LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.Hồ Chí Minh, ngày 02 tháng 11 năm 2014 (Ký tên và ghi rõ họ tên) Hồ Văn Thu ii LỜI CẢM TẠ Một đề tài nghiên cứu không thể thành công nếu không có sự trợ giúp kết hợp với nỗ lực cố gắng của ngƣời nghiên cứu. Do đó, tôi xin chân thành cám ơn sự hổ trợ của: Ban giám hiệu Trƣờng Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh. Khoa Cơ Khí Động Lực.
Thầy TS Lê Thanh Phúc cùng toàn thể quý thầy cô đã dạy và hƣớng dẫn nhiệt tình và tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tôi trong thời gian theo học tại trƣờng. Các bạn kỹ sƣ đồng nghiệp đã động viên ủng hộ tinh thần. Tuy thời gian thực hiện đề tài là 6 tháng, nhƣng do lƣợng kiến thức chủ chốt để phục vụ cho công tác nghiên cứu và thực hiện đề tài thuộc chuyên ngành điện tử và điều khiển tự động, công nghệ thông tin nên khả năng tiếp cận và lĩnh hội của học viên chuyên ngành cơ khí động lực gặp nhiều khó khăn và hạn chế. Tuy nhiên, với sự hƣớng dẫn và tạo điều kiện thuận lợi của Thầy TS Lê Thanh Phúc và các bạn đồng nghiệp, tôi đã lĩnh hội đƣợc rất nhiều kiến thức mới, bổ ích để phục vụ cho ngành cơ khí động lực và công tác nghiên cứu sau khi ra trƣờng.
Vì vậy, một lần nữa tôi xin chân thành cám ơn quý thầy cô và các bạn. Xin chúc quý thầy cô cùng toàn thể các bạn luôn dồi dào sức khoẻ và thành công ! Tp Hồ Chí Minh, ngày 02 tháng 11 năm 2014. Ngƣời cảm tạ Hồ Văn Thu iii TÓM TẮT Xử lý ảnh có rất nhiều ứng dụng trong hệ thống giao thông thông minh. Nhận dạng đƣờng đi cho ô tô chạy tự động là một đề tài trong số đó.
Nghiên cứu này sử dụng phần mềm Matlab và các Toolbox của nó là: Image Processing Toolbox, Image Acquistion System Toolbox, Computer Vision System Toolbox làm công cụ chính để thu thập và xử lý. Với mô hình đƣờng là đƣờng nhựa với các giả định sau: - Vân của đƣờng là đồng nhất. - Dấu phân cách làn đƣờng tuân theo qui luật. - Khoảng cách giữa các dấu phân cách là không đổi.
Đề tài sử dụng Webcam làm bộ phận thu thập hình ảnh chính. Từ hình ảnh thu đƣợc sử dụng các bộ lọc FIR 2D để lọc ảnh xám hoá. Và biến đổi ảnh thành ảnh nhị phân, từ đó sử dụng phƣơng pháp Cany và biến đổi Hough sẵn có trong Matlab để xác định các dấu phân cách đƣờng, làn đƣờng. Tính toán khoảng cách dựa trên các dấu phân cách thu đƣợc để đƣa ra tín hiệu về đƣờng đi cho phần điều khiển xe tự động thông qua chuẩn giao tiếp RS232.
Đề tài đã xây dựng đƣợc một chƣơng trình nhận dạng đƣờng đi và đã thực thi có hiệu quả trên các đoạn đƣờng thử nghiệm. iv ABSTRACT Image processing has many applications in intelligent transportation system. Lane detection and tracking for autonomous vehicle is the one of that. This study uses Matlab software and it‟s Toolbox: Image Processing Toolbox, Image Acquistion System Toolbox and Computer Vision System Toolbox as the main tool to collect and process.
The road model is assumped that: - Texture of road are identical. - Lane makers follow lane rules. - The distance between the lane makers is constant. This project uses Webcam to collect the images.
