Luận văn thạc sĩ về phát hiện vật cản cho robot làm việc trong môi trường đô thị

• Tác giả: Nguyễn Đình Huân
• Người hướng dẫn: TS. Lê Mỹ Hà
• Trường học: Đại học Sư phạm kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa Điện - Điện tử
• Đề tài: Phát Hiện Vật Cản Cho Robot Trong Đô Thị
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT PHÁT HIỆN VẬT CẢN CHUYỂN ĐỘNG CHO ROBOT LÀM VIỆC TRONG MÔI TRƯỜNG ĐÔ THỊ
• ABSTRACT DETECTION OF MOVING OBSTACLES FOR ROBOT WORKING IN THE URBAN ENVIRONMENT
• MỤC LỤC
• LÝ LỊCH KHOA HỌC
• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC CÁC HÌNH
• DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu, các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước đã công bố
• 1.2. Kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước
• 1.3. Mục tiêu và đối tượng nghiên cứu
• 1.3.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Phát hiện vùng ảnh stereo
• 2.2. Tìm cặp điểm đặc trưng tương đồng
• 2.3. Định nghĩa đặc trưng
• 2.4. Các bộ dò tìm đặc trưng
• 2.5. Thông số nội của camera
• 2.6. Thuật toán RANSAC
• 2.7. Định vị camera dựa trên điểm tương đồng (Egomotion)
• 2.8. Hình học Epipolar và ma trận cơ bản
• 2.9. Ma trận thiết yếu và thông số ngoại camera
• 2.10. Giải thuật 8 điểm kết hợp RANSAC
• 2.11. Thuật toán tối ưu xác định vị trí robot
• 2.12. Ma trận hiệp phương sai. Tam giác Delaunay. Khoảng cách Mahalanobis
• 2.13. Giải thuật tìm kiếm theo chiều sâu
• 2.14. Phương pháp láng giềng gần nhất toàn cục GNN
• 2.15. Các cơ sở của MHT. Thuật toán REID
• 2.16. Đánh giá giả thuyết
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN VẬT CẢN CHUYỂN ĐỘNG
• 3.1. Giới thiệu một số phương pháp phát hiện vật cản
• 3.2. Các phương pháp phát hiện vật không sử dụng camera
• 3.3. Các phương pháp phát hiện vật sử dụng camera
• 3.4. Giới thiệu hệ thống Stereo camera
• 3.5. Phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động
• 3.5.1. Tổng quan về phương pháp
• 3.5.2. Phát hiện đặc trưng
• 3.5.3. Đối sánh đặc trưng
• 3.5.4. Ước lượng Egomotion
• 3.5.5. Tính toán dòng cảnh
• 3.5.6. Phân nhóm dòng cảnh
• 3.5.7. Liên kết đối tượng
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM
• 4.1. Thu thập dữ liệu
• 4.2. Kết quả thực nghiệm
• 4.3. Cân chỉnh camera
• 4.4. Đối sánh đặc trưng
• 4.5. Phát hiện đối tượng
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về phát hiện vật cản cho robot trong đô thị

Phát hiện vật cản cho robot trong môi trường đô thị là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, đặc biệt khi robot ngày càng trở nên phổ biến trong cuộc sống hàng ngày. Việc phát hiện và nhận diện các vật cản như người đi bộ, xe cộ và các chướng ngại vật khác là rất cần thiết để đảm bảo an toàn cho robot và người xung quanh. Các công nghệ hiện đại như hệ thống camera stereo và cảm biến LIDAR đang được áp dụng để cải thiện khả năng nhận diện của robot. Nghiên cứu này sẽ trình bày các phương pháp và công nghệ tiên tiến trong việc phát hiện vật cản cho robot tự hành.

1.1. Tầm quan trọng của phát hiện vật cản trong đô thị

Phát hiện vật cản là yếu tố then chốt trong việc đảm bảo an toàn cho robot tự hành. Trong môi trường đô thị phức tạp, robot cần phải nhận diện nhanh chóng và chính xác các vật thể xung quanh để tránh va chạm. Điều này không chỉ giúp bảo vệ robot mà còn bảo vệ người đi bộ và các phương tiện khác. Việc áp dụng công nghệ AI trong robot giúp cải thiện khả năng nhận diện và xử lý thông tin từ môi trường.

1.2. Các công nghệ hiện tại trong phát hiện vật cản

Hiện nay, nhiều công nghệ được sử dụng để phát hiện vật cản cho robot, bao gồm hệ thống camera stereo, cảm biến LIDAR và các thuật toán học máy. Hệ thống camera stereo cho phép thu thập hình ảnh 3D, trong khi cảm biến LIDAR cung cấp thông tin về khoảng cách và hình dạng của các vật thể. Các thuật toán học máy giúp robot phân tích và nhận diện các đối tượng trong môi trường đô thị một cách hiệu quả.

