Đồ án robot hướng dẫn đường đi bằng nhận diện khuôn mặt - Duy Tân

Đồ án tốt nghiệp Đà Nẵng 2022 nghiên cứu thiết kế robot hướng dẫn đường đi thông minh tích hợp công nghệ nhận diện khuôn mặt chính xác.

• Tác giả: Nguyễn Đức Bình
• Người hướng dẫn: TS. Trần Thuận Hoàng
• Trường học: Đại học Duy Tân
• Chuyên ngành: Điện tự động
• Đề tài: Thiết kế robot hướng dẫn đường đi cho người bằng cách nhận diện khuôn mặt
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Đà Nẵng

Tóm tắt

I. Tổng quan đồ án thiết kế robot dẫn đường bằng nhận diện khuôn mặt

Sự phát triển mạnh mẽ của tự động hóa và trí tuệ nhân tạo thúc đẩy nhu cầu ứng dụng robot phục vụ đời sống. Đồ án thiết kế robot dẫn đường bằng nhận diện khuôn mặt là giải pháp công nghệ hiện đại nhằm giải quyết bài toán hỗ trợ con người di chuyển tại các khu vực công cộng phức tạp. Hệ thống robot di động này hoạt động dựa trên sự kết hợp chặt chẽ giữa xử lý ảnh thị giác máy tính và cơ cấu truyền động vi điều khiển. Robot có khả năng tự động nhận diện đối tượng, theo dõi vị trí khuôn mặt và điều chỉnh chuyển động bám sát theo thời gian thực. Mô hình này mang tính thực tiễn cao, giúp thay thế nhân sự hướng dẫn tại bệnh viện, trường học, bảo tàng và sân bay. Việc nghiên cứu tích hợp thư viện OpenCV cùng hệ vi xử lý hiệu năng cao mang lại độ chính xác vượt trội. Đây là nền tảng quan trọng mở ra tiềm năng phát triển robot dịch vụ thông minh trong kỷ nguyên cách mạng công nghiệp 4.0.

1.1. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của robot dẫn đường

Robot di động dẫn đường đóng vai trò thiết yếu trong việc hỗ trợ điều hướng tại không gian rộng lớn. Về mặt khoa học, đề tài kết hợp thị giác máy tính với lý thuyết điều khiển tự động. Về mặt thực tiễn, thiết bị giảm tải áp lực công việc cho nhân viên lễ tân và hướng dẫn viên. Robot tăng cường trải nghiệm của khách hàng thông qua tương tác trực quan. Hệ thống cũng góp phần hiện đại hóa cơ sở hạ tầng dịch vụ thông minh. Tính chính xác trong nhận diện đối tượng giúp thiết bị vận hành liên tục và ổn định trong môi trường thực tế.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu và phạm vi ứng dụng của đề tài

Mục tiêu cốt lõi của đề tài là chế tạo thành công một mô hình robot di động dẫn đường khép kín. Robot có khả năng nhận dạng khuôn mặt người mục tiêu và tính toán khoảng cách tức thời. Thiết bị duy trì cự ly an toàn và dẫn người đến điểm hẹn theo lộ trình quy định. Phạm vi ứng dụng tập trung vào các tòa nhà thông minh, bệnh viện và trung tâm triển lãm. Nghiên cứu tập trung hoàn thiện thuật toán xử lý ảnh trên nền tảng máy tính nhúng và mạch điều khiển động cơ công suất cao.

II. Thách thức khi thiết kế robot dẫn đường bằng nhận diện khuôn mặt

Quá trình thiết kế robot dẫn đường đối mặt với nhiều rào cản kỹ thuật phức tạp về phần cứng lẫn phần mềm. Khả năng nhận diện khuôn mặt chính xác thường chịu ảnh hưởng nặng nề bởi điều kiện chiếu sáng và góc nghiêng của khuôn mặt. Sự thay đổi cường độ ánh sáng trong không gian công cộng dễ gây nhiễu thuật toán phát hiện biên và trích xuất đặc trưng ảnh. Bên cạnh đó, việc ước lượng khoảng cách từ camera đến người theo thời gian thực đòi hỏi năng lực tính toán cao. Hệ thống phải xử lý lượng lớn dữ liệu khung hình với tốc độ khung hình ổn định nhằm tránh hiện tượng giật lag hoặc mất dấu mục tiêu. Về mặt cơ khí và truyền động, sự phối hợp giữa lệnh điều khiển từ máy tính sang vi điều khiển cần độ trễ cực thấp. Nếu động cơ phản hồi chậm, xe robot sẽ mất thăng bằng hoặc lệch hướng dẫn đường. Việc lựa chọn động cơ, mạch cầu công suất và cảm biến đo dòng phù hợp là thách thức cốt lõi cần giải quyết.

