NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN VA CHẠM TRONG VẬT THỂ BIẾN DẠNG VÀ CÁNH TAY COBOT

Tìm hiểu các kỹ thuật phát hiện va chạm tiên tiến trong vật thể biến dạng và cánh tay cobot. Nghiên cứu chuyên sâu, giải pháp hiệu quả cho ngành robot.

Chuyên ngành

Hệ thống thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận án tiến sĩ

2024

112
2
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Kiến thức nền tảng

1.2. Thực tại ảo

1.3. Cấu tạo mô hình 3D

1.4. Mô hình vật thể biến dạng

1.5. Quy tắc dấu Descartes và Định lý Vincent

1.6. Cobot và cấu tạo của cánh tay cobot

1.7. Tổng quan các nghiên cứu liên quan

1.8. Phát hiện va chạm của các mô hình vật thể 3D

1.9. Phát hiện va chạm của cánh tay cobot

1.10. Một số hạn chế của các phương pháp truyền thống

1.10.1. Hạn chế liên quan đến phát hiện va chạm của mô hình vật thể rắn

1.10.2. Hạn chế liên quan đến phát hiện va chạm của mô hình chất liệu vải

1.10.3. Hạn chế liên quan đến phát hiện va chạm của cánh tay cobot

1.11. Chỉ số đánh giá

1.11.1. Độ đo đánh giá hiệu suất phát hiện va chạm

1.11.2. Tiêu chí đánh giá các loại khối bao

1.12. Kết luận Chương 1

2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN VA CHẠM TRONG VẬT THỂ BIẾN DẠNG

2.1. Đề xuất phương pháp nâng cao hiệu quả phát hiện va chạm của mô hình chất liệu vải

2.1.1. Phương pháp đề xuất

2.1.2. Kết quả và thảo luận

2.2. Đề xuất phương pháp nâng cao hiệu quả phát hiện va chạm của mô hình vật thể rắn

2.2.1. Phương pháp đề xuất

2.2.2. Kết quả và thảo luận

2.3. Kết luận Chương 2

3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN VA CHẠM CỦA CÁNH TAY COBOT 6 BẬC TỰ DO

3.1. Phương pháp đề xuất

3.2. Phương pháp phát hiện va chạm

3.3. Bộ dữ liệu thử nghiệm

3.4. Kết quả và thảo luận

3.4.1. Kết quả với bộ dữ liệu ngưỡng 1,6 [A]

3.4.2. Kết quả với bộ dữ liệu ngưỡng 2,0 [A]

3.5. Kết luận Chương 3

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

DANH MỤC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Phát Hiện Va Chạm Vật Thể Biến Dạng

Cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0) thúc đẩy sự phát triển của công nghệ thực tại ảo (VR) và robot. Công nghệ VR sử dụng kỹ thuật mô hình hóa không gian 3D, cho phép người dùng tương tác với môi trường ảo. Phát hiện va chạm là một vấn đề phức tạp trong môi trường ảo, đòi hỏi các giải pháp kỹ thuật và thuật toán hiệu quả hơn. Các hệ thống VR phải xử lý lượng lớn thông tin từ các đối tượng 3D, đòi hỏi tài nguyên bộ nhớ và bộ xử lý tốc độ cao. Phát hiện va chạm là tác vụ cơ sở trong VR, đồ họa máy tính, điều khiển robotics. Các đối tượng có thể va chạm với nhau hoặc với môi trường. Phát hiện va chạm là một vấn đề khó khăn và phức tạp, có thể gây ra biến dạng và thiệt hại.

1.1. Ứng dụng của Phát Hiện Va Chạm trong Thực Tế Ảo

Phát hiện va chạm đóng vai trò quan trọng trong các hệ thống mô phỏng VR, đồ họa máy tính và điều khiển robotics. Nó giúp tạo ra trải nghiệm tương tác chân thực và an toàn cho người dùng. Các ứng dụng VR thường xuyên phải thực thi các tác vụ phát hiện va chạm. Quá trình này tiêu tốn rất nhiều thời gian và tài nguyên tính toán. Do đó, việc cải thiện hiệu quả của các thuật toán phát hiện va chạm là rất quan trọng. Cần có thuật toán hoạt động tốt trên nhiều mô hình vật thể khác nhau.