II. Thách thức trong phát hiện vật cản cho robot tự hành

Mặc dù có nhiều tiến bộ trong công nghệ phát hiện vật cản, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức lớn trong việc triển khai các hệ thống này trong môi trường đô thị. Các yếu tố như điều kiện ánh sáng thay đổi, sự di chuyển nhanh của các đối tượng và sự đa dạng của các vật thể trong môi trường đều gây khó khăn cho việc phát hiện chính xác. Nghiên cứu này sẽ phân tích các thách thức chính và đề xuất các giải pháp để vượt qua chúng.

2.1. Ảnh hưởng của điều kiện ánh sáng đến phát hiện

Điều kiện ánh sáng thay đổi có thể ảnh hưởng lớn đến khả năng nhận diện của robot. Trong môi trường đô thị, ánh sáng có thể thay đổi nhanh chóng do thời tiết hoặc các nguồn sáng khác nhau. Điều này có thể dẫn đến việc robot không nhận diện được các vật cản một cách chính xác, gây ra nguy cơ va chạm.

2.2. Sự di chuyển nhanh của các đối tượng

Trong môi trường đô thị, các đối tượng như xe cộ và người đi bộ thường di chuyển với tốc độ cao. Điều này tạo ra thách thức lớn cho robot trong việc phát hiện và phản ứng kịp thời. Các thuật toán cần phải được tối ưu hóa để xử lý thông tin nhanh chóng và chính xác, đảm bảo an toàn cho robot và người xung quanh.

III. Phương pháp phát hiện vật cản hiệu quả cho robot

Để giải quyết các thách thức trong việc phát hiện vật cản, nhiều phương pháp tiên tiến đã được phát triển. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng các thuật toán học sâu, hệ thống camera stereo và cảm biến LIDAR. Nghiên cứu này sẽ trình bày chi tiết về các phương pháp này và cách chúng có thể được áp dụng trong thực tế.

3.1. Sử dụng hệ thống camera stereo

Hệ thống camera stereo cho phép robot thu thập hình ảnh 3D của môi trường xung quanh. Bằng cách phân tích các hình ảnh này, robot có thể xác định vị trí và hình dạng của các vật cản. Phương pháp này đã được chứng minh là hiệu quả trong nhiều nghiên cứu và ứng dụng thực tế.

3.2. Ứng dụng cảm biến LIDAR

Cảm biến LIDAR cung cấp thông tin chính xác về khoảng cách và hình dạng của các vật thể trong môi trường. Việc sử dụng LIDAR giúp robot nhận diện các vật cản một cách nhanh chóng và chính xác, đặc biệt trong các tình huống phức tạp như giao thông đông đúc.

IV. Ứng dụng thực tiễn của phát hiện vật cản cho robot

Phát hiện vật cản cho robot không chỉ là một lĩnh vực nghiên cứu lý thuyết mà còn có nhiều ứng dụng thực tiễn trong đời sống hàng ngày. Các robot tự hành đang được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như giao thông, y tế và dịch vụ. Nghiên cứu này sẽ trình bày một số ứng dụng tiêu biểu và kết quả đạt được.

4.1. Robot trong giao thông đô thị

Robot tự hành đang được triển khai trong giao thông đô thị để hỗ trợ lái xe và giảm thiểu tai nạn. Các hệ thống hỗ trợ lái xe hiện đại sử dụng công nghệ phát hiện vật cản để đảm bảo an toàn cho người tham gia giao thông. Kết quả cho thấy việc áp dụng công nghệ này đã giảm đáng kể số vụ tai nạn giao thông.

4.2. Ứng dụng trong y tế

Trong lĩnh vực y tế, robot tự hành được sử dụng để vận chuyển thuốc và thiết bị y tế trong bệnh viện. Việc phát hiện vật cản giúp robot di chuyển an toàn trong môi trường đông đúc, đảm bảo không gây cản trở cho nhân viên y tế và bệnh nhân.

V. Kết luận và tương lai của phát hiện vật cản cho robot

Phát hiện vật cản cho robot trong đô thị là một lĩnh vực nghiên cứu đầy tiềm năng và thách thức. Với sự phát triển của công nghệ AI và cảm biến, khả năng nhận diện và xử lý thông tin của robot ngày càng được cải thiện. Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng việc áp dụng các phương pháp tiên tiến có thể giúp robot hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường đô thị phức tạp.

5.1. Tương lai của công nghệ phát hiện vật cản

Trong tương lai, công nghệ phát hiện vật cản sẽ tiếp tục phát triển với sự xuất hiện của các cảm biến mới và thuật toán học máy tiên tiến. Điều này sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho việc ứng dụng robot trong các lĩnh vực khác nhau.

5.2. Những thách thức cần vượt qua

Mặc dù có nhiều tiến bộ, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải giải quyết trong việc phát hiện vật cản cho robot. Các nhà nghiên cứu cần tiếp tục tìm kiếm các giải pháp sáng tạo để cải thiện khả năng nhận diện và xử lý thông tin của robot trong môi trường đô thị.