2.1. Yếu tố môi trường ảnh hưởng đến nhận diện khuôn mặt

Ánh sáng môi trường biến động là nguyên nhân chính làm suy giảm độ chính xác của camera. Hiện tượng ngược sáng hoặc bóng đổ làm mất các đặc trưng cấu trúc trên gương mặt. Góc quay thay đổi khi người di chuyển cũng khiến thuật toán Haar Cascade hoặc mạng nơ-ron gặp khó khăn trong việc trích xuất điểm mốc. Ngoài ra, sự xuất hiện của vật cản như kính mắt hay khẩu trang tạo thêm thách thức lớn. Hệ thống xử lý ảnh cần tích hợp các bước tiền xử lý như cân bằng độ sáng và lọc nhiễu không gian màu.

2.2. Hạn chế về tốc độ đáp ứng và phần cứng điều khiển

Giao tiếp dữ liệu nối tiếp giữa máy tính xử lý trung tâm và vi điều khiển dễ phát sinh độ trễ đường truyền tín hiệu. Sự chậm trễ này làm giảm tính kịp thời của các lệnh băm xung PWM điều khiển tốc độ hai bánh xe. Nếu thuật toán xử lý mất nhiều thời gian cho mỗi khung hình, robot sẽ phản ứng chậm với chuyển động của người mục tiêu. Hơn nữa, hệ thống động cơ DC cần mạch công suất bảo vệ quá dòng chuyên dụng nhằm tránh hiện tượng sụt áp và quá nhiệt khi vận hành liên tục.

III. Giải pháp công nghệ cho robot dẫn đường bằng nhận diện khuôn mặt

Giải pháp toàn diện của đồ án kết hợp thư viện mã nguồn mở OpenCV và hệ thống điều khiển vi điều khiển chuyên dụng. Thuật toán thị giác máy tính được triển khai bằng ngôn ngữ Python nhằm khai thác tối đa hiệu năng tính toán đa lõi. Camera thu nhận luồng video liên tục, thực hiện chuyển đổi không gian màu và phân tích đặc trưng hình học khuôn mặt. Phương pháp ước lượng khoảng cách được xây dựng dựa trên tỷ lệ kích thước khung bao khuôn mặt so với độ phân giải khung hình chuẩn. Dữ liệu khoảng cách và độ lệch tâm được đóng gói thành chuỗi ký tự truyền qua cổng UART nối tiếp đến vi điều khiển. Mạch vi điều khiển tiếp nhận dữ liệu, giải mã và tính toán điện áp cấp cho hai cầu H điều khiển động cơ. Cơ cấu truyền động vi sai kết hợp bánh xe thụ động giúp robot xoay chuyển linh hoạt. Quá trình băm xung PWM được hiệu chỉnh liên tục nhằm đảm bảo robot duy trì khoảng cách ổn định với người đi phía sau.

3.1. Ứng dụng OpenCV trong xử lý ảnh và đo khoảng cách

Thư viện OpenCV cung cấp bộ công cụ tối ưu cho các bài toán thị giác máy tính thời gian thực. Chương trình sử dụng bộ phân loại Haar Cascade hoặc mô hình học sâu để định vị tọa độ khuôn mặt trong khung hình. Sau khi phát hiện, hàm tính toán quy đổi chiều rộng khuôn mặt thành khoảng cách vật lý giữa người và robot. Thuật toán liên tục tính toán sai số lệch tâm so với trục giữa của camera. Tọa độ này đóng vai trò làm tín hiệu đầu vào trực tiếp cho thuật toán điều hướng bám đuôi đối tượng.

3.2. Thiết kế mạch công suất và cơ chế điều khiển động cơ

Khối điều khiển phần cứng sử dụng vi điều khiển để quản lý tín hiệu xung PWM và đảo chiều quay động cơ. Mạch điều khiển động cơ công suất cao được tích hợp để tải dòng lớn an toàn. Thuật toán điều khiển vi sai phân tích độ lệch tâm để tăng tốc hoặc phanh từng bánh xe riêng biệt. Khi khoảng cách vượt quá ngưỡng an toàn, hệ thống tự động ngắt động cơ để tránh sự cố. Cấu trúc khung xe hai bánh chủ động và bánh xe dẫn hướng tự do mang lại độ cơ động cao.

