Robot được phát triển và sử dụng với ba ưu điểm nổi bật sau: Khả năng di chuyển trên không: với khả năng bay lượn trên không, di chuyển linh hoạt về mọi phía, ổn định tại một vị trí tro
Trang 1Nghiên cứu và xây dựng hệ thống điều khiển, thu thập
và xử lý thông tin của robot trực thăng trong lĩnh vực
nhà thông minh và quân sự Research and building a system for controlling,collecting
and processing information of a helicopter
in smart campus and military areas
Lê Đức Thọ, Nguyễn Hưng Long, Nguyễn Đình Văn, Nguyễn Thị Lan Hương
Viện MICA, HUST - CNRS/UMI 2954 - Grenoble INP, Trường ĐH Bách khoa Hà Nội
e-Mail: duc-tho.le@mica.edu.vn, hung-long.nguyen@mica.edu.vn, dinh-van.nguyen@mica.edu.vn, huong-lan.nguyen@mica.edu.vn
Tóm tắt
Trong bài báo này chúng tôi trình bày những kết quả khả quan trong việc xây dựng hệ thống điều khiển, thu thập và xử lý thông tin từ robot trực thăng, được thực hiện trong khuôn khổ đề tài “Smart Robot” tại viện MICA trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội Trọng tâm của bài toán là xây dựng một hệ thống định vị và điều khiển robot sử dụng công nghệ không dây wifi Ngoài ra hình ảnh thu được từ camera gắn trên robot sẽ được truyền về máy chủ và có thể được xử lý để phục vụ các bài toán khác nhau như nhận dạng mặt người, nhận dạng cử chỉ, … Trên cơ sở áp dụng các giải thuật định vị bằng sóng wifi và nhận dạng mặt người bài báo đã
mở ra hai lĩnh vực áp dụng cho robot trực thăng là lĩnh vực nhà thông minh và quân sự Sản phẩm của quá trình nghiện cứu là một hệ thống chương trình máy tính hoàn chỉnh, kết quả thử nghiệm bước đầu tại ba tầng
8, 9, 10 tòa nhà B1, viện MICA, Đại Học Bách Khoa Hà Nội cho thấy hệ thống làm việc tốt
Abstract:
This article aims to build a robot control system of which applications can be widely used in real life sciences as well in military science Robot control system will use robots helicopter AR.Drone, which has flexible ability to fly, control, navigate, collect and transmit images stream in real time from the camera through wireless network This helicopter robot can be applied intelligently in many kinds of environments through the ability to acquire images from robot helicopter to face recognition, hand gesture recognition using image processing technology With the fly and image acquisition system, robot helicopters can also be used in the military to collect information from the air high above, or to collect information materials inside rooms This article will be presented with three parts: the opening will introduce robot helicopter; the second part will address the control system, positioning robot helicopter through a wireless network, and how processed images
be obtained from the camera; the third part will evaluate result
1 Giới thiệu
Ở Việt Nam ngành khoa học nghiên cứu và phát
triển robot đã và đang có những bước tiến rất
mạnh mẽ, có thể kể đến robot chiến trường, robot
phun cát, robot leo cầu thang của Học viện Kỹ
thuật Quân sự, robot bảo tàng của Đại học Bách
Khoa Hà Nội [1] Tuy nhiên việc điều khiển và
phát triển ứng dụng robot có khả năng bay lượn
