Nghiên cứu xây dựng robot di động sử dụng thị giác máy có khả năng bắt bóng

Mặc dù là một ngành nghiên cứu non trẻ robot di động đã ngày càng được ứng dụng nhiều trong cuộc sống hàng ngày từ giải trí, dẫn đường, trợ giúp công việc hàng ngày cho đến các lĩnh vực

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

LÃ TUẤN ANH

Nghiên cứu xây dựng robot di động

sử dụng thị giác máy có khả năng bắt bóng

luËn v¨n th¹c sÜ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG

Hµ néi - 2006

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

LÃ TUẤN ANH

Nghiên cứu xây dựng robot di động

sử dụng thị giác máy có khả năng bắt bóng

luËn v¨n th¹c sÜ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG

Người hướng dẫn khoa học: TS Lê Văn Ngự

Hµ néi - 2006

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi và chưa được công bố trong bất cứ công trình nào, chưa đăng trong bất kỳ tài liệu, tạp chí, hội nghị nào khác Những kết quả nghiên cứu trong luận văn là trung thực

Hà nội, ngày 05 tháng 05 năm 2006

Tác giả luận văn

Lã Tuấn Anh

Xin tỏ lòng biết ơn Khoa Điện tử-Viễn thông, Bộ môn Điện tử và Kỹ thuật máy tính, Phòng thí nghiệm Tự động và Robotics, Trường đại học Công nghệ đã tạo điều kiện cơ sở vật chất và động viên tôi hoàn thành luận văn này

Xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới gia đình tôi, những người đã động viên giúp đỡ và hỗ trợ về mọi mặt để tôi hoàn thành luận văn này

Xin gửi lời cảm ơn tới bạn bè và đồng nghiệp những người đã động viên cổ

vũ tôi rất nhiều

iii

MỤC LỤC

Lời cam đoan ……… i

Lời cảm ơn ………ii

Danh sách các hình ……… v

Danh sách các bảng ……….ix

MỞ ĐẦU i

CHƯƠNG 1 ROBOT DI ĐỘNG 3

1.1 Giới thiệu chung về robot di động 3

1.2 Cơ cấu chuyển động 8

1.3 Các loại cảm biến hay được sử dụng trong robot di động 14

1.3.1 Bộ Encoder 15

1.3.2 Sensor xác định khoảng cách 16

1.3.3 Sensor phát hiện vật thể gần (Proximity sensor) 18

1.3.4 Sensor xúc giác (Touch sensor) 22

1.3.5 Thị giác máy 24

CHƯƠNG 2 THỊ GIÁC MÁY 25

2.1 Mở đầu 25

2.2 Quá trình tạo ảnh và các mô hình ảnh 26

2.2.1 Mắt người 26

2.2.2 Camera 28

2.2.3 Màu sắc và biểu diễn ảnh màu 35

2.3 Một số khái niệm cơ bản 39

2.4 Phép xử lý điểm ảnh dựa trên bảng tìm kiếm LUT 41

2.4.1 Kéo căng độ tương phản 42

2.4.2 Làm bằng lược đồ mức xám 42

2.5 Phép xử lý vùng ảnh 43

2.6 Xử lý hình thái học ảnh nhị phân 44

iv

2.6.1 Phép biết đổi “trúng hoặc trượt” 44

2.6.2 Phương pháp lập bảng tìm kiếm 45

2.6.3 Phép dãn lân cận 8 45

2.6.4 Phép co lân cận 8 46

2.6.5 Phép lấp đầy đường chéo 46

2.6.6 Phép mở 46

2.6.7 Phép đóng 47

2.7 Đặc tính đường biên 47

2.7.1 Phát hiện biên dựa vào đạo hàm bậc nhất 48

2.7.2 Phát hiện biên dựa vào đạo hàm bậc hai 49

2.7.3 Phương pháp Canny để phát hiện biên 50

2.8 Đặc tính góc 51

CHƯƠNG 3 ROBOT BẮT BÓNG 54

3.1 Các mô hình của robot bắt bóng 54

3.2 Cơ cấu của robot bắt bóng 60

3.3 Thuật toán dùng cho robot 61

3.4 Mô phỏng robot bắt bóng 64

3.4.1 Mô hình OAC 64

3.4.2 Mô hình LOT 74

3.4.3 Mô hình GAG 81

3.5 Robot bắt bóng trong thực nghiệm 87

KẾT LUẬN 102

DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ 103

TÀI LIỆU THAM KHẢO 104

v

DANH SÁCH CÁC HÌNH

Hình 1.1 Robot công nghiệp 3

Hình 1.2 Robot giúp đỡ người mù 4

Hình 1.3 Robot thám hiểm 4

Hình 1.4 Robot đồ chơi Aibo 5

Hình 1.5 Robot thám hiểm đáy biển 5

Hình 1.6 Robot hút bụi 6

Hình 1.7 Các khối cơ bản trong robot di động 7

Hình 1.8 Bốn loại bánh xe robot cơ bản 10

Hình 1.9 Các cách sắp xếp bánh xe robot cơ bản 11

Hình 1.10 Hệ tọa độ toàn cục và hệ tọa độ địa phương của robot 12

Hình 1.11 Robot trong hệ tọa độ toàn cục 14

Hình 1.12 Chuỗi xung tạo ra bởi bộ encoder một kênh 15

Hình 1.13 Dạng sóng thu được của bộ encoder 2 kênh 16

Hình 1.14 Sensor đo khoảng cách sử dụng phương pháp lượng giác 16

Hình 1.15 Đo khoảng cách bằng đo pha 17

Hình 1.16 Các thành phần cấu tạo Sensor siêu âm 19

Hình 1.17 Dạng sóng siêu âm tầm gần 19

Hình 1.18 Sensor quang phát hiện vật thể gần 20

Hình 1.19 Cấu tạo Sensor phát hiện vật thể gần dùng hiệu ứng điện cảm 21

Hình 1.20 Đường cảm ứng từ trong hai trường hợp có vật và không có vật 22 Hình 1.21 Mô hình đơn giản sensor lực 23