1.2. Vai trò của Robot Cộng Tác Cobot trong Môi Trường Ảo

Robot cộng tác (Cobot) đang dần thay thế robot truyền thống trong các nhiệm vụ đòi hỏi độ chính xác cao và an toàn tuyệt đối. Cobot được thiết kế để tương tác trực tiếp với con người trong không gian làm việc cộng tác. Chức năng phát hiện va chạm là yêu cầu bắt buộc đối với Cobot để đảm bảo an toàn cho người vận hành và môi trường xung quanh. Vì vậy, các nghiên cứu về robotics đang tập trung vào bài toán phát hiện va chạm của cánh tay Cobot. Quá trình này giúp ích rất nhiều trong quá trình xây dựng môi trường làm việc cộng tác, đảm bảo an toàn cho người lao động.

II. Thách Thức Trong Phát Hiện Va Chạm Vật Thể Biến Dạng

Phát hiện va chạm giữa các đối tượng 3D là một vấn đề phức tạp. Kỹ thuật "vét cạn" kiểm tra từng mặt của đối tượng, tốn kém và mất thời gian. Hầu hết các hệ thống sử dụng phương pháp gần đúng, như kỹ thuật khối hình học bao quanh. Nhiều công bố cải tiến kỹ thuật phát hiện va chạm, dựa trên cấu trúc phân hệ vùng bao (BVH) hoặc hàm khoảng cách (SDF). Tuy nhiên, với vật thể biến dạng, quá trình duyệt, tái cấu trúc BVH và tính toán SDF tốn nhiều tài nguyên. Cần thiết kế thuật toán hoạt động tốt trên các mô hình vật thể khác nhau. Các thuật toán lọc có thể kém hiệu quả khi lưới tam giác bị lật.

2.1. Hạn Chế của Phương Pháp Truyền Thống Phát Hiện Va Chạm

Kỹ thuật “vét cạn” tiến hành kiểm tra từng mặt của đối tượng, tốn kém và mất nhiều thời gian. Hầu hết các hệ thống sử dụng phương pháp gần đúng, như kỹ thuật khối hình học bao quanh. Các công bố cải tiến kỹ thuật phát hiện va chạm thường dựa trên cấu trúc phân hệ vùng bao (BVH) hoặc kỹ thuật tính toán hàm khoảng cách (SDF). Việc phát hiện va chạm đối với các đối tượng có hình dạng thay đổi thường xuyên như chất lỏng, chất khí, vải, lụa,… vẫn còn là một thách thức lớn.

2.2. Vấn Đề Nghẽn Cổ Chai Trong Mô Phỏng Vật Thể Biến Dạng

Trong các sự kiện va chạm mà các mô hình có mức độ biến dạng cao thì phương pháp sử dụng thuật toán lọc trong công bố của Du [15] và Tang [16] kém hiệu quả vì không xử lý được trường hợp lưới tam giác bị lật. Quá trình phát hiện va chạm chiếm rất nhiều thời gian trong các mô phỏng có sự chuyển động, đồng thời cũng là phần khó và phức tạp về tính toán, có thể gây ra tình trạng nghẽn nút cổ chai. Vấn đề đặt ra là cần thiết kế thuật toán có thể hoạt động tốt trên các mô hình vật thể khác nhau.

2.3. Các yêu cầu về độ chính xác tính toán của hệ thống

Các hệ thống mô phỏng VR thường xuyên phải thực thi các tác vụ phát hiện va chạm. Quá trình 3 phát hiện va chạm chiếm rất nhiều thời gian trong các mô phỏng có sự chuyển động, đồng thời cũng là phần khó và phức tạp về tính toán, có thể gây ra tình trạng nghẽn nút cổ chai [8, 14]. Brochu [11], Tang [12] và Wang [13] đưa ra các yêu cầu cao hơn về độ chính xác tính toán của hệ thống.