trên không thì hầu như chưa được biết đến mặc dù
nó có tiềm năng ứng dụng rất lớn trong đời sống
và quân sự Xuất phát từ nhu cầu đó, nhóm nghiên
cứu đã tiến hành nghiên cứu và xây dựng hệt
thống điều khiển robot AR.Drone Đây là một hệ thống điều khiển mới cho robot trực thăng, mở ra triển vọng mới trong việc ứng dụng robot trực thăng vào lĩnh vực quân sự cũng như lĩnh vực nhà thông minh
Hệ thống này bao gồm ba phần chính: Phần một giải quyết các bài toán về hệ thống điều khiển robot trực thăng như phương thức kết nối cũng như mở rộng vùng phủ sóng của mạng không dây, phương thức điều khiển bằng tay với các thiết bị như bàn phím, joystick,… và cuối cùng là phương thức điều khiển tự động thông minh Phần hai đề cập đến bài toán định vị robot trực thăng sử dụng công nghệ mạng không dây wifi, vị trí của robot sẽ
Trang 2được xác định thông qua cường độ sóng wifi Phần
cuối cùng là hệ thống thu thập và xử lý hình ảnh
thu được từ camera Ứng dụng công nghệ xử lý
ảnh thời gian thực là dựa vào sự hỗ trợ tính toán
của máy tính thực hiện các thuật toán xử lý ảnh để
trích lọc ra các thông tin cần thiết từ chuỗi các ảnh
thu được bởi camera gắn trên robot
Tất cả các tính năng bổ sung đều được thực hiện
trong thời gian thực Trong môi trường nhà thông
minh robot trực thăng có thể di chuyển, thu thập
hình ảnh gửi về trung tâm để trung tâm có thể
nhận diện mặt người, nhận biết cử chỉ tay, nhận
biết đồ vật bằng các kỹ thuật xử lý hình ảnh
Tương tự trong quân sự, với khả năng bay và thu
nhận hình ảnh của robot trực thăng, hệ thống này
cũng có thể được sử dụng để thu thập thông tin từ
trên không hoặc thu thập thông tin tài liệu trong
phòng Phần cuối bài báo sẽ đưa ra đánh giá về kết
quả của hệ thống
2 Xây dựng hệ thống
2.1 Robot trực thăng AR.Drone
Robot được sử dụng là robot trực thăng AR.Drone
(hình 1) của hãng Parrot Robot được phát triển và
sử dụng với ba ưu điểm nổi bật sau:
Khả năng di chuyển trên không: với khả năng bay
lượn trên không, di chuyển linh hoạt về mọi phía,
ổn định tại một vị trí trong không trung giúp cho
môi trường hoạt động của AR.Drone trở nên linh
hoạt và rộng hơn các robot khác AR.Drone có thể
di chuyển ở những nơi có địa hình phức tạp, không
đồng đều hay những vị trí cao, thường rất khó và
phức tạp đối với những robot di chuyển trên mặt
đất
Hình 1 Robot trực thăng AR.Drone
Khả năng thu thập hình ảnh: Được trang bị hai
Camera, một ở thân dưới và một ở phía trước
(Hình 2), AR.Drone không chỉ thu nhận thông tin
hình ảnh mặt đất từ trên không mà còn có thể thu
nhận hình ảnh phía trước Kết hợp với công nghệ
xử lý hình ảnh AR.Drone có khả năng ứng dụng trong rất nhiều bài toán như nhận diện mặt người, cũng như nhận biết cử chỉ tay, nhận biết đồ vật thông qua camera
a Camera gắn ở phía dưới b Camera gắn ở phía trước
Hình 2 Camera của AR.Drone
Khả năng truyền thông không dây: là một tính
năng vô cùng ấn tượng của AR.Drone Sẽ rất khó khăn và hạn chế đối với một robot bay mà luôn phải gắn thêm một hoặc nhiều dây, điều đó không chỉ hạn chế khả năng bay lượn mà còn hạn chế cả vùng hoạt động của robot Điều này đã được AR.Drone khắc phục bằng công nghệ không dây wifi Ngoài ra với công nghệ không dây AR.Drone còn có thể bay đến những nơi mà con người không thể đi qua như đường hầm, ngõ hẹp, đường ống,