Hình 1.22 Một số loại CCD camera 24

Hình 2.1 Hệ thống thu nhận và xử lý ảnh số 25

Hình 2.2 Cấu tạo của mắt (a) và mô hình mắt Helmoltz (b) 26

vi

Hình 2.3 Phân bố của các tế bào hình nón và hình que trên võng mạc 27

Hình 2.4 (a)Mô hình tạo ảnh qua lỗ(b)Minh hoạ cách tính phương trình phối cảnh 29

Hình 2.5 Quá trình tạo ảnh qua thấu kính mỏng (a) và thấu kính dầy (b) 31

Hình 2.6 Minh hoạ trường nhìn của camera 32

Hình 2.8 Cấu tạo của bộ bắt hình (frame grabber) 34

Hình 2.9 Các loại sóng điện từ (trên) và dải ánh sáng được phóng to (dưới) 36 Hình 2.10 Mô hình không gian màu RGB 37

Hình 2.11 Đồ thị sắc màu CIE 38

Hình 2.12 Mô hình không gian màu HSI 38

Hình 2.13 Pixel trung tâm và 4 pixel lân cận (a) và 8 pixel lân cận (b) 40

Hình 2.14 Hoạt động của bảng tìm kiếm 3 bit 41

Hình 2.15 Nhân chập ảnh với mặt nạ 43

Hình 2.16 Phương pháp lập bảng tìm kiếm 45

Hình 2.17 Hàm f(x) và đạo hàm bậc nhất và bậc 2 của nó 47

Hình 2.18 Tuần tự các bước xử lý tìm biên 48

Hình 2.19 Lân cận 3 3 của điểm ảnh [i,j] 49

Hình 3.1 Mô hình OAC 54

Hình 3.2 Mô hình bắt bóng 55

Hình 3.3 Hình chiếu từ trên xuống của người bắt bóng chạy để bắt bóng 56

Hình 3.4 Mô hình LOT 57

Hình 3.5 Mô hình GAG 58

Hình 3.6 Robot bắt bóng 58

Hình 3.7 Quá trình bắt bóng 59

Hình 3.8 Cấu tạo đế robot 60

Hình 3.9 Các hệ tọa độ của robot 61

Hình 3.10 Mô phỏng quỹ đạo của bóng 66

vii

Hình 3.11 Mô phỏng mô hình OAC 1 68

Hình 3.12 Mô phỏng mô hình OAC 2 69

Hình 3.13 Mô phỏng mô hình OAC 3 70

Hình 3.14 Mô phỏng mô hình OAC 4 71

Hình 3.15 Mô phỏng mô hình OAC 5 72

Hình 3.16 Mô phỏng mô hình OAC 6 73

Hình 3.17 Mô phỏng mô hình LOT 1 77

Hình 3.18 Mô phỏng mô hình LOT 2 78

Hình 3.19 Mô phỏng mô hình LOT 3 79

Hình 3.20 Mô phỏng mô hình LOT 4 80

Hình 3.21 Vùng có khả năng bắt bóng 82

Hình 3.22 Mô phỏng mô hình GAG 1 84

Hình 3.23 Mô phỏng mô hình GAG 2 85

Hình 3.24 Mô phỏng mô hình GAG 3 86

Hình 3.25 Cấu tạo và kích thước của robot bắt bóng trong thực tế 87

Hình 3.26 Robot bắt bóng trong thực tế 88

Hình 3.27 Các bước thực hiện quá trình bắt bóng 88

Hình 3.28 Mô phỏng robot bắt bóng 1 90

Hình 3.29 Robot bắt bóng 1 91

Hình 3.30 Mô phỏng robot bắt bóng 2 92

Hình 3.31 Robot bắt bóng 2 93

Hình 3.32 Mô phỏng robot bắt bóng 3 94

Hình 3.33 Robot bắt bóng 3 95

Hình 3.34 Mô phỏng robot bắt bóng 4 96

Hình 3.35 Robot bắt bóng 4 97

Hình 3.36 Mô phỏng robot bắt bóng 5 98

Hình 3.37 Robot bắt bóng 5 99

viii

Hình 3.38 Mô phỏng robot bắt bóng 6 100 Hình 3.39 Robot bắt bóng 6 101

ix

DANH SÁCH CÁC BẢNG

Bảng 1.1 Các cách thức di chuyển……… 9 Bảng 2.1 Các trường hợp chuyển đổi từ không gian mầu HSI thành RGB …… 39

1

MỞ ĐẦU

Ngày nay “robot” đã trở nên quen thuộc với nhiều người trong chúng ta thông qua phim ảnh, sách báo cũng như trong đời sống hằng ngày Trong nghiên cứu robot có hầu hết các vấn đề của “cơ-tin-điện tử”; đó là sư kết hợp của nhiều ngành khoa học,

từ cơ khí, điện tử cho đến các ngôn ngữ lập trình Robot di động là một lĩnh vực mới trong nghiên cứu robot Mặc dù là một ngành nghiên cứu non trẻ robot di động đã ngày càng được ứng dụng nhiều trong cuộc sống hàng ngày từ giải trí, dẫn đường, trợ giúp công việc hàng ngày cho đến các lĩnh vực mà con người khó có thể làm được như trong các môi trường độc hại, trong quân sự hoặc thám hiểm các hành tinh vv… Để tạo ra một robot di động để thực hiện những công việc đó ngoài các kết cấu

cơ khí phải có hệ thống các cảm biến để thu thập thông tin từ môi trường xung quanh và chương trình phần mềm thông minh để điều khiển robot