III. Cách Nâng Cao Hiệu Quả Phát Hiện Va Chạm Chất Liệu Vải

Luận án đề xuất phương pháp nâng cao hiệu quả phát hiện va chạm của mô hình chất liệu vải. Trong đó, Curtis và cộng sự [9] đề xuất sử dụng tam giác đại diện để loại bỏ các phép kiểm tra lặp, mặc dù có tăng hiệu quả phát hiện va chạm, nhưng do tính ngẫu nhiên của thuật toán phân bổ của nó, nên khó tích hợp với các thuật toán lọc khác. Sau đó, Tang và cộng sự [10] đã thực hiện một số cải tiến trên phương pháp của Curtis và cộng sự [9] để giảm hơn nữa số lượng các phép kiểm tra cơ bản, có khả năng mở rộng tốt, chi phí lưu trữ thấp.

3.1. Sử dụng Tam Giác Đại Diện Để Giảm Kiểm Tra Lặp

Curtis và cộng sự đề xuất sử dụng tam giác đại diện để loại bỏ các phép kiểm tra lặp. Phương pháp này giúp tăng hiệu quả phát hiện va chạm. Tuy nhiên, do tính ngẫu nhiên của thuật toán phân bổ, khó tích hợp với các thuật toán lọc khác. Cần có một giải pháp thay thế hiệu quả và tối ưu hơn để tích hợp với các thuật toán khác một cách dễ dàng và đơn giản.

3.2. Cải Tiến Phương Pháp của Curtis và Cộng Sự Để Tối Ưu

Tang và cộng sự đã cải tiến phương pháp của Curtis và cộng sự để giảm số lượng phép kiểm tra cơ bản. Phương pháp cải tiến có khả năng mở rộng tốt và chi phí lưu trữ thấp. Mục đích của việc cải tiến này là để tăng tính hiệu quả và tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống trong việc phát hiện các va chạm, đặc biệt là trong các mô hình vật thể biến dạng.

IV. Phương Pháp Phát Hiện Va Chạm Cánh Tay Cobot 6 Bậc Tự Do

Luận án nghiên cứu trường hợp điển hình là cánh tay Cobot sáu bậc tự do (6-DoF). Haddadin và các cộng sự [29] công bố một khảo cứu khá toàn diện về bài toán xử lý va chạm của Cobot; theo đó, bài toán xử lý va chạm được chia thành những tác vụ chính là: phát hiện va chạm, nhận dạng, phân loại và phản ứng va chạm. Các phương pháp phát hiện va chạm trên cánh tay Cobot có thể được phân loại thành hai nhóm: (1) nhóm phương pháp sử dụng học máy và (2) nhóm phương pháp không sử dụng học máy.

4.1. Phân Loại Các Phương Pháp Phát Hiện Va Chạm Cobot

Các phương pháp phát hiện va chạm trên cánh tay Cobot có thể được phân loại thành hai nhóm chính: (1) nhóm phương pháp sử dụng học máy và (2) nhóm phương pháp không sử dụng học máy. Mỗi nhóm phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng. Nhóm phương pháp (2) thường dựa vào các cảm biến bề mặt xúc giác (sensor skins) bao phủ bên ngoài cobot [30, 31]. Tuy nhiên, các cảm biến bề mặt xúc giác thường có chi phí cao, không bền và có thể bị hỏng khi bị va chạm mạnh hay va chạm nhiều lần.

4.2. Ưu Điểm của Phương Pháp Học Máy Trong Phát Hiện Va Chạm

Các phương pháp dựa trên học máy [25, 27, 29] thường ước tính các mômen xoắn khớp bên ngoài do va chạm, sau đó so sánh với một tập giá trị ngưỡng cho trước để kiểm tra xem va chạm có xảy ra hay không. Với điều kiện thu thập đủ lượng dữ liệu đa dạng, chất lượng tốt, các phương pháp học máy có thể khắc phục được sự không chắc chắn (uncertainty) của các tham số trong mô hình động lực học cũng như các hiệu ứng không được mô hình hóa nh...