… Bên cạnh những tính năng trên, mã nguồn mở giúp AR.Drone thích hợp cho các ứng dụng quân sự Cùng với một hệ thống API điều khiển đầy đủ và linh hoạt, tạo điều kiện thuận lợi trong việc nghiên cứu, phát triển các ứng dụng mới
2.2 Hệ thống điều khiển AR.Drone 2.2.1 Phương thức kết nối với AR.Drone sử dụng mạng không dây
Trong phần này chúng ta sẽ đề cập đến hai phương thức kết nối AR.Drone với mạng không dây Mỗi phương thức có ưu và nhược điểm riêng
a Phương thức kết nối với máy tính thông qua mạng wifi
AR.Drone được chế tạo với giao thức kết nối
ngang hàng (peer to peer) bao gồm AR.Drone là máy chủ (server) nhận các yêu cầu (request) từ một máy khách (client) duy nhất thông qua mạng
wifi phát bởi AR.Drone [5] Sau khi khởi động, AR.Drone sẽ tự động thiết lập mạng wifi và chờ máy khách kết nối vào thông qua câu lệnh từ SDK
đi kèm Ở chế độ mặc định, cổng giao tiếp (socket)
cho bộ điều khiển Drone là 5555 và cổng kết nối cho dữ liệu hình ảnh là 5556
Giao thức kết nối này có những ưu điểm như: giao thức kết nối đơn giản, đường truyền trực tiếp với
Trang 3băng thông không bị giới hạn và có thể hoạt động
ở các môi trường nhiều vật cản không cho phép sử
dụng mạng cáp quang Tuy nhiên, với giao thức
kết nối này, tầm hoạt động của AR.Drone sẽ bị
giới hạn tại bán kính 50m cách máy tính kết nối
với độ bảo mật không cao Để khắc phục những
nhược điểm này, phương thức kết nối AR.Drone
vào mạng WAP2 đã được nghiên cứu và phát
triển
b Phương thức kết nối với hệ thống mạng không
dây
Với nhu cầu gia tăng không gian hoạt động và độ
bảo mật cho AR.Drone, cách thức liên kết
AR.Drone vào hệ thống mạng WAP2 với độ bảo
mật cao, tầm hoạt động gia tăng với nhiều điểm
truy cập (access point) đã được nghiên cứu và phát
triển
Hình 3 Vùng hoạt động của AR.Drone
Thông qua phương thức này, tầm hoạt động của
AR.Drone được tăng lên với bán kính 50m quanh
mỗi điểm truy cập trong cùng hệ thống mạng
WAP2 được sử dụng, cũng tức là với nhiều access
point đồng nghĩa với việc mở rộng vùng hoạt động
của AR.Drone, nói một cách khác nơi nào có sóng
Wifi nơi đó AR.Drone có thể bay đến Hình 3 biểu
diễn vùng hoạt động của AR.Drone với 3 điểm
access point Ngoài ra, do mạng WAP2 với chế độ
cấp phát mật khẩu động sẽ giúp tăng cường độ bảo
mật của kết nối giữa AR.Drone [6], tránh trường
hợp AR.Drone bị chiếm quyền điều khiển bời bất
kì thiết bị thu phát wifi nào có câu lệnh kết nối
hoặc thông tin hình ảnh thu thập bởi AR.Drone bị
thu thập ngoài ý muốn
Ở chế độ mặc định AR.Drone có IP tĩnh là
192.168.1.1 IP này được thiết lập riêng cho giao
thức kết nối ngang hàng (peer to peer) với máy
tính kết nối (client) sẽ có IP là 192.168.1.2 Việc
thiết lập 2 địa chỉ IP như trên dẫn đến AR.Drone
không thể kết nối vào các mạng không dây có sẵn với 192.168.1.1 thường là IP mặc định của router chính Để kết nối AR.Drone vào với hệ thống mạng không dây WAP2 cần có sự can thiệp vào hệ điều hành (firmware) của AR.Drone Tại tệp tin cấu hình của firmware, IP tĩnh được cấp phát cho AR.Drone cần được sửa lại với địa chỉ IP thích hợp và thông số kết nối đến mạng WAP2 phải được xác lập