Qua việc tìm hiểu các đặc tính và các thành phần của robot di động, khóa luận này trình bầy quá trình nghiên cứu, xây dựng mô phỏng một robot di động có khả năng bám và bắt bóng nhờ vào cảm biến hình ảnh là một camera CCD

Luận văn được chia thành 3 chương, cụ thể như sau:

Chương 1: ROBOT DI ĐỘNG

- Giới thiệu chung về robot di động và các ứng dụng của nó

- Cấu tạo của một robot di động điển hình

- Cơ cấu chuyển động và phương trình động học của robot di động

- Các cảm biến thường được sử dụng trong robot di động

Chương 2: THỊ GIÁC MÁY

- Giới thiệu về thị giác máy, qúa trình tạo và các mô hình biểu diễn ảnh

- Một số khái niệm trong xử lý ảnh số

- Xử lý điểm ảnh và xử lý phân vùng ảnh

- Khảo sát đặc tính ảnh bao gồm đặc tính đường biên và đặc tính góc

Chương 3: ROBOT BẮT BÓNG

2

- Mục đích nghiên cứu và các mô hình của robot bắt bóng

- Cơ cấu và thuật toán được dùng cho robot bắt bóng

- Mô phỏng robot bắt bóng theo các mô hình

- Xây dựng robot bắt bóng trong thực tế

- Kết qủa và thảo luận

3

CHƯƠNG 1

ROBOT DI ĐỘNG

1.1 Giới thiệu chung về robot di động

Ngành khoa học nghiên cứu về robot đã đạt được những thành tựu to lớn trong công nghiệp giúp cho con người sản xuất ra rất nhiều của cải vật chất Robot tay máy được sử dụng trong các dây truyền sản xuất hàng loạt tiên tiến của nhiều nước trên thế giới để tạo ra từ ôtô, xe máy cho đến các thiết bị tinh vi khác như máy nghe nhạc, điện thoại, máy vi tính Tay máy ngày nay đã có thể di chuyển với tốc độ và

độ chính xác cao cũng như có các hệ thống an toàn đảm bảo để làm việc tốt cùng con người [1]

Hình 1.1 Robot công nghiệp

Tuy nhiên với tất cả những thành công đó, những robot công nghiệp lại có một nhược điểm cố hữu đó là thiếu sự di chuyển Các hệ thống robot công nghiệp bị giới hạn pham vi hoạt động phụ thuộc vào vị trí chúng được lắp giáp vận hành Chúng thường được đặt cố định trong môi trường làm việc chuyển động, điều này làm giảm tính linh động của robot Trong khi đó robot di động lại có thể di chuyển khắp nơi trong môi trường và thực hiện công việc ở bất cứ nơi đâu cần tới chúng

5

Hình 1.4 Robot đồ chơi Aibo

Hình 1.5 Robot thám hiểm đáy biển

6

Hình 1.6 Robot hút bụi

Có một số sự khác biệt quan trọng giữa các yêu cầu của việc lắp đặt robot cố định truyền thống với các yêu cầu của các hệ thống robot di động Một trong những mối quan tâm hàng đầu là sự không biết trước môi trường vận hành Đối với các hệ thống robot cố định, người ta thường xây dựng một không gian làm việc nhỏ để thực hiện công việc và robot cố định thường thực hiện các công việc lặp đi lặp lại trong môi trường xác định trước đó Đối với các hệ thống robot di động, việc nhận biết được môi trường làm việc là một yếu tố quyết định tới các “hành động” của robot, chỉ có thể nhận biết được đầy đủ các thông tin về môi trường xung quanh thì robot

di động mới có thể thích ứng được trong các môi trường làm việc khác nhau Mục đích của luận văn là tìm hiểu về robot di động: cấu tạo, cách thức vận hành đồng thời thiết kế mô phỏng để xây dựng một robot di động có khả năng bám và bắt bóng

Một nhân tố quan trọng trong thiết kế của các hệ thống robot di động là khả năng mang theo các thiết bị Thiết bị bao gồm nguồn điện cũng như tất cả các phần cứng là các bộ cảm biến và các bộ xử lý mà robot đòi hỏi Các thiết bị lắp đặt của robot cố định có thể được kết nối trực tiếp với các nguồn điện và bộ xử lý, không gian làm việc thường được xác định trước và có thể được kiểm soát Hầu hết các robot di động đều có một trọng tải nhất định, điều này có thể dẫn tới những sự giới hạn trong thiết kế của hệ thống, đặc biệt trong các ứng dụng mà hay bị giới hạn về kích cỡ và cân nặng

Các thành phần cơ bản, thông dụng trong các hệ thống robot di động sử dụng trong thực tế được chỉ ra như trên hình 1.7

Hình 1.7 Các khối cơ bản trong robot di động

8

Các khối cơ bản cho các hệ thống robot di động bao gồm các bộ phận cảm biến, bộ phận dẫn đường, các mô đun lập kế hoạch, điều khiển và các bộ chấp hành dùng để di chuyển robot và tác động tới môi trường của nó Trong khi một số các phần cụ thể của robot di động sẽ phụ thuộc vào mục đích ứng dụng, một hệ thống robot di dộng điển hình đòi hỏi phải có tất cả các khối trên thì mới vận hành được Thông tin về trạng thái môi trường xung quanh của robot và bản thân robot được cung cấp với các cảm biến nội và cảm biến ngoại Thông tin này được bộ xử lý trung tâm (có cài đặt sẵn các chương trình, thuật toán dẫn đường…) sử dụng để ước lượng trạng thái của hệ thống, không chỉ bao gồm trạng thái của bản thân robot mà

cả trạng thái của môi trường xung quanh nó Ước lượng này được sử dụng để lập kế hoạch hoạt động của robot và phát ra các lệnh cho các cơ cấu chấp hành của robot