V. Ứng Dụng Phương Pháp Quy Hoạch Tuyến Tính Phát Hiện Va Chạm

Trong môi trường VR, việc phát hiện va chạm nhanh chóng và chính xác là rất quan trọng. Bài toán phát hiện va chạm thường được giải quyết bằng các thuật toán dựa trên hình học, như thuật toán quy hoạch tuyến tính (LP). Thuật toán LP có thể được sử dụng để xác định xem hai đối tượng có giao nhau hay không bằng cách tìm một mặt phẳng phân tách giữa chúng. Tuy nhiên, thuật toán LP có thể tốn kém về mặt tính toán, đặc biệt là đối với các đối tượng phức tạp. Để cải thiện hiệu suất của thuật toán LP, luận án đề xuất một số kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suấttối ưu hóa thời gian thực.

5.1. Ưu Điểm của Quy Hoạch Tuyến Tính LP Trong Phát Hiện Va Chạm

Thuật toán quy hoạch tuyến tính (LP) có thể được sử dụng để xác định xem hai đối tượng có giao nhau hay không bằng cách tìm một mặt phẳng phân tách giữa chúng. LP có khả năng phát hiện va chạm chính xác trong nhiều trường hợp, đặc biệt là khi các đối tượng có hình dạng đơn giản. Cần cải thiện để giảm thiểu các yếu tố gây ra hạn chế của quy hoạch tuyến tính (LP).

5.2. Kỹ Thuật Tối Ưu Hóa Hiệu Suất Cho Thuật Toán Quy Hoạch Tuyến Tính

Để cải thiện hiệu suất của thuật toán LP, luận án đề xuất một số kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suấttối ưu hóa thời gian thực. Các kỹ thuật này giúp giảm thiểu số lượng tính toán cần thiết và tăng tốc quá trình phát hiện va chạm. Việc sử dụng thuật toán phù hợp góp phần quan trọng trong việc đánh giá và kiểm soát robot.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Nghiên Cứu Phát Hiện Va Chạm

Nghiên cứu kỹ thuật phát hiện va chạm cho vật thể biến dạngcánh tay Cobot là một lĩnh vực quan trọng và đầy thách thức. Luận án đã trình bày một số phương pháp cải tiến và thuật toán mới để giải quyết các vấn đề liên quan đến phát hiện va chạm trong môi trường VR và robotics. Các kết quả nghiên cứu có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như mô phỏng, thiết kế, và sản xuất. Các phương pháp này đóng vai trò quan trọng trong kỹ thuật an toàn robot.

6.1. Tóm Tắt Những Đóng Góp Chính Của Nghiên Cứu

Luận án đã trình bày một số phương pháp cải tiến và thuật toán mới để giải quyết các vấn đề liên quan đến phát hiện va chạm trong môi trường VR và robotics. Nghiên cứu đã tập trung vào việc cải thiện hiệu quả và độ chính xác của các thuật toán phát hiện va chạm, đặc biệt là đối với các vật thể biến dạngcánh tay Cobot. Tuy nhiên, việc phát triển các phương pháp và thuật toán an toàn hơn vẫn là một trong những mục tiêu và tiêu chí quan trọng hàng đầu.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Về Phát Hiện Va Chạm Trong VR

Trong tương lai, nghiên cứu về phát hiện va chạm có thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán thời gian thựcđộ tin cậy cao hơn. Ngoài ra, việc tích hợp các cảm biến và hệ thống phản hồi lực có thể giúp cải thiện trải nghiệm tương tác trong môi trường VR và robotics. Nghiên cứu cần tập trung vào tiêu chuẩn an toàn robot.