From the images obtained by using the 2D FIR filter, grayscale image is achieved. The image are converted into a binary image, then use Cany method and Hough transform available in Matlab to determine the lane makers and lane deparment. Calculate the distance based on separator obtained to provide signal for autonomous vehicle via the standard RS232 interface. An experimental result on local streets shows that the suggested program is very reliable.
v MỤC LỤC Trang tựa. Trang QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI XÁC NHẬN CỦA CÁN BỘ HƢỚNG DẪN. i LÝ LỊCH KHOA HỌC. ii LỜI CAM ĐOAN.
ii LỜI CẢM TẠ. iv MỤC LỤC. vi DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT .x DANH SÁCH CÁC HÌNH. xi Chƣơng 1 TỔNG QUAN.
Tổ ng quan chung về liñ h vƣ̣c nghiên cƣ́u. Ứng dụng phát hiện làn đƣờng trên các hãng xe. Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nƣớc đã công bố. Các kế quả nghiên cứu trong nƣớc.
Các kết quả nghiên cứu ngoài nƣớc. Mục đích của đề tài. Nhiệm vụ của đề tài và giới hạn đề tài. Giới hạn đề tài.
Phƣơng pháp nghiên cứu.8 Chƣơng 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT. Lý thuyết tổng quan về xử lý ảnh. Xử lý ảnh số là gì ?. Biểu diễn một ảnh số.
Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh. Biên và các phƣơng pháp phát hiện biên. Các mô hình màu. Biến đổi Hough (Hough Transform).
Biến đổi Hough cho đƣờng thẳng. Biến đổi Hough cho đƣờng thẳng trong tọa độ cực .32 Chƣơng 3 PHẦN MỀM ỨNG DỤNG. Giới thiệu Matlab. Các thành phần cơ bản của Matlab.
Phân đoạn và tách đƣờng viền trong Malab. Biến đổi Hough trong MATLAB. Image Acquisition Toolbox. Các bƣớc thu thập hình ảnh cơ bản.
Computer Vision System Toolbox. Các hàm xử lí video. Image Processing Toolbox. Hiển thị ảnh.
Chuyển đổi giữa các lớp ảnh và các loại ảnh .63 Chƣơng 4 CHƢƠNG TRÌNH ĐIỀU KHIỂN. Mô hình tổng quát. Chọn và thiết lập camera. Mô hình đƣờng và phạm vi quan sát.
Tiến trình xử lí ảnh. Xác định dấu phân cách làn đƣờng. Xác định dấu phân cách trái – phải và chèn đánh dấu làn đƣờng. Lập trình giao diện .71 Chƣơng 5 THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ.
Dữ liệu thực nghiệm. Địa điểm thực nghiệm. Về tốc độ xử lí. Các hình ảnh chạy thử nghiệm chƣơng trình.
Phƣơng pháp đánh giá và tiêu chí đánh giá. Tiêu chí về tốc độ. Đánh giá về độ chính xác. Đánh giá về sự sai lệch.76 Chƣơng 6 KẾT LUẬN.
Kết quả đạt đƣợc của đề tài. Những vấn đề còn tồn tại. Hƣớng phát triển đề tài.79 TÀI LIỆU THAM KHẢO. Chƣơng trình chính.
Xác định dấu chỉ làn đƣờng. Xác định dấu phân cách trái / phải.105 ix DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT MATLAB Maxtrix Laboratory CMU Carnegie Mellon University MIT Massachusetts Institute of Technology DARPA Defense Advanced Research Projects Agency HDTV High-definition television ROI Regions of Interest RGB Red, Green, Blue HSL Hue, Saturation, Luminance 2D Two Demension TIFF Targed Image File Format JPEG Joint Photographics Experts Group GIF Graphics Interchange Format BMP Window Bitmap PNG Portable Network Graphics XWD X Window Dump PCX Personal Computer Exchange CMY Cyan, Magnenta, Yellow x DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 1.1: Minh họa các mục tiêu khác nhau trong bài toán phát hiện làn đƣờng .2: Những ví dụ về các tình huống