Thiết kế của các hệ thống robot di động phần nhiều sẽ bị chi phối bởi mục đích ứng dụng Không có giới hạn về số lượng các kết hợp giữa các thiết bị thao tác, các bộ phận cảm biến và các thuật toán điều khiển cho các hệ thống robot di động Hơn nữa, luồng thông tin trong phạm vi hệ thống sẽ thay đổi tuỳ thuộc vào quá trình thực thi, sẽ có một số thiết kế robot khác đáng kể so với những robot trình bày trong hình Trong một số trường hợp, dữ liệu từ các bộ phận cảm biến được trực tiếp cung cấp cho bộ lên kế hoạch và điều khiển, cho phép hệ thống phản ứng nhanh hơn với những thay đổi mạnh mẽ của môi trường Sau đây, ta sẽ đi sâu vào các thành phần

cơ bản của robot di động

1.2 Cơ cấu chuyển động

Theo khái niệm, robot di động phải có một số bộ phận chuyển động Các sự vật và sinh vật trong tự nhiên có rất nhiều cách thức di chuyển và đó cũng là nguồn cảm hứng để các nhà khoa học tạo ra các robot di động Bảng 1.1 trình bày một số cách thức di chuyển đặc thù của các sinh vật trong tự nhiên tử trượt, trườn, bò, chạy, nhảy và đi Người ta nói rằng động tác đi của con người là theo một hình đa giác và với khoảng cách bước chân rất nhỏ hình đa giác sẽ biến thành hình tròn Tuy nhiên trong tự nhiên lại không có sinh vật nào di chuyển bằng bánh xe cả, chính con người

có tối thiểu hai bậc tự do, dẫn đến sự phức tạp của nguồn điện và kết cấu cơ khí và làm tăng trọng lượng của robot So sánh với các robot di chuyển bằng chân, robot di chuyển trên bánh xe có kết cấu cơ khí đơn giản hơn rất nhiều, không phải quan tâm đến vấn đề giữ thăng bằng, tốc độ di chuyển cao, vì vậy các robot chạy bằng bánh

xe được sử dụng rộng rãi hiện nay

10

Xét về mặt cấu tạo bánh xe được dùng cho robot có thể chia ra làm 4 loại chính như sau [6]:

Hình 1.8 Bốn loại bánh xe robot cơ bản

a) Bánh chuẩn có hai bậc tự do; quay quanh trục xe và điểm tiếp xúc

b) Bánh Castor có ba bậc tự do; quay quanh trục bánh xe, điểm tiếp xúc

và trục castor

c) Bánh Swedish có ba bậc tự do; quay quanh trục bánh xe, điểm tiếp xúc và con lăn

d) Bánh cầu có thể quay theo moi hướng

Các loại bánh này có sự khác biệt lớn về mặt động học, vì vậy chọn loại bánh

xe phù hợp cũng ảnh hưởng lớn đến động học robot Bánh chuẩn và bánh Castor có một trục cố định vì vậy chúng có tính định hướng cao Bánh Swedish và bánh cầu thì được thiết kế mang tính linh hoạt cao hơn, ít tính định hướng hơn so với hai bánh kia Bánh xe robot càng to thì cho phép nó có thể vượt qua được những vật cản to thế nhưng khi đó kéo theo yêu cầu về lực xoắn lớn hơn hoặc là thay đổi trong hộp giảm tốc của motor

Hình 1.9 mô tả cách thức bố trí bánh xe được sử dụng trong robot di động Robot có thể có hai bánh, ba bánh, bốn bánh, sáu bánh tùy thuộc vào mục đich sử dụng

11

Hình 1.9 Các cách sắp xếp bánh xe robot cơ bản

12

Cách thức bố trí bánh của đế robot cũng ảnh hưởng lớn đến động học robot

Sự di chuyển của robot di động bao hàm 3 yếu tố: tính ổn định, độ linh động và khả năng điều khiển Mặc dù số bánh cần thiết để robot ổn định bền là 2 nếu trọng tâm robot nằm dưới trục bánh xe, điều này yêu cầu bánh xe lớn nên thông thường để ổn định robot người ta sử dụng ít nhất 3 bánh xe Tất nhiên càng nhiều bánh tính ổn định càng cao, tuy nhiên khi đó robot sẽ không linh động và khó khăn cho việc điều khiển Những robot cần độ linh động cao thường sử dụng bánh cầu vì nó có thể di chuyển theo mọi hướng Tuy nhiên robot càng linh động thì càng khó điều khiển; vì vậy khi thiết kế một robot di động, chúng ta phải dung hòa được 3 yếu tố này tùy thuộc vào nhiệm vụ của robot

Trong lĩnh vực nghiên cứu robot di động, động học robot cần được nghiên cứu để có được thiết kế cơ khí và viết được các phần mềm phù hợp cho từng nhiệm

vụ Một robot di động thông thường được thiết kế với nhiều bánh xe Mỗi bánh xe

có một vai trò nhất định góp phần cho sự chuyển động của toàn bộ robot vì vậy để hiểu được sự di chuyển của robot ta phải hiểu được cách thức di chuyển của từng bánh xe của robot đó

Hình 1.10 Hệ tọa độ toàn cục và hệ tọa độ địa phương của robot

13

Để xác định vị trí của robot trong không gian ta thiết lập mối quan hệ giữa hệ tọa độ toàn cục và hệ tọa độ địa phương của robot Hệ tọa độ toàn cục có tâm là điểm O và hai trục tọa độ XI và YI Để xác định vị trí của robot chọn một điểm P nằm trên robot và là tâm của hệ tọa độ robot gồm hai trục XR và YR Vị trí của P trong hệ tọa độ toàn cục được xác định bởi tọa độ x và y, góc lệch giữa hai hệ tọa độ

là  Ta có thể biểu diễn tọa độ của robot bằng một vectơ gồm 3 thành phần Trong

hệ tọa độ toàn cục vị trí của robot được biểu diễn bằng

Ma trận này được sử dụng để chuyển những chuyển động của robot từ hệ tọa

độ toàn cục { XI , YI } sang hệ tọa độ địa phương { XR , YR }, ở đây ta dùng ký hiệu R() bởi vì các thành phần của ma trận này phụ thuộc vào góc lệch 