14/05/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 trình bày các cơ sở kiến thức về công nghệ thực tại ảo và robotics, giới thiệu bài toán phát hiện va chạm và tổng quan các công trình nghiên cứu nổi bật trong và ngoài nước có liên quan. Từ đó, NCS đã đưa ra những điểm còn hạn chế của những phương pháp đã được đề cập. Những phân tích này làm cơ sở nghiên cứu cho các chương tiếp theo của luận án. Giới thiệu Va chạm là hiện tượng xảy ra khi hai hoặc nhiều vật có sự tiếp xúc với nhau và tác động lên nhau trong một khoảng thời gian ngắn (khoảng từ 10-2 đến 10-5 giây) [42].

Va chạm là sự tương tác trong thời gian ngắn giữa hai hoặc nhiều vật thể đồng thời. Các mô hình vật thể trong môi trường ảo có những chuyển động riêng của nó, chuyển động đó có thể va chạm với đối tượng vật thể khác hoặc có thể va chạm với môi trường, chướng ngại vật. Bài toán phát hiện va chạm được phát biểu như sau: Cho 𝑛 đối tượng {𝑂0 , 𝑂1 , … , 𝑂𝑛−1 }, phát hiện va chạm là quá trình xác định xem các đối tượng có giao nhau hay không, tức là kiểm tra 𝑂𝑖 ∩ 𝑂𝑗 , ∀𝑖 ≠ 𝑗, 𝑖 = 0, … , 𝑛 − 1, 𝑗 = 0, … , 𝑛 − 1 và 𝑛 ∈ ℕ. Trong đó, 𝑂𝑖 = {𝑝0𝑖 , 𝑝1𝑖 , … , 𝑝𝑘𝑖 } là một tập gồm 𝑘 mặt cơ 𝑗 𝑗 𝑗 sở (primitives) và 𝑂𝑗 = {𝑝0 , 𝑝1 , … , 𝑝𝑚 } là một tập gồm 𝑚 mặt cơ sở, va chạm 𝑗 của 𝑂𝑖 và 𝑂𝑗 xảy ra khi 𝑝𝑎𝑖 ∩ 𝑝𝑏 ≠ ∅ với 𝑎 = 0, … , 𝑘, 𝑏 = 0, … , 𝑚 và 𝑘, 𝑚 ∈ ℕ.

Nếu xem xét trường hợp tự va chạm (Self-Collision) của 𝑂𝑖 thì cần kiểm tra 𝑝𝑎𝑖 ∩ 𝑝𝑏𝑖 với 𝑎, 𝑏 = 0, … , 𝑘. Các mặt cơ sở được sử dụng trong luận án này là các tam giác. Kết quả trả về của bài toán phát hiện va chạm ở dạng nhị phân Có/Không (Boolean), nếu có va chạm xảy ra thì cần tính toán các điểm tiếp xúc và thời điểm tiếp xúc. Việc phát hiện va chạm của các mô hình vật thể biến dạng được đánh giá 12 là phức tạp hơn việc phát hiện va chạm của các mô hình vật thể rắn vì còn cần phải xem xét đến quá trình biến dạng và vấn đề tự va chạm.

Phát hiện va chạm là một trong những tác vụ cơ sở của các hệ thống mô phỏng VR, đồ họa máy tính, điều khiển robotics,. Trong thời gian gần đây, các nghiên cứu về robotics đã dần chuyển hướng tập trung vào nghiên cứu các đặc điểm của sự hợp tác giữa người - máy trong các ứng dụng sản xuất công nghiệp, nhằm kết hợp độ chính xác và sức mạnh của robot với khả năng nhận thức và tính linh hoạt của con người. Với mục đích này, một thế hệ robot mới là robot cộng tác (được gọi là cobot) ra đời. Đặc điểm của cobot là làm việc cộng tác cùng con người mà không có rào chắn vật lý, do đó tính an toàn của con người luôn được đặt lên hàng đầu.