IV. Đánh giá hiệu quả của robot dẫn đường bằng nhận diện khuôn mặt

Kết quả thử nghiệm thực tế khẳng định tính khả thi và độ tin cậy của mô hình robot dẫn đường tự động. Thiết bị vận hành ổn định trong điều kiện ánh sáng văn phòng tiêu chuẩn với tỷ lệ nhận diện khuôn mặt chính xác trên chín mươi phần trăm. Khả năng duy trì cự ly và điều hướng theo người chuyển động đạt độ mượt mà cao mà không xảy ra hiện tượng mất dấu. Hệ thống cơ khí hai bánh vi sai phối hợp bánh xe thụ động giúp robot vượt qua các khúc cua hẹp dễ dàng. Mạch công suất và phần mềm nhúng thể hiện sự ăn khớp hoàn hảo, đảm bảo an toàn tuyệt đối cho người sử dụng xung quanh. Đồ án mở ra tiềm năng thương mại hóa lớn trong lĩnh vực robot phục vụ công cộng. Trong tương lai, mô hình có thể nâng cấp thêm cảm biến LiDAR để tránh vật cản động và tích hợp module giọng nói thông minh để tương tác đa phương thức.

4.1. Kết quả thực nghiệm và độ chính xác của hệ thống

Thực nghiệm cho thấy robot đáp ứng nhanh với sự thay đổi vị trí của đối tượng trong phạm vi từ một đến ba mét. Tốc độ khung hình xử lý qua OpenCV duy trì ổn định ở mức ba mươi khung hình mỗi giây. Thời gian trễ từ khi phát hiện khuôn mặt đến khi động cơ kích hoạt chỉ mất vài mili giây. Độ sai lệch khoảng cách luôn nằm trong giới hạn cho phép. Những con số này chứng minh cấu trúc phần cứng và giải thuật điều khiển đã đạt được mục tiêu nghiên cứu đề ra.

4.2. Hướng phát triển và tiềm năng ứng dụng thực tế

Tiềm năng ứng dụng của robot rất phong phú tại các bệnh viện, trung tâm thương mại và tòa nhà văn phòng. Để nâng cao chất lượng vận hành, hệ thống cần bổ sung bản đồ số hóa môi trường SLAM và cảm biến siêu âm chống va chạm. Việc tích hợp trợ lý ảo giao tiếp bằng giọng nói tiếng Việt sẽ gia tăng tính thân thiện của thiết bị. Robot hứa hẹn trở thành giải pháp dẫn đường tự động kinh tế, đáp ứng xu thế chuyển đổi số và tự động hóa hiện đại.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan về robot và robot di động;  Chương 2: Cơ sở lý thuyết;  Chương 3:Xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt;  Chương 4: Thực nghiệm và báo cáo kết quả. TỔNG QUAN VỀ ROBOT VÀ ROBOT DI ĐỘNG 1.1 Robot Robot xuất hiện lần đầu tiên ở New York vào 09/10/1922 trong vở kịch “Rossum’s Universal Robot” của nhà soạn kịch người Tiệp Khắc là Karen Chapek, còn từ robot là một cách gọi khác của từ Robota – theo tiếng Tiệp có nghĩa là công việc lao dịch. Khi đó Karen Chapek cho rằng Robot là những người máy có khả năng làm việc nhưng không có khả năng suy nghĩ. Ngày nay đã có rất nhiều nhà khoa học đưa ra các định nghĩa khác nhau về robot nhưng chung quy lại: robot là một tác tử nhân tạo, trong thực tế là một hệ thống cơ – điện tử, truyền tải một thông tin cảm nhận có mục đích qua sự hiện diện hoặc chuyển động của nó trong môi trường xung quanh.

Nói như vậy thì robot gồm ba bộ phận cơ bản: Bộ cảm nhận, bộ điều khiển và bộ chấp hành. + Bộ cảm nhận: Có nhiệm vụ thu thập thông tin từ môi trường. Môi trường ở đây có thể được biết trước hoặc không biết trước. Trong một số trường hợp, trạng thái chính của robot (như số vòng quay của bánh xe di động cho thân robot) cũng được coi là biến môi trường; + Bộ điều khiển: Thông tin từ bộ cảm nhận được đưa vào bộ điều khiển để xử lý và xuất ra các lệnh thích hợp quyết định hành vi của hệ thống.

