Nghiên Cứu Hệ Thống Dữ Liệu Đa Chiều Tại Đại Học Giao Thông Vận Tải Hà Nội

Nghiên cứu phương pháp tổng hợp cảm biến cho kỹ thuật dẫn đường robot di động, nâng cao hiệu suất và độ chính xác trong điều hướng.

• Trường học: Đại Học Giao Thông Vận Tải Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Dữ Liệu Đa Chiều
• Đề tài: Nghiên Cứu Về Hệ Thống Dữ Liệu Đa Chiều Tại Đại Học Giao Thông Vận Tải Hà Nội
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Phương pháp nghiên cứu tổng hợp cảm biến
• 1.2. Xây dựng mô hình robot di động đa cảm biến
• 1.3. Tổng hợp cảm biến dùng cho định vị và lập bản đồ dẫn đường robot di động
• 1.4. Sự ổn định Lyapunov và nguyên lý bất biến LaSalle
• 2. CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU CẢM BIẾN
• 2.1. Dữ liệu cảm biến và các phương pháp xử lý
• 2.2. Mô hình và thuật toán Kalman mở rộng
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG CẢM BIẾN TRONG ROBOT DI ĐỘNG
• 3.1. Ứng dụng cảm biến laser LRF
• 3.2. Ứng dụng camera ảnh toàn phương
• 3.3. Ứng dụng cảm biến siêu âm và các cảm biến khác
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Hệ Thống Dữ Liệu Đa Chiều tại UTT 55

Nghiên cứu về hệ thống dữ liệu đa chiều tại Đại học Giao thông Vận tải Hà Nội (UTT) tập trung vào việc khai thác và ứng dụng các công nghệ tiên tiến để quản lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu phức tạp. Mục tiêu là cung cấp thông tin chi tiết, đa chiều, hỗ trợ ra quyết định hiệu quả trong các lĩnh vực liên quan đến giao thông vận tải. Nghiên cứu này bao gồm việc xây dựng mô hình dữ liệu đa chiều, phát triển các công cụ phân tích dữ liệu, và triển khai các ứng dụng thực tế. Các công nghệ như data warehouse, OLAP, và data mining được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Trích dẫn từ tài liệu gốc cho thấy sự cần thiết của việc "tổng hợp cảm biến" để nâng cao độ chính xác và tin cậy của các ước lượng trạng thái robot.

1.1. Giới thiệu về hệ thống dữ liệu đa chiều OLAP

Hệ thống dữ liệu đa chiều (OLAP) là một phương pháp tổ chức dữ liệu cho phép phân tích thông tin từ nhiều góc độ khác nhau. Nó sử dụng mô hình dữ liệu đa chiều để biểu diễn dữ liệu dưới dạng các data cube, cho phép người dùng thực hiện các thao tác như slicing, dicing, và drill-down để khám phá thông tin chi tiết. OLAP rất quan trọng trong việc hỗ trợ ra quyết định và phân tích hiệu suất.

1.2. Vai trò của Đại học Giao thông Vận tải trong nghiên cứu

Đại học Giao thông Vận tải Hà Nội đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu và phát triển công nghệ dữ liệu đa chiều tại Việt Nam. Với đội ngũ giảng viên và sinh viên giàu kinh nghiệm, trường đã thực hiện nhiều đề tài nghiên cứu khoa học liên quan đến phân tích dữ liệu và ứng dụng hệ thống dữ liệu đa chiều trong lĩnh vực giao thông vận tải. Khoa Công nghệ Thông tin là đơn vị chủ lực trong các hoạt động này.

II. Thách Thức Quản Lý Dữ Liệu Đa Chiều tại UTT Cách Vượt Qua

Việc quản lý hệ thống dữ liệu đa chiều tại Đại học Giao thông Vận tải Hà Nội đối mặt với nhiều thách thức. Dung lượng dữ liệu ngày càng tăng, yêu cầu về hiệu năng truy vấn cao, và nhu cầu bảo mật thông tin là những vấn đề cần giải quyết. Ngoài ra, việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và đảm bảo chất lượng dữ liệu cũng là một thách thức lớn. Các giải pháp cần tập trung vào việc tối ưu hóa kiến trúc dữ liệu, sử dụng các công nghệ dữ liệu lớn (big data), và áp dụng các phương pháp quản lý dữ liệu hiệu quả. Theo tài liệu gốc, "kết quả định vị nhận được từ số đo của từng cảm biến riêng rẽ thường bị giới hạn về độ chính xác và tin cậy."