Trước đây, cobot chủ yếu được chế tạo để làm việc độc lập trong môi trường khép kín, thay thế con người thực hiện các hoạt động lặp đi lặp lại, nguy hiểm hoặc đòi hỏi độ chính xác cao. Trong bối cảnh như vậy, cobot hoạt động tách biệt khỏi con người bằng các hàng rào an toàn. Tuy nhiên, mặt hạn chế của cobot là thiếu tính linh hoạt và khả năng thích ứng giống như con người. Do đó trong thời gian gần đây, các nghiên cứu về cobot đã dần chuyển hướng tập trung vào nghiên cứu các đặc điểm của sự hợp tác giữa con người và cobot trong các ứng dụng sản xuất công nghiệp, nhằm kết hợp độ chính xác và sức mạnh của cobot với khả năng nhận thức và tính linh hoạt của con người.

Trong môi trường làm việc này, con người có thể làm việc song song với các cobot trong khoảng cách gần, mà không bị giảm đi sự an toàn hoặc hiệu quả [23]. Cobot được thiết kế để tập trung vào các hoạt động lặp đi lặp lại, nhằm giúp người điều hành có thể tập trung vào các nhiệm vụ khó. Do đặc tính chia sẻ không gian làm việc chung, khi nghiên cứu và phát triển cobot, sự an toàn của con người phải là yếu tố được xem xét đầu tiên. Cobot phải có phản ứng khi có vật thể lạ, hoặc va chạm với vật thể, con người trong quá trình làm việc.

Bên cạnh đó, không gian làm việc của cobot phải được giám sát. Phản ứng có thể ở các mức độ khác nhau tùy vào hệ thống và yêu 13 cầu làm việc. Về mặt an toàn, cần cảnh báo bằng âm thanh và ánh sáng báo động và dừng cobot khi có va chạm. Kiến thức nền tảng 1.

Thực tại ảo 1. Khái niệm Thực tại ảo đang ngày càng phát triển rộng rãi và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống. Do vậy có nhiều khái niệm về thực tại ảo theo các góc độ nghiên cứu khác nhau, trong đó khái niệm được đưa ra bởi Burdea [40] được sử dụng phổ biến nhất: “Thực tại ảo là một hệ thống giao diện cấp cao giữa người sử dụng và máy tính. Hệ thống này mô phỏng các sự vật, hiện tượng theo thời gian thực và tương tác với người sử dụng qua tổng hợp các kênh cảm giác (thị giác, thính giác, xúc giác,…)”.1 mô tả một hệ thống mô phỏng tác chiến của quân đội Hoa Kỳ sử dụng công nghệ thực tại ảo để đào tạo, huấn luyện các binh sĩ thực hiện các nhiệm vụ nguy hiểm như tháo gỡ bom, mìn.

Trong đội hình tác chiến giả định, mỗi người lính tham gia thực hiện nhiệm vụ tháo gỡ bom, mìn được trang bị các thiết bị thực tại ảo cung cấp đầy đủ thông tin về mục tiêu, kế hoạch tác chiến, dữ liệu vị trí bom, mìn,. Hệ thống thực tại ảo của quân đội Hoa Kỳ phục vụ công tác huấn luyện tác chiến 14 Trong môi trường mô phỏng thực tại ảo, người sử dụng có thể trở thành một phần của hệ thống. Người sử dụng được nhập vai để có thể tự do chuyển động trong không gian 3D, tương tác với các vật thể 3D. Ngược lại, môi trường ảo có những tác động phản hồi tương ứng với các hành động của người sử dụng tuân theo những quy tắc tự nhiên, vật lý, toán học,.

làm con người có cảm giác như đang tồn tại trong một thế giới thực. Môi trường mô phỏng nhân tạo này không tĩnh tại mà có những phản ứng tức thời, thay đổi theo tín hiệu vào của người sử dụng. Điều này xác định một đặc tính chính của thực tại ảo, đó là tương tác thời gian thực (real-time interactivity), có nghĩa là hệ thống có khả năng nhận biết được tín hiệu vào của người sử dụng và thay đổi ngay lập tức và người sử dụng cảm nhận thấy sự vật thay đổi trên giao diện mô phỏng ngay theo ý muốn của họ. Ở nước ta hiện nay, thực tại ảo là một trong những công nghệ đang được các cơ sở giáo dục đặc biệt quan tâm.

