CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.1 Lí do chọn đề tài Kể từ khi máy tính cá nhân Personal Computer ra đời (những năm 1980) đến nay, chúng ta đã chứng kiến sự phát triển thần tốc của công nghệ thông tin, thâm nhập vào tất cả mọi ngóc nghách của cuộc sống, làm thay đổi bộ mặt của thế giới trong một thời gian ngắn. Tuy nhiên, cho đến bây giờ PC không còn là trung tâm của cuộc cách mạng công nghệ mà thay bằng những sản phẩm đột phá mới đáp ứng nhu cầu của con người. Một trong những sản phẩm tiềm năng thời đại hậu PC là Robot dịch vụ đặc biệt là Robot cá nhân phục vụ nhu cầu hàng ngày của con người.
Khi những con robot này trở thành nhu cầu không thể thiếu của từng cá nhân, thâm nhập vào từng gia đình thì chúng sẽ tạo nên một thị trường khổng lồ làm thay đổi xã hội loài người như tác động của PC đã làm thay đổi xã hội thời gian qua. Việc hoạt động ở môi trường trong nhà đặc biệt là hoạt động trong gia đình gặp nhiều trở ngại cho các robot cá nhân do môi trường có diện tích nhỏ và nhiều chướng ngại vật. Do đó việc xác định được vị trí chính xác của robot so với vị trí tương đối của các đồ vật trong nhà có ý nghĩa lớn trong việc phổ biến robot gia đình. Đề tài Xác định vị trí cho Robot trong nhà dựa trên thuật toán Scan Matching bằng cảm biến laser được ra đời để giải quyết các vấn đề trên.
Các mục tiêu được đặt ra bao gồm: sử dụng hệ điều hành ROS (Robot Operating System) thu nhận dữ liệu từ cảm biến laser, sử dụng thuật toán Scan Matching để xác định vị trí tương đối của Robot so với vị trí gốc khi robot di chuyển. Kết quả của đề tài sẽ được sử dụng để phát triển robot dịch vụ có khả năng di chuyển trong nhà dựa trên vị trí tương đối của robot và các đồ vật, ứng dụng trong robot hút bụi, robot dẫn đường, robot vận chuyển hàng ….2 Mục đích nghiên cứu Mục đích nghiên cứu của luận văn này là xây dựng và thử nghiệm thực tế thuật toán xác định vị trí của Robot dựa trên thuật toán Scan Matching, triển khai thử nghiệm thực tế ở điều kiện môi trường trong nhà. Cụ thể luận văn này có hai mục tiêu: - Trước tiên, tìm hiểu về công nghệ và phương pháp định vị robot cũng như thuật toán Scan Matching. - Sau đó, triển khai thực tế thuật toán đã đề xuất trên cảm biến laser, robot Kobuki và đánh giá kết quả đối với điều kiện trong nhà.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu: Thuật toán Scan Matching để xác định vị trí của robot trong nhà và thử nghiệm thực tế - Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu thuật toán xác định vị trí của robot trong nhà Scan Matching Nghiên cứu và ứng dụng thuật toán này trên hệ điều hành Robot sử dụng cảm biến laser và robot Kobuki Thử nghiệm và đánh giá phương pháp.4 Phương pháp nghiên cứu - Nghiên cứu các công nghệ xác định vị trí robot trong nhà để xác định ưu điểm và hạn chế của các công nghệ này.
- Nghiên cứu các thuật giải và phương pháp xác định vị trí - Nghiên cứu thuật toán Scan Matching với một số phương pháp tiếp cận - Nghiên cứu hệ điều hành robot ROS và các package liên quan - Triển khai thực tế thuật toán Scan Matching PL-ICP trên cảm biến laser và robot Kobuki - Thực hiện các thí nghiệm và đánh giá CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ 2.1 Công nghệ xác định vị trí Trong nhiều năm qua, có nhiều công nghệ được đề xuất sử dụng cho các hệ thống định vị trong nhà. Các công nghệ phổ biến hiện nay gồm có Vision, Infrared, Ultrasound, Wireless Local Area Network (WLAN), RFID, Bluetooth, Sonar và Laser range finder.1 Vision Phương pháp này dựa trên việc xử lý và đánh giá dữ liệu video. Cụ thể thì việc định vị dựa vào video có thể được thực hiện bằng hai cách khác nhau: Hệ thống camera cố định (Fixed camera systems): Các camera được lặp đặt tại các vị trí cố định trong môi trường.
Trong trường hợp này, mục tiêu là nhằm xác định đối tượng di động trong ảnh (cá nhân, đối tượng hoặc động vật) được thu lại bởi một hoặc nhiều camera và theo dõi các đặc trưng của chủ thể. Nếu đặc tính quan trọng nhất của chủ thể xuất hiện trong khung nhìn của camera, vị trí của nó sẽ được tính toán từ vị trí của các camera có liên quan. Vị trí của đối tượng được tính toán dựa vào vị trí của nó ở trong ảnh và sự phân bố các đặc trưng của nó trong không gian. Hệ thống camera di động (Mobile camera systems): Đối tượng di động được trang bị một camera và việc xác định vị trí được thực hiện bằng cách đặt các điểm mốc tại các vị trí biết trước (cả về hướng) hoặc bằng cách trích xuất các đặc trưng của môi trường xung quanh.
Trong trường hợp đầu tiên, nếu mobile camera phát hiện hai hoặc nhiều điểm mốc, nó có thể nhận ra vị trí và hướng của nó. Trong trường hợp còn lại, quá trình xác định vị trí thông qua hai giai đoạn. Trong giai đoạn off-line, các ảnh của môi trường được chụp tại các vị trí được xác định trước để trích xuất các đặc trưng riêng và được lưu vào cơ sở dữ liệu. Trong giai đoạn on-line, camera sẽ chụp một ảnh, các đặc trưng của nó được trích xuất và so sánh với các đặc trưng được lưu trữ để đánh giá vị trí của camera.