Với việc kết nối vào hệ thống mạng không dây như đã nêu, AR.Drone không những được gia tăng tầm hoạt động, độ bảo mật mà thông qua kết nối mạng không dây này, ta có thể định vị được AR.Drone như bất kì thiết bị thu phát wifi nào khác bằng các kĩ thuật định vị sử dụng sóng wifi
2.2.2 Hệ thống client – server điều khiển AR.Drone giao thức TCP/IP
Hệ thống điều khiển AR.Drone bao gồm hai hệ thống chính, hệ thống đầu tiên là điều khiển AR.Drone với thiết bị cầm tay như bàn phím, joystick hoặc qua giao diện web, hệ thống điều khiển thứ hai là hệ thống điều khiển tự động thông minh
a Hệ thống điều khiển bằng tay sử dụng giao diện web/bàn phím/joystick
Để có thể điều khiển AR.Drone một cách linh hoạt, chính xác và không phụ thuộc vào hệ điều hành của máy điều khiển, một hệ thống client-server kết nối qua giao thức TCP/IP đã được thiết lập để gửi câu lệnh từ bất kì máy tính có các thiết
bị như bàn phím, joystick hay kết nối mạng với trình duyệt web bất kì đến AR.Drone Mô hình hệ thống được miêu tả thông qua sơ đồ hình 4:
Hình 4 Hệ thống kết nối client-server giao thức
TCP/IP điều khiển AR.Drone
Với mô hình này, ta cần hai máy chủ (server)
chính: một máy chủ kết nối trực tiếp vào AR.Drone và một máy chủ trung gian để xử lý thông tin và nhận kết nối từ web
Tại máy chủ trực tiếp kết nối với AR.Drone sẽ chạy thường trực chương trình để kết nối vào AR.Drone, xử lý các câu lệnh được gửi đến và truyền thông tin hình ảnh qua lại giữa các máy trong hệ thống Máy chủ này đóng vai trò xử lý
Trang 4lệnh trực tiếp và hình ảnh dạng thô của AR.Drone
thông qua bộ SDK đi kèm
Máy chủ trung gian đóng hai vai trò: vừa là máy
chủ mở thường trực nhận câu lệnh từ người dùng
thông qua các phương thức như giao diện mạng,
bàn phím, joystick… bên cạnh đó máy chủ trung
gian còn đóng vai trò như client liên kết vào máy
chủ kết nối trực tiếp xử lý, gửi và nhận thông tin từ
máy chủ kết nối trực tiếp
Các thiết bị điều khiển (client của máy chủ trung
gian) kết nối với máy chủ trung gian dưới dạng chỉ
gửi một lệnh duy nhất cho một lần gọi Do client
này sẽ được gọi từ các thiết bị khác nhau trong đó
có giao diện web nên mỗi câu lệnh sẽ phải gọi một
client riêng biệt nhằm trả lại kết quả cho web
server ngay sau mỗi câu lệnh
Khi người dùng gửi câu lệnh đến AR.Drone, client
trên mạng sẽ tự động kết nối đến máy chủ trung
gian, để truyền câu lệnh Tại máy chủ trung gian,
các câu lệnh hợp lệ sẽ được mã hóa và truyền về
máy chủ trực tiếp để điều khiển AR.Drone Do cấu
hình kĩ thuật của AR.Drone đòi hỏi phải nhận
được các câu lệnh điều khiển liên tục, khoảng cách
giữa các câu lệnh tối đa là 100ms-150ms (nhằm
giúp AR.Drone di chuyển chính xác) nên các câu
lệnh khi gửi đến AR.Drone sẽ được thực hiện với
tham số thời gian đi kèm Hết tham số đó, máy chủ
trực tiếp sẽ liên tục gửi lệnh khiến AR.Drone giữ
nguyên vị trí
Mỗi câu lệnh AR.Drone nhận được và thực hiện
hoàn tất sẽ gửi trả lại các thông số về độ nghiêng,