trong bài toán phát hiện làn đƣờng .3: Mô hình tổng quát giải quyết bài toán phát hiện làn đƣờng.4: Hê ̣ thố ng hỗ trơ ̣ làn đƣờng.1: Ảnh tƣơng tự và ảnh số hóa .2: Điể m qui chiế u không gian của điể m ảnh (0,0).3: Ảnh nhị phân .5: Ảnh màu RGB trong Matlab.6: Điểm ảnh ở trong một miền lân cận.7: Lấy mẫu hình chữ nhật liên thông.8: Các bƣớc cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh .9: Biểu diễn ảnh bằng ma trận điểm .10: Sơ đồ chung của hệ thống nhận dạng.11: Ảnh thu nhâ ̣n và ảnh mong muố n .12: Các mô hình màu .13: Hê ̣ to ̣a đô ̣ màu RGB .14: Mô hình màu HSV .15: Bảng chỉ số giá trị 0 .16: Đƣờng thẳng Hough trong hệ tọa độ Đề-các .1: Giao diện khi khởi động.2: Cửa sổ làm việc .3: Của sổ GUIDE Quick Start.4: Cửa sổ tƣơng tác.5: Ảnh tách biên.6: Ảnh góc mạch điện.7: Dùng biến đổi Hough.8: Kết quả dùng houghpeaks .9: Kết quả sử dụng hàm houghlines.10: Mở file video dùng vision.1: Mô hình tổng quát.2: Mô hình cụ thể.3: Vùng quan tâm.4: Ảnh đƣợc trích xuất .5: Hình giới hạn quan sát.7: Ảnh nhị phân .8: Chƣơng trình mô phỏng Proteus.9: Chƣơng trình tạo Virtual Serial Port Driver.10: Giao diện ngƣời dùng.1: Vị trí khi đi đúng làn đƣờng .4: Sai lệch do dấu chỉ đƣờng …………………………………………….77 xii Chƣơng 1 TỔNG QUAN 1. Tổ ng quan chung về linh ̃ vƣc̣ nghiên cƣ́u 1. Giới thiệu Nhận dạng đƣờng đi là một trong những vấn đề rất quan trọng trong nhiều ứng dụng về các hệ thống hỗ trợ giao thông tự động, đặc biệt trong các hệ thống đều khiển xe tự động.
Cùng với sự phát triển vƣợt bậc vềt độ xử lý của máy tính, giá thành của các thiết bị hỗ trợ ngày càng giảm thì các nghiên cứu về hệ thống điều khiển xe tự động ngày càng đƣợc phát triển cùng với sự phát triển của hệ thống giao thông thông minh. Đã có nhiều nghiên cứu tập trung vào bài toán phát hiện làn đƣờng và một số kết quả bƣớc đầu đạt đƣợc đã cho thấy những tín hiệu khả quan. Trong bài toán phát hiện làn đƣờng có 3 loại mục tiêu chính là: (i) cảnh báo khi chuyển làn đƣờng, (ii) hỗ trợ ngƣời trong quá trình lái xe, và (iii) điều khiển xe tự động. i) Hệ thống thông báo khi chuyển làn đường1: Trong mục tiêu này, yêu cầu đặt ra là hệ thống phải thông báo đƣợc khi xe thay đổi làn đƣờng.
Vấn đề quan trọng nhất cần giải quyết ở đây là làm sao dự đoán đƣợc chính xác quỹ đạo của xe tƣơng ứng với đƣờng biên của làn đƣờng. ii) Hệ thống hỗ trợ người điều khiển xe2: Trong mục tiêu này, vấn đề quan trọng là giúp ngƣời điều khiển xe chú ý đƣợc làn đƣờng dễ dàng hơn. Hay nói cách khác, ngƣời điều khiển sẽ đƣợc hệ thống gợi ý các làn đƣờng. Hầu hết các nghiên cứu đều tập trung ở mục tiêu này.
iii) Hệ thống hỗ trợ điều khiển xe tự động3: Với mục tiêu hỗ trợ điều khiển xe tự động, yêu cầu đặt ra là hệ thống cần đƣa ra đƣợc làn đƣờng sắp tới mà xe sẽ di 1 Lane-Departure-Warning Systems 2 Driver-Attention Monitoring Systems 3 Automated Vehicle-Control Systems 1 chuyển. Vấn đề quan trọng đối với mục tiêu này là hạn chế đƣợc sai số tính toán trong việc ƣớc lƣợng vị trí của xe và làn đƣờng.1: Minh họa các mục tiêu khác nhau trong bài toán phát hiện làn đường a) Mục tiêu khi thay đổi làn đường. b) Mục tiêu hỗ trợ người điều khiển xe. c) Mục tiêu điều khiển xe tự động.
[1] Trong các mu ̣c tiêu trên , mục tiêu phục vụ cho hệ thống điều khiển xe tự động đƣợc đánh giá là khó nhất.