Trong cả hai trường hợp, thì mục đích đều nhằm đánh giá vị trí và hướng của mobile camera. Ngày nay, độ chính xác của các hệ thống định vị trong nhà bằng camera đạt tới 10 -3m – 10-1m (đối với các hệ thống có độ chính xác cao). Ngoài ra, việc tăng tốc độ truyền dữ liệu và tăng khả năng tính toán, cùng với sự phát triển của thuật toán xử lý ảnh hiệu năng cao khiến cho công nghệ này trở nên cực kỳ hiệu quả. Một nhược điểm của công nghệ này là chi phí bỏ ra khá cao, nhưng nhờ các công nghệ mới, các giải pháp chi phí thấp đang ngày càng phát triển và xu thế đang hướng đến các hệ thống định vị sử dụng camera của điện thoại di động.2 Infrared Sóng hồng ngoại (Infrared radiation – IR) là một trong những công nghệ phổ biến nhất trong các công nghệ không dây được sử dụng để xác định vị trí đồ vật hoặc con người thông qua các bộ thu phát sóng hồng ngoại.
Một ví dụ của hệ thống định vị trong nhà sử dụng IR có thể thấy như là người dùng mang một cái túi xách, trong đó có chứa mã định danh (ID), nó phát ra các tín hiệu IR tại những khoảng thời gian đều nhau thông qua một bộ truyền tín hiệu hồng ngoại. Các bộ nhận tín hiệu được đặt tại những vị trí biết trước trong môi trường xung quanh, sau khi xác định được ID nó sẽ gửi tới một phần mềm xác định vị trí để tính toán vị trí của chiếc túi xách dựa vào khoảng cách giữa bộ phát và bộ thu tín hiệu. Công nghệ này có một vài ưu điểm. Đầu tiên, chùm tín hiệu IR không thể xuyên tường cho nên chỉ có thể thu được các tín hiệu xuất phát từ bên trong phòng.
Ngoài ra, công nghệ IR không bị ảnh hưởng bởi nhiễu của sóng điện từ và năng lượng của tín hiệu IR có thể được hiệu chỉnh dễ dàng cho phù hợp với từng khu vực cụ thể. Tuy nhiên, cũng có một vài nhược điểm. Các lỗi gây ra bởi hiện tượng đa đường multipath làm giảm nghiêm trọng độ chính xác của việc định vị. Thêm đó các hệ thống định vị trong nhà sử dụng IR thì có các thiết bị phần cứng đắt đỏ và tốn nhiều chi phí bảo trì.
Hơn nữa, công nghệ IR yêu cầu một đường truyền thẳng (Line of Sight – LoS) giữa bộ thu và bộ phát để có thể hoạt động được một cách chính xác.3 WLAN Wireless Local Area Network (WLAN) có thể được sử dụng để tính toán vị trí của thiết bị di động trong mạng. Để tăng nhu cầu giao tiếp không dây nên trang thiết bị của WLAN được trải rộng khắp trong các môi trường trong nhà. Vì lý do này, một trong những ưu điểm của kỹ thuật định vị sử dụng Wi-Fi là tính hiệu quả về chi phí do tính khả thi khi xác định vị trí của gần như tất cả các thiết bị có kết nối Wi-Fi mà không cần phải cài đặt thêm bất kỳ phần mềm nào. Một ưu điểm khác của việc sử dụng WLAN là không cần yêu cầu LoS (Line of Sight – truyền theo đường thẳng) Trong mạng WLAN, một node thu/phát các tín hiệu RF từ/tới một router không dây, router này có thể được dùng để xác định chính xác vị trí của bất kỳ thiết bị Wi-Fi nào đã được kích hoạt.
Phương pháp WLAN RSS có thể sử dụng ba cách cơ bản để xác định vị trí của thiết bị đích: Phương pháp Cell of Origin (CoO): hoạt động dựa vào việc biết vị trí của access point (AP), nơi mà các thiết bị được kết nối tới. Phương pháp Triangulation: vị trí của thiết bị mục tiêu được tính toán bằng việc lập lưới tam giác các thông tin cường độ tín hiệu nhận được tại các vị trí thu. Phương pháp Fingerprint: là phương pháp khả thi nhất dành cho định vị trong nhà sử dụng RSS và hoạt động bằng cách lập bản đồ cường độ tín hiệu quan sát được của các router cố định đặt ở môi trường trong nhà và được lưu vào một cơ sở dữ liệu (ví dụ: radio map). Thiết kế cơ bản của phương pháp này có thể được chia thành hai giai đoạn là offline và online.
Trong giai đoạn offline, RSS được thu thập tại các vị trí lấy mẫu để dựng bản đồ radio đối với môi trường cụ thể. Trong giai đoạn online, vị trí vật lý của client có thể được tính toán bằng cách so sánh RSS đo được với các giá trị RSS đã được lưu trữ. Độ chính xác của công nghệ Wi-Fi trong khoảng 20m cho đến 40m, nhưng nó có thể được cải thiện bằng các lắp đặt thêm nhiều các bộ định tuyến không dây (wireless routers) hoặc tích hợp thêm nhiều công nghệ khác, và những kết quả gần đây cho thấy rằng độ chính xác đạt được vào khoảng 3–5m [1]. Ngoài ra, có nhiều vấn đề mang tính thách thức trong công nghệ định vị sử dụng WLAN cũng rất quan trọng.
Một trong số đó là vấn đề tiêu thụ năng lượng.