2.1. Vấn đề về hiệu năng hệ thống dữ liệu đa chiều

Hiệu năng hệ thống dữ liệu đa chiều là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng phân tích và ra quyết định. Các truy vấn phức tạp trên data cube có thể mất nhiều thời gian để thực hiện, đặc biệt khi dung lượng dữ liệu lớn. Cần có các giải pháp tối ưu hóa hệ thống dữ liệu đa chiều để đảm bảo hiệu năng truy vấn cao và đáp ứng yêu cầu của người dùng.

2.2. Bảo mật dữ liệu trong hệ thống đa chiều Giải pháp

Bảo mật hệ thống dữ liệu đa chiều là một vấn đề quan trọng cần được quan tâm. Dữ liệu trong data warehouse thường chứa thông tin nhạy cảm, cần được bảo vệ khỏi các truy cập trái phép. Các giải pháp bảo mật dữ liệu cần bao gồm kiểm soát truy cập, mã hóa dữ liệu, và giám sát hoạt động hệ thống.

2.3. Chất lượng dữ liệu và tích hợp dữ liệu đa nguồn

Chất lượng dữ liệu là yếu tố then chốt đảm bảo tính chính xác và tin cậy của các phân tích. Việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có thể dẫn đến các vấn đề về chất lượng dữ liệu, như dữ liệu không nhất quán, dữ liệu trùng lặp, và dữ liệu thiếu. Cần có các quy trình ETL (Extract, Transform, Load) hiệu quả để đảm bảo chất lượng dữ liệu và tích hợp dữ liệu một cách chính xác.

III. Phương Pháp Phân Tích Dữ Liệu Đa Chiều Tiên Tiến tại UTT 58

Nghiên cứu tại Đại học Giao thông Vận tải Hà Nội tập trung vào việc áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu đa chiều tiên tiến để giải quyết các bài toán thực tế trong lĩnh vực giao thông vận tải. Các phương pháp như khai phá dữ liệu (data mining), học máy (machine learning), và trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence) được sử dụng để khám phá các mẫu, xu hướng, và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu. Mục tiêu là cung cấp thông tin chi tiết, hỗ trợ ra quyết định thông minh và cải thiện hiệu quả hoạt động. Theo tài liệu gốc, "phương pháp tổng hợp cảm biến đã được áp dụng nhằm nâng cao độ chính xác và tin cậy của các ước lượng trạng thái robot."

3.1. Ứng dụng khai phá dữ liệu trong phân tích đa chiều

Khai phá dữ liệu (data mining) là một quá trình tự động tìm kiếm các mẫu, xu hướng, và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu lớn. Trong phân tích dữ liệu đa chiều, data mining có thể được sử dụng để khám phá các thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng, hiệu quả của các chiến dịch marketing, và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất kinh doanh.

3.2. Học máy và trí tuệ nhân tạo trong phân tích dữ liệu

Học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence) là các công nghệ mạnh mẽ có thể được sử dụng để tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu và đưa ra các dự đoán chính xác. Trong phân tích dữ liệu đa chiều, machine learning có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán, phân loại khách hàng, và phát hiện gian lận.

3.3. Trực quan hóa dữ liệu đa chiều Công cụ và kỹ thuật

Trực quan hóa dữ liệu là một phương pháp hiệu quả để trình bày thông tin phức tạp một cách dễ hiểu. Trong phân tích dữ liệu đa chiều, trực quan hóa dữ liệu có thể được sử dụng để tạo ra các dashboard, biểu đồ, và bản đồ tương tác, giúp người dùng khám phá dữ liệu và đưa ra các quyết định sáng suốt.