Ứng dụng công nghệ thực tại ảo vào giáo dục, đào tạo sẽ giúp các giảng viên nâng cao hiệu quả dạy học, hỗ trợ cho việc nêu các tình huống có vấn đề để kích thích tư duy sáng tạo của người học. Người học có thể dễ dàng lĩnh hội tri thức thông qua các hình ảnh, sự vật, hiện tượng khi tiếp xúc với chúng bằng cách trực quan sinh động như trong môi trường thực. Tất cả những sự mô phỏng này đóng vai trò rất quan trọng trong việc tiếp thu kiến thức của người học một cách hiệu quả. Có ba đặc tính chính của hệ thống thực tại ảo là tương tác (Interactive), đắm chìm (Immersion) và tưởng tượng (Imagination).

Tính tương tác là khả năng người dùng giao tiếp với hệ thống, cho phép họ có thể điều khiển hoặc làm thay đổi trạng thái của môi trường ảo bằng các hành động, thao tác. Tính đắm chìm là cảm giác như đang có mặt trong hệ thống ảo hoặc là một phần của môi trường ảo do máy tính tạo ra và hòa lẫn vào thế giới đó. Tính tưởng tượng liên quan đến việc giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Với những đặc tính như vậy, công nghệ thực tại ảo được nghiên cứu áp dụng và phát huy hiệu quả cho không chỉ trong lĩnh vực giáo dục và đào 15 tạo [41], mà còn được ứng dụng trong các lĩnh vực y tế, an ninh, quốc phòng, bảo tàng, thời trang, du lịch, vũ trụ và không gian,… 1.

Mô hình hóa thực tại ảo Quy trình mô hình hóa thực tại ảo bao gồm các bước: Mô hình hóa hình học (Geometric modeling), mô hình hóa chuyển động/động học (Kinematic modeling), mô hình hóa vật lý (Physical modeling), các ứng xử thông minh (Intelligent behavior) và quản lý mô hình (Model management). Run-time Simulation Physical Intelligent modeling behavior VR Authoring Kinematic Tool Model modeling management Geometric I/O Mapping modeling Hình 1. Quy trình mô hình hóa thực tại ảo Mô hình hóa hình học Mô hình hoá hình học là quá trình mô tả hình dạng của các đối tượng ảo (đa giác, tam giác, điểm, spline) cũng như bề mặt (bề mặt kết cấu, chiếu sáng bề mặt và màu sắc). Hình dạng của đối tượng ảo được mô phỏng bởi bề mặt 3D.

Bề mặt 3D có thể mô tả được bằng nhiều cách. Có hai cách 16 thường được sử dụng là lưới đa giác và bề mặt tham số. Đa số các đối tượng ảo có bề mặt được tạo từ các lưới đa giác. Lưới đa giác được ưu tiên vì chúng sử dụng các đỉnh.a minh họa các đỉnh của các cạnh cũng như các cạnh liền kề của các tam giác.

Ví dụ, cạnh nối hai đỉnh (X1, Y1, Z1) và (X2, Y2, Z2) là cạnh nằm giữa tam giác thứ nhất và tam giác thứ hai. Sử dụng lưới đa giác có thể tiết kiệm được bộ nhớ. Tuy nhiên, lưới đa giác kém hiệu quả trong việc mô tả các đối tượng có độ cong lớn và các bề mặt gồ ghề. Mô tả hình dạng đối tượng: (a) sử dụng lưới tam giác, (b) sử dụng bề mặt tham số Các đối tượng phức tạp thường được biểu diễn bằng bề mặt tham số.

Bề mặt tham số được biểu diễn bằng các điểm x(t), y(t) và z(t) như sau: 𝑥(𝑡) = 𝑎𝑥 ∙ 𝑡 3 + 𝑏𝑥 ∙ 𝑡 2 + 𝑐𝑥 ∙ 𝑡 + 𝑑𝑥 (1.3) trong đó, 𝑡 nhận giá trị trong khoảng [0, 1] và 𝑎, 𝑏, 𝑐 là các hằng số.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