạt động của hệ thống. Kết quả cho thấy hệ thống có thể cập nhật thông tin với tần số 33Hz, cho phép robot thực hiện các thao tác bám theo và gắp vật thể một cách chính xác và nhanh chóng.
4.1 Đánh giá hiệu suất hệ thống
Hệ thống được đánh giá dựa trên các tiêu chí như độ chính xác trong việc phát hiện và ước lượng tư thế, thời gian phản hồi và khả năng tương tác. Kết quả cho thấy hệ thống có khả năng hoạt động hiệu quả trong việc theo dõi và gắp vật thể trong không gian 3D.
4.2 Hạn chế và hướng phát triển
Mặc dù hệ thống đạt được nhiều thành công, vẫn còn tồn tại một số hạn chế như độ chính xác trong điều kiện ánh sáng yếu. Hướng phát triển tiếp theo là cải tiến thuật toán phát hiện và ước lượng tư thế, đồng thời mở rộng khả năng tương tác của robot với các đối tượng khác nhau trong môi trường thực tế.