IV. Ứng Dụng Hệ Thống Dữ Liệu Đa Chiều Nghiên Cứu Thực Tế tại UTT

Nghiên cứu về ứng dụng hệ thống dữ liệu đa chiều tại Đại học Giao thông Vận tải Hà Nội tập trung vào việc triển khai các giải pháp thực tế trong lĩnh vực giao thông vận tải. Các ứng dụng bao gồm phân tích nghiệp vụ, báo cáo phân tích, và trực quan hóa dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định trong các lĩnh vực như quản lý vận tải, quy hoạch giao thông, và an toàn giao thông. Mục tiêu là cải thiện hiệu quả hoạt động, giảm chi phí, và nâng cao chất lượng dịch vụ. Theo tài liệu gốc, "Để thực hiện phương pháp tổng hợp cảm biến cho dẫn đường robot, ngoài việc thiết kế phần cứng với các cảm biến hiện đại thì việc phát triển các giải thuật phần mềm tổng hợp số liệu cảm biến là quan trọng."

4.1. Phân tích nghiệp vụ và báo cáo phân tích trong giao thông

Phân tích nghiệp vụ và báo cáo phân tích là các công cụ quan trọng để theo dõi và đánh giá hiệu suất hoạt động trong lĩnh vực giao thông vận tải. Hệ thống dữ liệu đa chiều có thể được sử dụng để tạo ra các báo cáo phân tích chi tiết về lưu lượng giao thông, tai nạn giao thông, và hiệu quả của các tuyến đường.

4.2. Trực quan hóa dữ liệu cho quản lý và quy hoạch giao thông

Trực quan hóa dữ liệu có thể giúp các nhà quản lý và quy hoạch giao thông hiểu rõ hơn về tình hình giao thông và đưa ra các quyết định sáng suốt. Hệ thống dữ liệu đa chiều có thể được sử dụng để tạo ra các bản đồ tương tác, biểu đồ, và dashboard hiển thị thông tin về lưu lượng giao thông, tốc độ trung bình, và thời gian di chuyển.

4.3. Ứng dụng hệ thống dữ liệu đa chiều trong an toàn giao thông

Hệ thống dữ liệu đa chiều có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu về tai nạn giao thông và xác định các yếu tố nguy cơ. Thông tin này có thể được sử dụng để thiết kế các biện pháp phòng ngừa tai nạn và cải thiện an toàn giao thông.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Hệ Thống Dữ Liệu Đa Chiều

Nghiên cứu về hệ thống dữ liệu đa chiều tại Đại học Giao thông Vận tải Hà Nội đã đạt được những kết quả đáng khích lệ trong việc ứng dụng các công nghệ tiên tiến để quản lý, phân tích, và trực quan hóa dữ liệu phức tạp. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức và cơ hội để phát triển hệ thống này trong tương lai. Các hướng phát triển bao gồm việc tích hợp các công nghệ mới như cloud computing, AWS, Azure, Google Cloud, và NoSQL, cũng như việc mở rộng phạm vi ứng dụng sang các lĩnh vực khác. Theo tài liệu gốc, "Một trong những nghiên cứu quan trọng của Luận án này là tập trung cho việc áp dụng phương pháp tổng hợp cảm biến để nâng cao độ chính xác ước lượng vị trí của robot trên quỹ đạo chuyển động."

5.1. Tích hợp công nghệ cloud computing cho hệ thống dữ liệu

Cloud computing cung cấp một nền tảng linh hoạt và mở rộng để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn. Việc tích hợp cloud computing vào hệ thống dữ liệu đa chiều có thể giúp giảm chi phí, tăng hiệu năng, và cải thiện khả năng mở rộng.

5.2. Mở rộng ứng dụng sang các lĩnh vực khác Cơ hội

Hệ thống dữ liệu đa chiều có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như tài chính, y tế, và bán lẻ. Việc mở rộng phạm vi ứng dụng sang các lĩnh vực này có thể mang lại nhiều lợi ích và cơ hội phát triển.