(1.3)

Ta có thể lấy ví dụ ở hình 1.11 Trong trường hợp này  = /2 ta có thể tính được ma trận chuyển đổi R

(1.4)

14

Hình 1.11 Robot trong hệ tọa độ toàn cục

Lấy vận tốc của robot trong hệ tọa độ toàn cục là (x,y, ) ta có thể tính được các thành phần chuyển động theo hệ tọa độ địa phương của robot

Trong trường hợp này, ta thấy rằng sự di chuyển của robot theo trục XR là y

và theo trục YR là x

1.3 Các loại cảm biến hay đƣợc sử dụng trong robot di động

Một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất của bất kỳ hệ thống robot tự quản trị nào

là thu thập những thông tin của môi trường mà nó đang hoạt động Để làm được điều đó rất nhiều loại sensor được tạo ra và ứng dụng cho robot di động[3] Người ta phân loại sensor theo hai cách: sensor nội/sensor ngoại và sensor chủ động/sensor bị động

Sensor nội là những sensor dùng để đo các giá trị bên trong của hệ robot, ví

dụ như đo tốc độ, đo trọng lượng, đo điện áp…

15

Sensor ngoại thu thập những thông tin về đặc điểm của môi trường bên ngoài, ví dụ như sensor đo khoảng cách, đo cường độ sáng, đo cường độ âm thanh…

Sensor bị động đo các nguồn năng lượng đi vào sensor bao gồm đầu đo nhiệt

độ, đầu đo âm thanh, CCD và CMOS camera…

Sensor chủ động phát nguồn năng lượng ra môi trường ngoài và thu về những phản ứng của môi trường bao gồm sensor siêu âm, sensor hồng ngoại…

Trong thực tế nghiên cứu robot, có rất nhiều loại sensor được sử dụng cho các mục đích khác nhau Sau đây, xin giới thiệu một số loại sensor thường được sử dụng trong kĩ thuật robot

1.3.1 Bộ Encoder

Muốn điều khiển chính xác động cơ một chiều thì cần phải có bộ phận phản hồi, thông thường bộ phận phản hồi của động cơ một chiều là bộ encoder Bộ encoder cho phép khối điều khiển có thể giám sát góc, vị trí của động cơ một chiều, từ đó có thể điều khiển chính xác vận tốc và vị trí của động cơ Bộ encoder thường được sử dụng là bộ encoder quang được cấu tạo từ một đĩa được đục lỗ gắn vào trục động cơ

và một cặp thu phát quang (sensor quang) được gắn cố định Khi động cơ quay đĩa

sẽ quay theo và cắt chùm tia sáng phát ra từ LED phát quang tạo ra một xung vuông

ở đầu ra của photodiode, nếu chỉ sử dụng duy nhất một cặp sensor quang như vậy thì ta thu được bộ encoder một kênh

Hình 1.12 Chuỗi xung tạo ra bởi bộ encoder một kênh

Với bộ encoder một kênh như trên thì chỉ có thể thu được tốc độ và vị trí của động cơ theo một chiều Để có thể mã hóa được chuyển động theo hai chiều thì phải

sử hai cặp thu phát quang đặt gần nhau và lệch pha nhau 900 để tạo ra hai chuỗi xung lệch pha nhau 900 Hai cặp thu phát quang được kí hiệu là A và B, khi động cơ

16

quay theo một hướng (tạm quy định là quay theo chiều kim đồng hồ) thì dạng sóng của cặp A sẽ sớm pha hơn cặp B Ngược lại khi động cơ quay theo chiều ngược lại (ngược chiều kim đồng hồ) dạng sóng của cặp B sẽ sớm pha hơn so với cặp A Dạng sóng thu được từ hai cặp thu phát A và B được chỉ ra như trên hình 1.13 Chính nhờ

sự lệch pha này mà ta có thể thiết kế phần cứng và phần mềm để xác định được thêm chiều quay của động cơ

Hình 1.13 Dạng sóng thu được của bộ encoder 2 kênh

1.3.2 Sensor xác định khoảng cách

Đây là loại sensor được sử dụng giúp robot có thể ước lượng khoảng cách từ vị trí

đặt sensor (nằm trên robot) tới đối tượng

1.3.2.1 Phương pháp xác định khoảng cách bằng lượng giác

Hình 1.14 Sensor đo khoảng cách sử dụng phương pháp lượng giác

17

Phương pháp này sử dụng một nguồn phát phát ra một chùm tia hẹp tới đập vào bề mặt vật thể Do phản xạ, tia này chuyển hướng tới bộ thu được đặt cách bộ phát một khoảng B, góc phát tia so với phương ngang là  (hình 1.14) Nếu D là khoảng cách từ đối tượng tới bộ thu thì khoảng cách này được tính như sau: D=Btg

1.3.2.2 Phương pháp xác định khoảng cách bằng đo khoảng thời gian truyền

C là vận tốc truyền ánh sáng

T là thời gian kể từ khi phát xung sáng cho tới khi nhận được xung sáng

Hình 1.15 Đo khoảng cách bằng đo pha

Với công thức này, để đo khoảng cách D sẽ gặp phải khó khăn đó là khoảng thời gian T thường rất nhỏ cỡ picrogiây Thực tế, người ta thường sử dụng đo thời gian trễ giữa sóng phát ra và sóng phản xạ Trong cách này, một nguồn laser sẽ phát liên tục, bộ đo sẽ thực hiện đo pha giữa hai sóng tới và sóng phản xạ Sơ đồ thực hiện có thể được chỉ ra trên hình 1.15