vận tốc các động cơ cũng như hình ảnh cập nhật từ
camera về máy chủ trực tiếp Máy chủ trực tiếp sẽ
thu nhận thông số bay nhằm đảm bảo AR.Drone
hoạt động chính xác hoặc ngắt động cơ trong
trường hợp khẩn cấp Video thu về sẽ được máy
chủ trực tiếp truyển thẳng đến máy chủ trung gian
Tại đây các bước thu nhận và xử lý video diễn ra
sẽ được trình bày ở mục 2.3
Điều khiển bằng tay với các thiết bị như joystick,
keyboard hay trình duyệt web như đã trình bày bên
trên giúp AR.Drone có độ chính xác rất cao trong
môi trường trong phòng (độ lệch 2 bên và trên
dưới xấp xỉ 20 cm) Với môi trường ngoài trời,
AR.Drone sẽ bị chi phối bởi các điều kiện ngoại
cảnh như gió hoặc tác động của các vật thể khác
b Hệ thống điều khiển tự động thông minh
Ngoài việc điều khiển AR.Drone trực tiếp từng
câu lệnh, một hệ thống điều khiển tự động thông
minh cũng đã được xây dựng Hệ thống này hoạt
động dựa trên thông tin định vị của AR.Drone và
khả năng nhận diện vật cản bằng camera sẵn có
Có hai khả năng chính được tính tới trong chế độ
bay thông minh này: bay trong môi trường đã xác định và bay trong môi trường chưa xác định Khi AR.Drone bay trong môi trường đã xác định, dựa trên bản đồ vật cản đã được cung cấp sẵn, hệ thống sẽ cho ra đường đi ngắn nhất đến đích và các câu lệnh tương ứng cho quãng đường bay trên (Hình 5) Việc đưa ra đường bay sẽ được thực hiện bởi hệ thống định vị tổng sẽ được trình bày ở mục 2.2.4 Trong quá trình bay, hệ thống liên tục cập nhật vị trí của AR.Drone và đưa ra các lệnh điều chỉnh cần thiết khi AR.Drone bị lệch khỏi quỹ đạo
đã tính sẵn Ở chế độ bay này, camera của AR.Drone thực hiện chức năng chính là xác định đích đến, thu thập dữ liệu và hỗ trợ hệ thống định
vị cũng như phát hiện vật cản bất thường khi cần thiết
Hình 5 Nhận diện vật cản và xác định vị trí
trực tuyến khi bay Khi AR.Drone hoạt động ở môi trường không xác định, camera của AR.Drone sẽ có thêm chức năng phát hiện vật cản và vẽ sơ đồ vật cản giúp AR.Drone di chuyển mà không bị va chạm Ở trường hợp này, hệ thống định vị đóng vai trò xác định đích đến, lưu trữ và mã hóa dữ liệu bay nhận
về từ AR.Drone Tuy nhiên khả năng bay của AR.Drone ở môi trường chưa xác định gặp một số khó khăn nhất định như điều kiện ngoại cảnh (gió, ánh sáng…) và cần được thử nghiệm nghiên cứu sâu hơn nữa Hiện tại, AR.Drone có thể bay ở các môi trường chưa xác định về vị trí vật cản nhưng ít
bị ảnh hưởng bởi các yếu tố phụ như đã kể trên
2.3 Hệ thống định vị AR.Drone
Một trong những yêu cầu quan trọng tiếp theo trong điều khiển AR.Drone chính là bài toán định
vị Chỉ khi vị trí của AR.Drone cũng như vị trí mục tiêu được xác định ta mới có thể tính toán được đường đi cũng như điều khiển AR.Drone bay
Trang 5theo quỹ đạo mong muốn cũng như đến những vị
trí xác định
Bài toán định vị AR.Drone được giải quyết bằng
phương pháp định vị sử dụng công nghệ Wifi, vị
trí của AR.Drone sẽ được tính toán xác định thông
qua cường độ sóng [1][2][3][4] AR.Drone thu
nhận liên tục thông tin về cường độ sóng mà nó
nhận được ứng với các điểm truy cập (access
point) trong môi trường Thông tin này sẽ được