5.3. Đào tạo và tuyển dụng chuyên gia hệ thống dữ liệu đa chiều

Để đảm bảo sự phát triển bền vững của hệ thống dữ liệu đa chiều, cần có đội ngũ chuyên gia hệ thống dữ liệu đa chiều giàu kinh nghiệm và được đào tạo bài bản. Đại học Giao thông Vận tải Hà Nội có thể đóng vai trò quan trọng trong việc đào tạo và tuyển dụng các chuyên gia này.

Trích đoạn nội dung tài liệu

DAI hQc QUOc GIA hÀ HỘI TTG|ỜIG ĐẠI hỌc cÔIIG IIGhỆ Tran Thuan h0ang HGHIÊN cỨU Phd|ƠIIG PhÁP TONG hOP cAM BIETI DùNG ch0 KỸ ThUẬT DÃI ĐG]ỜIIG cÁc T0B0T DI ĐỌNG chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện tử Mã số chuyên ngành: 62527001 LUẬN ÁI TIÊN SĨ IIGÀITh cÔIIG IIGhỆ ĐIỆIHI TỬ VIÊII ThÔIIG IIGG|ỜI hd|ỚIIG DÃII Kh0A hỌc: 1. TFÀII QUAIIG VIITh 2. bẠch GIA DŒ|ƠIIG hà Hội - 2015 LỜI cAM Đ0AI Tác giả xin cam đ0an đây là công trình nghiên cứu của sản thân lác giả. các kết quả nghiên cứu và các kết luận †r0ng luận án này là trung thực, và không sa0 chép lừ sấi kỳ một nguồn nàO0 và dojới sất kỳ hình thức nà0.

Việc tham khả0 các nguồn fai liệu (nếu có) đã đojợc thực hiện trích dẫn và ghi nguồn lài liệu tham khả0 đúng quy định. Tác giả luận án ii MUc LUc Trang phụ bÌ4. ác Sàn 1n TT HT TH HH TT HH TT TH Tre 1 Lời cam đ0an. ` Danh mục các ký hiệu va chit Viet lã†.

--- -c- s + k tk ng nh gnnghrư vì Danh mục các bảng. th we Vil Datth muc cac hitth vé, d6 tab. eee ccccceseesecseceeeeseeseceeeesecseceeceseeseeeseeeeeeeeaeens vii MO DAU 1 chG]ONG 1. PhoO|ONG PhAP TONG hOP cAM BIETI 1.

hệ thống tổng hợp đữ liệu cam Bi6M oo. Tổng hợp đữ liệu đa cảm biẾn. Quản lý đa cảm biẾN. s55: 255c22S+2EEE22EEE2EEE2211222112711 21.

Phân l0ại lổng hợp đa cảm biẾH. Phân l0ại †he0 mức. Phân l0ại dựa lrên đữ liệu vầ0 ra. Phân l0ại dựa lrên cấu hình cảm biến.

các vẫn đề cần giải quyết lr0ng sài 10án tổng hợp dữ liệu đa cảm siến. Kiến trúc hệ thống tổng hợp đữ liệu. Kiến trúc tổng hợp trung lâm 1. Kiến trúc lông hợp phân lán.

Kiến trúc lổng hợp Cục BỘ.-----2-©+¿©2++2EE+2EEt2EEE221221 22122. các phojơng pháp lông hợp cảm siến ch0 r0b0† di động. Định vị và lập bản đồ .------2¿©s+2k2Ek+2EE2E12212271221211221 222cc, 28 1. Tông hợp cảm biên với phoJơng pháp suy luận xác suâi đê nâng ca0 độ cậy chỦ tài l0án định vị TÔbÚÏ.

Tổng hợp cảm siến sằng sộ lọc Kalman đề nâng ca0 độ lin cậy ch0 sài In 0ììsn 0v 0 1.--- ¿56 Ss St EkEE121121111112111111111111111 1111111 111111 1x11 cty 40 chŒ[ƠIIG 2. XÂY DỰNG MO hillh F0b0T DI DONG DA cAM BIETI. Thiét ké chế ta0 phan ctmg mé himh r0s0t đi động đa cảm siến. các mô đun cảm nhận, khối điều khiển và cơ cầu chấp hành của r0101.

cầu lrúc cơ khí của r0. các mô đun điều khiên chuyên động. các mô đun cảm siến lrên T001. Khối điều khiển điện tử †r0ng r001.

các khối gia0 tiếp truyền in giữa vi điều khiển McUdsPIc với máy HÍNH. chojong lrình điều khiển hệ †hống. Đ0 đạc đánh giá mô hình hệ thống đơiợc chế †a0. Kiểm tra độ chính xác của chuyển động r0s01.