Người ta coi bộ điều khiển là “bộ não” của robot. Thường bộ phận này là các máy tính hay các bộ xử lý chuyên dụng và các bộ nhớ cùng các giao diện ghép nối vào/ra; + Bộ chấp hành: Thực hiện các lệnh ra từ bộ điều khiển để tác động trở lại môi trường hay chính robot; Với một hệ thống như vậy thì cấu trúc của robot có liên quan chặt chẽ tới sự phát triển của các công nghệ về điện – điện tử, cơ khí và phần mềm máy tính.1: Ba bộ phận của một robot 1.2 Robot di động Những năm gần đây, nhu cầu phát triển các robot di động cùng với việc thông minh hóa robot đã dẫn đến sự bùng nổ trong nghiên cứu phát triển các hệ thống robot di động tự trị (autonomous mobile robot) trên thế giới. Robot tự trị có chương trình điều khiển được nạp sẵn trong bộ nhớ của nó, được lưu trữ theo kiểu không bay hơi (non-volatile) để cho phép một khi được khởi động robort có thể hoạt động độc lập mà không cần các tác nhân điều khiển nào khác. Có nghĩa là robot có thể tự thích nghi với sự thay đổi của môi trường để tiếp tục đạt tới một mục đích nào đó.

Điều này khác hẳn với các robot công nghiệp thông thường thực ra chỉ là những máy tự động được lập trình lặp đi lặp lại. Sự thông minh của robot là khả năng cảm nhận và thích ứng với môi trường chưa biết rõ. Những robot di động đơn giản tránh được vật cản bất ngờ trên đường đi theo một chiến lược nào đó, những robot có thể nhận ra vật thể theo màu sắc, hình dạng để lựa chọn sản phẩm, nhận dạng theo ngôn ngữ tự nhiên đến các máy chơi cờ tự động, có thể thắng được cả nhà vô địch thế giới… thuộc loại này.Cấu trúc Hình 1.2: Sơ đồ khối cấu trúc của robot di động Hệ thống cảm nhận trong robot di động: Cảm biến (sensor) là linh kiện chính của bộ phận cảm nhận trong robot. Cảm biến biến đổi tín hiệu lối vào, thường là các đại lượng phi điện (như âm thanh, ánh sáng, nhiệt độ, v.v…), thành các đại lượng điện lối ra.

Cảm biến thường được phân thành 2 loại: thụ động và tích cực. Một số cảm biến dùng trong robot di động thông minh như: cảm biến lazer, cảm biến ảnh, các cảm biến chi hướng, cảm biến phát hiện vật thể gần… Các cơ cấu chấp hành: Các cơ cấu dịch chuyển giúp robot di chuyển hiện nay rất phong phú. Ngoài cơ cấu chuyển dịch bằng bánh xe thông dụng ra còn nhiều dạng dịch chuyển nữa như di chuyển bằng chân như các robot dạng người, di chuyển bằng cánh quạt trên không hay dưới nước, v.v…Các cơ cấu này thường sử dụng các động cơ, như động cơ điện, làm nguồn chuyển động. Các động cơ điện có thể quay liên tục (với cổ góp điện có chổi than hoặc không có chổi than) hay động cơ bước.

Thường thì mạch điện công suất điều khiển động cơ cũng được xem như một bộ phận của cơ cấu chấp hành. Khối dự đoán và điều khiển: Phần cứng của bộ điều khiển robot di động hiện nay chủ yếu dựa vào các mạch ứng dụng vi xử lý. Thường đó là các máy vi tính , các mạch vi điều khiển. Phần mềm với các đường chương trình xử lý, điều khiển đặc trưng cho mức độ thông minh của robot di động.

6 Khối dẫn đường: Dẫn đường robot là việc tạo cho nó có khả năng đi tới đích theo một cách nào đó. Các robot kiểu phản ứng có được hành vi chuyển động trong thế giới mà không bị va chạm nhưng khả năng dẫn đường liên quan đến mọi vấn đề thuộc robot có trí tuệ nhân tạo như: cảm nhận, hành động, lập kế hoạch, kiến trúc, phần cứng, hiệu suất tính toán, v.v… Tổng quan lại: Robot di động là một hệ thống phức tạp gồm các cấu kiện cơ khí, điện và chương trình phần mềm tương tác với nhau. Hệ thống điều khiển trong robot phải tích hợp được các phần tử này sao cho robot có thể đạt được mục đích mong muốn. Một số ứng dụng của robot di động Khả năng di động giúp cho robot có nhiều ứng dụng và đòi hỏi phải giải quyết nhiều vấn đề mới.

