I. Kỹ thuật định vị hình ảnh
Kỹ thuật định vị hình ảnh là trọng tâm của nghiên cứu, tập trung vào việc sử dụng hình ảnh để xác định vị trí và hướng di chuyển. Các phương pháp như Visual Odometry (VO) và Fast Appearance-Based Mapping (FAB-MAP) được đề xuất để xây dựng bản đồ môi trường. VO sử dụng thông tin hình ảnh từ camera để ước lượng vị trí và hướng di chuyển của robot. FAB-MAP cải tiến khả năng định vị bằng cách sử dụng mô hình túi từ (Bag of Words) để nhận dạng các khung cảnh. Các kết quả thực nghiệm cho thấy độ chính xác cao trong việc xác định vị trí, đặc biệt trong môi trường trong nhà và ngoài trời.
1.1. Visual Odometry VO
Visual Odometry (VO) là phương pháp sử dụng hình ảnh từ camera để ước lượng vị trí và hướng di chuyển. Nghiên cứu đề xuất cải tiến VO bằng cách sử dụng mô hình không chắc chắn để giảm thiểu sai số tích lũy. Kết quả thực nghiệm tại các môi trường khác nhau cho thấy VO cải tiến giảm đáng kể sai số RMSE so với VO truyền thống.
1.2. Fast Appearance Based Mapping FAB MAP
FAB-MAP sử dụng mô hình túi từ để nhận dạng các khung cảnh và cải thiện khả năng định vị. Nghiên cứu đề xuất cải tiến FAB-MAP bằng cách thêm thông tin về vật cản tĩnh vào bản đồ. Kết quả thực nghiệm cho thấy FAB-MAP cải tiến đạt độ chính xác cao hơn trong việc xác định vị trí so với FAB-MAP truyền thống.
II. Hệ thống dẫn đường cho người khiếm thị
Hệ thống dẫn đường được phát triển nhằm hỗ trợ người khiếm thị di chuyển an toàn và hiệu quả. Hệ thống tích hợp các kỹ thuật định vị hình ảnh, phát hiện vật cản và điều khiển robot. Các thử nghiệm được thực hiện trong môi trường thực tế như trường học và khu vực công cộng. Kết quả cho thấy hệ thống có khả năng xác định vị trí chính xác, phát hiện vật cản và điều khiển robot một cách hiệu quả.
2.1. Phát hiện vật cản
Phát hiện vật cản là yếu tố quan trọng trong hệ thống dẫn đường. Nghiên cứu đề xuất phương pháp sử dụng Histogram of Oriented Gradients (HoG) và Support Vector Machine (SVM) để phát hiện vật cản cố định và động. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp này đạt độ chính xác cao trong việc phát hiện các vật cản như chậu hoa, bình cứu hỏa và thùng rác.
2.2. Điều khiển robot
Điều khiển robot được thực hiện thông qua bộ lọc Kalman để dự đoán và hiệu chỉnh vị trí của robot. Nghiên cứu đề xuất phương pháp điều khiển trực tiếp dựa trên đường đi xác định và điều khiển theo dự báo. Kết quả thực nghiệm cho thấy bộ lọc Kalman giúp giảm đáng kể sai số định vị và cải thiện hiệu suất điều khiển robot.
III. Ứng dụng và đánh giá hệ thống
Ứng dụng hỗ trợ người khiếm thị là mục tiêu chính của nghiên cứu. Hệ thống được thử nghiệm với sự tham gia của người khiếm thị tại các môi trường khác nhau. Kết quả đánh giá cho thấy hệ thống có khả năng hỗ trợ người khiếm thị di chuyển an toàn và hiệu quả. Các phản hồi từ người dùng cho thấy sự hài lòng cao về tính thân thiện và hiệu quả của hệ thống.
3.1. Thử nghiệm thực tế
Thử nghiệm thực tế được thực hiện tại Trường THCS Nguyễn Đình Chiểu và các khu vực công cộng khác. Kết quả cho thấy hệ thống có khả năng xác định vị trí chính xác, phát hiện vật cản và điều khiển robot một cách hiệu quả. Người khiếm thị đánh giá cao khả năng hỗ trợ di chuyển của hệ thống.
3.2. Đánh giá hiệu suất
Đánh giá hiệu suất được thực hiện thông qua các chỉ số như độ chính xác định vị, khả năng phát hiện vật cản và thời gian phản hồi. Kết quả cho thấy hệ thống đạt hiệu suất cao trong các môi trường thử nghiệm, đặc biệt là trong môi trường trong nhà và ngoài trời.