Kiểm tra độ lin cậy của ảnh laser.---- 22 5¿22+2Ext2Exc2EEcSExrerkerrkeee 60 2. TONG hOP cAM BIE DùIIG ch0 ĐỊTh VỊ VÀ LẬP bẢI DO DÃI ĐGJỜING T0B0T DI ĐỌNG 64 3. Tổng hợp cảm siến bằng sộ lọc Kalman mở rộng đề nâng ca0 độ lin cậy của phép định vị TbÔÌ.---- - 6c S111 H11 TH TT TH HT TH TT TH TT TH HT nh 65 3. Tổng hợp dữ liệu 0d0melry với cảm siến chi hojong từ-địa sàn.

Xác định các ma trận lr0ng các sojớc lổng hợp dùng EKF. Thực nghiệm và †hả0 luận. Tổng hợp dữ liệu với thêm cảm siến đ0 xa laser. Tih véc-to zx, ma tran hy và ma tran hiép phojong sai Pk.

IIhận dạng các lham số var(r¡) và var(W¡) của ma lrận Ï},. Thực nghiệm và †hả0 luận. Tông hợp dữ liệu với cảm siễn camera ảnh l0àn pholơng. Tih véc-to zx, ma tran hy va ma tran hiép phojong sai Pk.

Áp dụng kỹ thuật thị giác máy lính phát hiện cột mốc và đ0 góc y 87 3. Khả0 sát sai số định góc của cảm siến ảnh l0àn phoJơng. Kết quả thực nghiệm và †hả0 luận. Xây dựng ban dé dan dojong sằng tổng hợp dữ liệu cảm biến đ0 xa laser.

Thu thập dữ liệu 3D các điểm ảnh của vật cản. Giải thuật IPabD xây dựng sản đồ dẫn đojờng 2D. Thực nghiệm xây dựng sản đồ và áp dụng ch0 vạch đojờng đi và điều iv 1601 0n. Kết quả xây dựng sản đồ sằng giải thuật IPabD.

Thực nghiệm vạch đơiờng đi và điều khiển r0s0‡ nhờ sản đồ dẫn đơøjờng Ø7 3.--¿- se sex E115115711211211111211 111111111 T11 H1 Hán 99 chd|ƠNG 4. ĐIỀU KhIÊH chUVÉII ĐỘIG. Sự ôn định Lyapun0v và nguyên lý sất siến LaSalle 4. Khái niệm ôn định Lyapun0v đôi với hệ lự ÌTỊ.

IIguyên lý pat biến LaSalle. Xây dựng sộ điều khiển chuyên động ôn định. Mô hình động học. Thiết kế sộ điều khiỂn.

Điều khiển ôn định tr0ng lập cấu hình 10àn cục ©4. Điều khiển ôn định hệ thống lr0ng lập cấu hình cục sộ ©¿. Sử dụng sộ lọc Kalman ch0 vòng điều khiển phản hồi. Mô phỏng và thực nghiệm.

--- (6 + kh TH ri, 112 4. -- 5c 6s St E12 1EE11211111111211111 1111111 111 T1 11111 T1 g1 1x 1gp 116 KẾT LUẬN VÀ ThẢ0 LUẬN hŒ]ỚIIG PhÁT TTIÊN1. các nội dung đojợc thực hiện †r0ng Luận ái. IIhững đóng góp chính của Luận ám.