Một trong những vấn đề chung cần nghiên cứu ở các loại robot di chuyển là khả năng xác định phương hướng (navigation) của robot. Ba loại robot di động chính hiện này bao gồm: xe tự hành trên mặt đất AGV, robot tự hành dưới nước AUV, máy bay không người lái UAV. Tổng quan xử lý ảnh 2. Xử lý ảnh Con người thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóng vai trò quan trọng nhất.

Những năm trở lại đây với sự phát triển của phần cứng máy tính, xử lý ảnh và đồ hoạ đó phát triển một cách mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong cuộc sống. Xử lý ảnh và đồ hoạ đóng một vai trò quan trọng trong tương tác người máy. Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh “tốt hơn” hoặc một kết luận.1: Quá trình xử lý ảnh Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như là đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đối tượng trong không gian và nó có thể xem như một hàm n biến P(c1, c2,.

Do đó, ảnh trong xử lý ảnh có thể xem như ảnh n chiều. Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh: Lưu Lưu trữ trữ Thiết bị thu Thu Phân tích Nhận Số hoá nhận ảnh nhận ảnh dạng ảnh Hệ quyết định Hình 2.2: Các bước xử lý ảnh trong một hệ thống xử lý ảnh 8 2.Một số khái niệm cơ bản về ảnh + Điểm ảnh: Ảnh tự nhiên là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để xử lý ảnh bằng máy tính, ảnh cần được số hóa. Số hóa ảnh là sự biển đổi gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí (không gian) và độ sáng (mức xám).

Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữa chúng. Mỗi điểm như vậy gọi là điểm ảnh (PEL :Picture Element) hay gọi tắt là Pixel. Trong khuôn khổ ảnh hai chiều. Mỗi pixel ứng với cặp tọa độ (x,y).

Điểm ảnh (pixel) là một phần tử của ảnh số tại tọa độ (x,y) với độ xám hoặc màu xác định. Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận được sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần như là thật. Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là phần tử ảnh. + Độ phân giải: Định nghĩa: Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị.

Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục cuẩ ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bố, đó chính là độ phân giải và được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều. + Khử nhiễu: Có 2 loại nhiễu cơ bản trong quá trình thu nhận ảnh :  Nhiều hệ thống: là nhiễu có quy luật có thể khử bằng các phép biến đổi;  Nhiễu ngẫu nhiên: vết bẩn không rõ nguyên nhân  khắc phục bằng các phép lọc. +Chỉnh mức xám: Nhằm khắc phục tính không đồng đều của hệ thống gây ra.

Thông thường có 2 hướng tiếp cận:  Giảm số mức xám: Thực hiện bằng cách nhóm các mức xám gần nhau thành một bó. Trường hợp chỉ có 2 mức xám thì chính là chuyển về ảnh đen trắng. Ứng dụng: In ảnh màu ra máy in đen trắng; 9  Tăng số mức xám: Thực hiện nội suy ra các mức xám trung gian bằng kỹ thuật nội suy. Kỹ thuật này nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh.

+ Phân tích ảnh: Là khâu quan trọng trong quá trình xử lý ảnh để tiến tới hiểu ảnh. Trong phân tích ảnh việc trích chọn đặc điểm là một bước quan trọng. Các đặc điểm của đối tượng được trích chọn tuỳ theo mục đích nhận dạng trong quá trình xử lý ảnh. Có thể nêu ra một số đặc điểm của ảnh sau đây: Đặc điểm không gian: Phân bố mức xám, phân bố xác suất, biên độ, điểm uốn v.

Đặc điểm biến đổi: Các đặc điểm loại này được trích chọn bằng việc thực hiện lọc vùng (zonal filtering). Các bộ vùng được gọi là “mặt nạ đặc điểm” (feature mask) thường là các khe hẹp với hình dạng khác nhau (chữ nhật, tam giác, cung tròn v.) Đặc điểm biên và đường biên: Đặc trưng cho đường biên của đối tượng và do vậy rất hữu ích trong việc trích trọn các thuộc tính bất biến được dùng khi nhận dạng đối tượng. Các đặc điểm này có thể được trích chọn nhờ toán tử gradient, toán tử la bàn, toán tử Laplace, toán tử “chéo không” (zero crossing) v.