18

Trong sơ đồ, chùm laser phát được đưa tới một gương bán mạ, gương này sẽ chia chùm laser thành hai chùm sáng như nhau Một truyền tới đối tượng, một truyền tới bộ đo pha Chùm laser truyền tới đối tượng sẽ phản xạ và đi tới bộ đo pha

Bộ đo pha ở đây đóng vai trò là một bộ thu Gọi L là khoảng cách từ tia chuẩn tới bộ thu, D là khoảng cách từ đối tượng tới gương bán mạ Khi đó tổng quãng đường đi của tia laser tới vật thể và quay trở về bộ thu là

D'= 2D+L Nếu đối tượng ở gần (D=0) khi đó pha của hai tia sáng như nhau Khi D tăng dần thì độ lệch pha tăng dần độ dịch pha giữa hai tia trong trường hợp này sẽ là:

D' = L +./3600

do đó D= ./(2.3600)

Cũng cần chú ý: khi =3600 bộ đo pha sẽ không phân biệt được D'=L+n (với n là số nguyên) hay D'=L Như vậy cách này chỉ đo với các giá trị lệch pha 

<3600 hay với khoảng cách 2D < 

Bên cạnh việc sử dụng đo khoảng cách bằng nguồn phát lazer, trên thực tế người ta còn sử dụng nguồn thu phát siêu âm Chùm xung siêu âm phát ra đập tới bề mặt phản xạ của đối tượng, xung phản xạ được thu ở đầu thu siêu âm có thời gian kéo dài xung tỉ lệ với khoảng cách từ sensor tới vật Nếu đo được khoảng thời gian kéo dài xung phản xạ ta hoàn toàn có thể đo được khoảng cách tới vật

1.3.3 Sensor phát hiện vật thể gần (Proximity sensor)

Đây là loại sensor được sử dụng để xác định xem có hay không có vật thể nằm trong vùng hoạt động của sensor

1.3.3.1 Sensor siêu âm

Đây là loại sensor được sử dụng nhiều trong thiết kế các robot di động Là một loại sensor chủ động, sensor này phát ra xung siêu âm Nếu tồn tại vật thể trong vùng làm việc của sensor sẽ xuất hiện sóng phản xạ về đầu thu

19

Cấu trúc một sensor siêu âm thường gồm những phần được miêu tả trong

hình 1.16 Phần tử cơ bản của sensor này là bộ biến âm thường là gốm áp điện được

bảo vệ bằng một chất nhựa tổng hợp nhằm chống lại sự ẩm ướt, bụi bẩn và các nhân

tố khác của môi trường Bộ thu âm thanh sẽ hứng âm đưa tới bộ biến đổi âm thanh

thành tín hiệu điện Tất cả các thành phần này được để trong một vỏ Một dạng sóng

điển hình được trình bày trong hình 1.17 mô tả hoạt động của sensor siêu âm

Hình 1.16 Các thành phần cấu tạo Sensor siêu âm

Hình 1.17 Dạng sóng siêu âm tầm gần

20

Dạng sóng A là tín hiệu điều khiển tín hiệu truyền Dạng sóng B là tín hiệu lối ra khi có cả tín hiệu tiếng vọng (echo) trong đó B1 là tín hiệu phát ra còn B2 là tín hiệu phản xạ lại Các xung C tách biệt tín hiệu truyền và tín hiệu nhận Để phân biệt sự khác nhau giữa các xung tương ứng với tín hiệu mang và tín hiệu phản xạ lại

ta xem xét tín hiệu D Trong đó t1 là khoảng thời gian phát hiện nhỏ nhất và t1 +

t2 là khoảng thời gian phát hiện lớn nhất Các khoảng thời gian này tương ứng với khoảng thời gian truyền sóng trong môi trường khi nhận được tín hiệu phản xạ lại (lúc đó tín hiệu D có giá trị lớn nhất) sẽ hình thành tín hiệu E, nó sẽ bằng 0 khi kết thúc xung tín hiệu A Cuối cùng, tín hiệu F được hình thành khi xuất hiện xung tín hiệu E và sẽ là tín hiệu ra của sensor siêu âm hoạt động theo chế độ nhị phân

1.3.3.2 Sensor quang

Là loại sensor hoạt động dựa trên nguyên tắc phản xạ ánh sáng ánh sáng được phát

từ một LED phản xạ tại bề mặt của vật và được thu bởi điốt quang điện (photođiốt hoặc phototransistor) Điều này được minh hoạ trong hình 1.18

Hình 1.18 Sensor quang phát hiện vật thể gần

Có nhiều loại sensor quang trong đó phải kể tới các loại sensor quang sử dụng ánh sáng vùng khả kiến và loại sử dụng ánh sáng vùng hồng ngoại Loại sensor quang sử dụng ánh sáng hồng ngoại dùng nguồn phát được điều chế ở tần số

21

40 Khz là một ví dụ Đây là loại sensor phát ra ánh sáng có bước sóng gần vùng hồng ngoại Ánh sáng phát ra được điều chế ở tần số 40Khz nhằm kháng nhiễu với những nguồn gây nhiễu xung quanh Các sensor hồng ngoại được điều chế có khả năng phát hiện các vật thể trong bán kính 35cm Đối với các vật màu trắng, khoảng cách này có thể xa hơn

1.3.3.3 Sensor phát hiện vật thể gần sử dụng hiệu ứng điện cảm

Là sensor hoạt động dựa trên cơ sở sự thay đổi điện cảm khi có vật kim loại xuất hiện Sensor điện cảm thường cấu tạo gồm một cuộn dây đặt gần một nam châm vĩnh cửu và được đóng gói trong một vỏ bọc (hình 1.19) Loại sensor này chỉ cảm ứng đối với các vật thể sắt từ nó sẽ là thay đổi vị trí của các đường cảm ứng từ của nam châm vĩnh cửu Hình 1.20 biểu diễn đường cảm ứng từ trong hai trường hợp Trường hợp đầu tiên, không có vật thể sắt từ ở phía trước sensor, khi đó sẽ không có đường cảm ứng từ đi qua cuộn dây nên trong cuộn dây không có dòng điện chạy qua Trường hợp hai, có vật liệu sắt từ ở phía trước, khi đó đường cảm ứng từ bị biến dạng đi qua cuộn dây làm cho trong cuộn dây xuất hiện một dòng điện cảm ứng