holớng phát triển †oJơng lai.----:- 2: 5¿++2++2E++tEEE+vEEEvetrxrerxrrerrerrrkx 118 DAHh MỤc cÔIIG THìIh KhủA hQc cUA TAc GIA LIEN QUATI DET LUẬN ÁN 120 TÀI LIỆU ThAM KhẢ0 122 DAIIh MUc cAc KY hIEU VA chU’ VIET TAT I. các ký hiệu Oo L] 2 L] L1 At 00, < N E ~~ = FRA FO YD II. các chữ viết tắt AI góc chệch hojớng của xung laser s0 với lrục X góc ngâng của xung laser với mặt phẳng (x,y) kh0ảng cách đ0 đojợc của cảm biến laser góc hojớng của r0s0† và cột mốc lr0ng phép đ0 ảnh 10an phojong goc hojong cua r0b0t, léch sO voi truc X chu kỳ lấy mẫu số liệu đ0 vận lốc góc của hai sánh xe phải và trai véc-lơ rạng thái của r0b0† véc-lơ nhiễu hệ thống véc-to dO lojong (vec-to số đ0) véc-lơ nhiễu đ0 véc-to điều khiển lối và0 ma trận hiệp phoJơng sai của sai số dự sá0 trang thai ma tran hiép phojong sai cia nhiễu hệ thống ma tran hiép phoong sai của nhiễu đ0 hệ số (độ lợi) loc Kalman ma lrận đạ0 hàm riêng của hàm hệ thống ƒ theO x ma tran đạ0 hàm riêng của hàm hệ thống ƒ lhe0 w ma tram daO hàm riêng của ham dO A †he0 x ma tram da0 ham riéng cua hàm đ0 A the0 v ma tran đơn vị trí tué nhân ta0 (Artificial Intelligence) VỊ AGV xe vận lải tự động (Aul0n0m0Ous Guided Vehicles) LIF cam pién dO xa laser (Laser Tange Finder) Vii EKF bộ lọc Kalman mở rộng (Exlended Kalman Filter )GPS hé dimh vj 10am cau (Gl0pal POsitiOning System) PID bộ điều khiên li lệ vi lích phân (Pr0p0rii0nal- Integral- Derivative) GVI0 cOnm quay (Gyr0scOpe) IIS hé dan dojong quan timh (Inertial MavigatiOn System) IIIS/GPShệ lích hợp HIS va GPS KF bộ lọc Kalman (Kalman Filter) PFM phojong phap trojong thé (POtential Field MethOds) VFFtrojong luc a0 (Virtual FOrce Field) VFh toa d6 cuc (Virtual Field histOgram) PWM điều chế độ rộng xung (Pulsed Wid!h MOdulatiOm) UATT mô-đun lruyền thông nối liếp (Universal Asynchr0n0us Teceiver/TransmiHer) cA mang khu vuc diéu khién (cOntr01 Area IetwOrk) ADc chuyén ddi fin hiéu tojong tự - số (Arnal0g-10- Digital cOnverter) FPGA mạng công có thé lập trimh doe (Field-Pr0grammasle Gate Array) IpabD ép ảnh va phat hiện vat can (Image Pressure and barriers DetechOn) DAITh MUc cAc bAIIG bảng 2.1: các thông số ứng với 2 thời gian quét dọc Tv ngắn và dài Vili bảng 3.1: Giá lrị của 7 của LTE bảng 3.2: các mẫu phép đ0 của cảm biến camera l0àn pho|ơng .3: Sai số căn quân pho|ơng FMSE của các câu hình tổng hợp cảm siến s0 với đojờng thực 1X DAIIh MUc cAc hillh VẼ, ĐỎ ThỊ hình 1.1: Sơ đồ khối của: a) lông hợp đa cảm siến; s) lích hợp đa cảm siến .2: Quá lrình xử lý thông minh của cŨH IIBƠ|ỜI.3: hệ thống quản lý đa cảm biẾn.4: các đặc điểm tổng hợp khác nhau dựa trên đầu và0 /ra.5: Tổng hợp cấu hình: cạnh tranh, số sung và cộng lác.6: Kiến trúc trung lâm với một †rung lâm xử lý .7: Kiến trúc tổng hợp phân lán.8: Kiến trúc lổng hợp cục bỘ.9: Sự trôi phép định vị đơjợc phái sinh bởi r0601 II0mad 200.10: Tổng hợp đa cảm biến sử dụng kỹ thuật bayesian.11: Sơ đồ thuật 1041 56 lọc Kalman TỜI TạC.