Hình 1.19 Cấu tạo Sensor phát hiện vật thể gần dùng hiệu ứng điện cảm

1.3.4 Sensor xúc giác (Touch sensor)

Sensor xúc giác sử dụng trong robot nhằm thu các thông tin về sự tiếp xúc giữa robot với các vật thể Chẳng hạn, sensor dùng trong đầu kẹp của tay máy để thu thông tin phản hồi về lực kẹp để điều chỉnh cho hợp lý khi gắp các vật khác nhau Sensor xúc giác có thể phân thành hai loại đó là sensor tương tự và sensor nhị phân Sensor nhị phân, đơn giản chỉ là các công tắc chuyển mạch dùng để xác định sự tồn tại hay không các vật thể Trong khi đó sensor tương tự lại có lối ra tỉ lệ với lực tác dụng

23

1.3.4.1 Sensor nhị phân

Như đã nó ở trên, sensor này chỉ đơn giản là các công tắc chạm Nó có thể được lắp

ở bên trong đầu kẹp tay máy nhằm phát hiện đã gắp được vật thể hay chưa Sensor xúc giác nhị phân cũng được sử dụng trong các robot di động, các công tắc chạm được gắn xung quanh robot nhằm phát hiện sự va chạm

1.3.4.2 Sensor tương tự

Đây là loại sensor phức tạp có mức điện áp lối ra tỉ lệ với lực tác dụng Loại đơn giản nhất được cấu tạo (hình 1.21) gồm một thanh tì vào vật nhờ lực lò xo, lực ngang từ phía vật tác dụng vào thanh làm nó chuyển động đi một góc thông qua cơ cấu bánh răng - bánh răng Góc quay này hoàn toàn tỉ lệ với lực ngang nó được liên tục đo

Trong những năm gần đây một vấn đề rất được chú ý đó là tạo ra các bề mặt tiếp xúc có khả năng thu nhận cùng một lúc một lượng lớn các thông tin về sự tiếp xúc giữa bề mặt đó với vật để gắn trên đầu kẹp robot Lớp tiếp xúc này được gọi là

"da nhân tạo" Các sensor tương tự xúc giác thường được sử dụng là các sensor lực

và sensor áp suất Đây là các sensor được dùng phổ biến trong kĩ thuật robot nhằm giúp robot có cảm giác với việc cầm nắm các vật Chẳng hạn robot có thể sử dụng các sensor này để cầm một quả trứng mà không bị vỡ

Hình 1.21 Mô hình đơn giản sensor lực

24

1.3.5 Thị giác máy

Thị giác là một giác quan cơ bản của con người, nó cung cấp một lương lớn thông tin về môi trường xung quanh cũng như các phản ứng của môi trường với các tác động[7] Vì vậy các nhà khoa học đã nỗ lực nghiên cứu để tạo ra những sensor có thể bắt chước được khả năng này của con người Một trong những sensor như vậy, CCD camera là thành phần thường được sử dụng trong các hệ thống robot hiện nay

Hình 1.22 Một số loại CCD camera

Ta sẽ nghiên cứu thêm về mô hình thị giác máy sử dụng camera CCD và

cách thức xử lý những hình ảnh thu được từ camera ở chương 2

Với sự phát triển của kỹ thuật tính toán số, các ảnh thu nhận được từ các thiết

bị tạo ảnh như camera đã được số hoá và được xử lý trực tiếp bằng máy tính số Trong những năm gần đây, xử lý ảnh số đã được phát triển và trở thành một lĩnh vực khoa học Xử lý ảnh số đã nâng cao chất lượng của ảnh đồng thời phân tích và

lý giải ảnh phục vụ các mục đích riêng biệt Hình 2.1 chỉ ra hệ thống thu nhận và xử

lý ảnh số thông thường

Hình 2.1 Hệ thống thu nhận và xử lý ảnh số

26

Để mở đầu chương này, các quá trình tạo ảnh, biểu diễn ảnh và quá trình số hoá ảnh sẽ được đề cập đến một cách sơ lược Phần tiếp theo sẽ trình bày vắn tắt một số khái niệm cơ bản của thị giác mày tính và xử lý ảnh Phần còn lại của chương này sẽ trình bày chi tiết hơn về việc xử lý nâng cao chất lượng ảnh số lối vào bằng chương trình máy tính

2.2 Quá trình tạo ảnh và các mô hình ảnh

2.2.1 Mắt người

Ở đây ta mô tả vắn tắt về cấu trúc giải phẫu của mắt Hình 2.2a là một phác hoạ mặt được cắt thẳng đứng của nhãn cầu bao gồm các thành phần chính của mắt: mống mắt và con ngươi sẽ điều khiển lượng ánh sáng xuyên vào nhãn cầu; giác mạc và thấu kính cùng với nhau làm khúc xạ ánh sáng để tạo ảnh lên võng mạc và cuối

cùng là võng mạc ở đó ảnh được tạo thành [2]

Hình 2.2 Cấu tạo của mắt (a) và mô hình mắt Helmoltz (b)

Mặc dù nó có dạng hình cầu, nhãn cầu về chức năng giống với một camera

với trường nhìn (viết tắt là FOV-Field Of View) bao phủ một vùng 1600 (rộng)1350(cao) Một vài mô hình mắt được đưa ra tuân theo luật quang hình bậc nhất, hình 2.2b minh hoạ một trong số đó, mô hình mắt sơ lược của Helmoltz Các hằng số cho trên hình là trong trường hợp mắt nhìn ở vô cùng (mắt không điều tiết) Tất nhiên

mô hình này chỉ là xấp xỉ của các đặc tính quang học thực của mắt

Hình 2.3 Phân bố của các tế bào hình nón và hình que trên võng mạc

Bản thân võng mạc là một màng mỏng được xếp thành từng lớp cư trú bởi hai loại tế bào nhận sáng – hình que và hình nón – đáp ứng với ánh sáng có bước sóng từ 330 nm tới 730 nm (từ tím tới đỏ) Các tế bào hình nón kém nhạy sáng hơn

và chủ yếu là để nhìn ban ngày Chúng có trách nhiệm cảm nhận màu sắc Có ba loại tế bào hình nón tương ứng nhạy với các phổ ánh sáng khác nhau (đỏ, lục, lam) giữ vai trò chủ đạo trong nhận thức màu Có khoảng 100 triệu tế bào hình que và 5 triệu tế bào hình nón trong mắt người Phân bố không gian của chúng thay đổi về

hai phía của võng mạc Vùng trung tâm (macula lutea) ở chính giữa võng mạc ở đó

tập trung các tế bào hình nón với mật độ cao và ảnh được hội tụ sắc nét mỗi khi mắt

Góc cân đối với điểm vàng (deg)

28

tập trung sự chú ý của nó vào một đối tượng Các tế bào hình nón tập trung cao nhất

tại điểm vàng (fovea), là một chỗ lõm giữa vùng trung tâm, đạt tới 2.6105/mm2(hình 2.3) Ngược lại, không có các tế bào hình que trong điểm vàng, nhưng mật độ

tế bào hình que tăng về phía rìa của trường nhìn Cũng có một điểm mù trên võng mạc, ở đó các sợi tế bào hạch đi vào võng mạc và tạo dây thần kinh quang học

Các tế bào hình que là các tế bào nhận kính thích ánh sáng cực kỳ nhạy: chúng có khả năng đáp ứng với chỉ một photon, nhưng chúng đem đến chi tiết không gian tương đối kém bởi vì nhiều tế bào hình que cùng đổ về neuron giống nhau trong võng mạc Trái lại, các tế bào hình nón trở thành tích cực tại mức ánh sáng cao hơn, nhưng tín hiệu lối ra của mỗi tế bào hình nón trong điểm vàng được

mã hoá bởi một vài neuron, đem lại độ phân giải cao trong vùng đó

2.2.2 Camera

Những ống kính camera ghi hình là những máy móc đầu tiên bắt chước mắt người Camera có thể có hoặc không trang bị thấu kính Mô hình buồng tối camera đầu tiên được phát minh vào thế kỷ 16 không có các thấu kính, nhưng thay vào đó là một lỗ

(pinhole) để hội tụ các tia sáng lên trên tường hoặc tấm mờ Các lỗ dần dần được

thay thế bởi các thấu kính càng ngày càng phức tạp

Nói chung camera thường có hai bộ phận cơ bản một là hệ thống tạo ảnh và hai là bề mặt tạo ảnh có chứa chất nhạy cảm quang Bề mặt tạo ảnh của một camera thông thường là hình chữ nhật, nhưng các camera toàn cảnh có thể trang bị mặt tạo ảnh hình trụ để tăng trường nhìn Những phần tử nhạy tạo ảnh có những đặc trưng khác nhau Chúng có thể ghi nhận một ảnh rời rạc hoặc một ảnh liên tục về mặt không gian Hệ thống tạo ảnh có thể là lỗ hoặc là hệ thấu kính trong các camera hiện đại Ta sẽ khảo sát các quá trình tạo ảnh và các phần từ nhạy tạo ảnh dưới đây

Phép chiếu phối cảnh

Hãy tưởng tượng ta cầm một cái hộp, châm một lỗ nhỏ vào một trong số các mặt của hộp bằng một đinh ghim, và thay thế mặt đối diện bằng một tấm mờ Nếu ta đặt

29

nguồn sáng nào đó (một ngọn nến chẳng hạn), ta sẽ nhìn thấy hình ngọn nến lộn ngược xuất hiện trên tấm mờ (hình 2.4a)

Hình 2.4 (a)Mô hình tạo ảnh qua lỗ(b)Minh hoạ cách tính phương trình phối cảnh

Ảnh này được hình thành bởi những tia sáng phát ra từ cảnh gần với mặt hộp Nếu lỗ được giảm nhỏ tới một điểm (dĩ nhiên không thể đạt được về mặt vật lý), thì chính xác một tia sáng sẽ đi qua xuyên qua mỗi điểm trong mặt phẳng tấm

mờ (mặt phẳng ảnh), lỗ và một điểm cảnh tương ứng nào đó

Trong thực tế, lỗ có một kích thước nào đó (mặc dù nhỏ), và mỗi điểm trong mặt phẳng ảnh tập hợp ánh sáng từ một hình nón của những tia sáng, vì vậy mô hình được lý tưởng hoá và đơn giản này của tạo ảnh hình học có ít hiệu quả Tuy vậy, mô hình chiếu phối cảnh lỗ (cũng được gọi là phối cảnh trọng tâm), đầu tiên được đề xuất bởi Brunelleschi hồi đầu thế kỷ 15, rất tiện lợi về toán học Bất chấp

sự đơn giản, nó thường cung cấp một sự xấp xỉ chấp nhận được của quá trình tạo ảnh Đôi khi để dễ tính ta thay ảnh thật bằng một ảnh ảo đối xứng với ảnh thật qua

Lấy điểm P là một điểm thuộc quang cảnh có toạ độ (x,y,z) và P’ là ảnh của

P có toạ độ là (x’,y’,z’) Do P’ nằm trên mặt phẳng ảnh ta có z’=f’ Từ ba điểm P, O,

và P’ cùng nằm trong một đường thẳng, ta có OP' OP, do vậy