- -- 5 + s£+sx++s£+ex+sxs+ 36 hình 1.12: Sơ đồ thuật 1041 56 lọc Kalman mở rỘNE.1: Mạng thông lin cảm nhận tr0ng r0s0† đa cảm siến.2: cấu lạ0 của r0k0† đa cảm biẾn.3: Mô-đun MOH0n Mind .- ----- G5 <5 33133223 E*2*E+£EE+eeE+eeeeeeeeeeeeeese 44 hình 2.4: cảm siến lập mã quang.---2--2¿©+©++£2+++£E++2EE+verxxrrrxerrrvreee 44 hình 2.5: a) Mô-đun cảm biến lừ-địa sàn cMPS03; 5) Mguyén ly hOat dong.6: a) Mô-đun cảm biến siêu âm; s) IIguyên lý h0ạ† động.7: cảm biến ảnh camera l0àn pho|ơng.---:--2¿5+22+++2cx+2csceee 47 hình 2.8: a) Dải góc quét 1800 của LTF; s) Mặt phẳng lia laser với các góc quét B.9: Lơiu đồ choJơng trình thu va xử lý số liệu.10: a) Quét ngắng lên và xuống còng không gian hình cầu các điểm đ0; b) cơ cầu truyền động quay và mô-Ìơ §eTV.11: Xác định lọa độ của một điểm ảnh 3D .---2c©75cc©csccee 51 hình 2.12: chỉ liết sản vẽ hệ thống cơ khí †ạ0 quét ngâng lên-xuống.13: Tốc độ mô-lơ khi hông và có điều lẹhiên PID.14: Góc quét dọc œ của LITE XI hình 2.15: Mạch in và ảnh chụp mạch lắp ráp vi điều khiển McUdsPIc.16: Sơ đồ nguyên lý của mạch điện lử điều khiển dòng McUdsPIc30F401 1 LH E2 HT TH HH nen ng uey 55 hình 2.17: Sơ đồ nguyên lí của mạch chuyên đổi USb ©> TS485.18: Sơ đồ mạch in của mạch chuyên đôi USb <> TS485.19: Ảnh chụp mạch lắp ráp mạch chuyên đổi USb <> TS485.20: Loiu đồ quy trình dẫn đơiờng ch0 r00† di động .21: a) T0:0† chạy thẳng 7m; 5) T0b0† chạy và quay với các vận lốc khác n0 .22: a) Ảnh camera; 5) Ảnh laser 2D; c) Ảnh laser 3D.23: a) các cặp giá trị đ0 (đojòng đứi nét) lọa độ y và z của vậi và giá †rỊ thực (dojong liền né!) phụ thuộc và0 góc ngắng; 5) Sai lệch tuyệt đối của giá trị z.24: Ảnh 3D một vật hình tròn đặt trơtớc LTTF.25: a) Ảnh camera; 5) Ảnh Laser 3ÌD. -- 5-52 k+Ex£EE+Exerxerrerrs 62 hình 2.26: Ảnh 3D một ngojời đi ngang qua LTTF.----:---¿s+5cs+2csce+- 62 hình 2.27: Ảnh 3D một ngojời đứng tai chỗ tr0ng khi r001 di chuyển về phía đó VỚI vận lốc (),3 Im/S.1: các khâu điều khiển †r0ng quá trình dẫn đojờng .2: a) Toơi thế và các thông số của r0b0† trOng hai hệ lọa độ; b) Mô hình chuyển động .---2-©2+©+++2EE+2EEE+2EEEEEEEEEEErEEkkrrrkrrrrkrrrrrree 65 hình 3.3: Quỹ đạO ơiớc lojợng của r0:0† với các cầu hình không có (màu đen) và có EKEF (màu xanh lá cây) s0 với quĩ đạ0 thực (màu xanh doJơng) .4: Máy đ0 LTF đặt trên r0s0! đ0 2 thông số của một dojong thẳng lr0ng môi hình 3.5: các tham số (p, ) của các phân đ0ạn đojờng thẳng với vị trí r0s0† tr0ng xii hệ lọa độ của r0801.