gửi liên tục về một máy chủ định vị Dựa trên các
thông tin khảo sát về môi trường, các thông tin cấu
hình và vị trí của các điểm truy cập trong môi
trường, máy chủ sẽ trả về vị trí của AR.Drone
2.4 Hệ thống thu thập và xử lí thông tin hình
ảnh thông qua mạng wifi
Hai mục tiêu chính, hai vấn đề được đặt ra phần
này là bài toán thu thập và bài toán xử lý thông tin
2.4.1 Hệ thống thu thập video trực tuyến từ
AR.Drone
Với 2 camera được tích hợp sẵn vào AR.Drone,
một camera đối đất và 1 camera nằm ngang,
AR.Drone có khả năng thu nhận dữ liệu từ nhiều
góc độ và truyền trực tiếp về máy chủ dưới dạng
video Thông tin từ cả 2 camera này sẽ được thu
thập và xử lý trực tiếp tại server trung gian với các
ứng dụng cụ thể tùy thuộc vào nhiệm vụ và hoàn
cảnh hoạt động Ngoài chức năng thu lưu hình
ảnh, chụp lại tài liệu, thông tin từ camera còn được
xử lý để phục vụ nhiều mục đích như thực hiện
chức năng định vị, nhận diện mặt người hoặc các
cử chỉ tay được lập trình sẵn Đây cũng là phương
thức giúp AR.Drone có thể tương tác không chỉ
với môi trường vật tĩnh mà với cả các mục tiêu di
động mà đặc biệt là con người
Hệ thống thu thập video trực tuyến được thiết kế
dưới dạng vòng khép kín (Hình 6):
thông tin camera từ AR.Drone sẽ được gửi đến
máy chủ trực tiếp liên tục từ cả 2 camera
máy chủ trực tiếp truyền hình ảnh đến máy
chủ trung gian để xử lý
máy chủ trung gian thu và phát hình ảnh cho
người dùng theo dõi cũng như xử lý, tách các
thông tin hữu ích và gửi lệnh điều khiển tương
ứng đến bộ điều khiển của AR.Drone
các lệnh điều khiển được xử lý và gửi ngược
lại cho AR.Drone theo quy trình của lệnh điều
khiển được trình bày ở mục 2.2.2.a
Hình 6 Mô hình xử lý hình ảnh Trong tương lai, với việc nâng cấp chất lượng camera việc xử lý hình ảnh sẽ nhanh và chính xác hơn Ngoài ra, việc lắp thêm camera phụ vào AR.Drone cũng giúp tăng độ chính xác và khả năng hoạt động độc lập của AR.Drone trong các môi trường khắc nghiệt
2.4.2 Hệ thống xử lý trực tuyến thông tin hình ảnh từ AR.Drone
a Xử lý thông tin hình ảnh phục vụ chức năng định vị
Ngoài việc hoạt động dựa trên khả năng định vị bằng wifi của máy chủ trung gian, AR.Drone có thể tự tinh chỉnh và làm chính xác hơn đường bay của mình bằng việc định vị các vật cản bằng camera Có 3 chức năng chính trong trường hợp này là khả năng nhận dạng và tránh vật cản tĩnh, khả năng nhận dạng và tránh các vật cản di động bất thường và khả năng nhận diện khung cảnh quen thuộc đã được mã hóa sẵn để xác định vị trí tương đối
Với các vật cản tĩnh, hình ảnh từ AR.Drone sẽ được xử lý và mô tả lại tại máy chủ trung gian Nếu môi trường hoạt động đã được xác định, thông tin thu được sẽ được so sánh với bản đồ đã dựng sẵn giúp cập nhật sự thay đổi của bản đồ cũng như tránh va chạm trong tình huống khẩn cấp Thêm vào đó, chức năng này rất quan trọng cho AR.Drone để tự dò đường và hoạt động trong môi trường chưa xác định, cần xây dựng bản đồ Với các vật cản di động bất thường, hình ảnh sẽ được xử lý giúp AR.Drone có khả năng tạm dừng lại nếu vật cản giao cắt đường đi đến đích hoặc gửi yêu cầu đến hệ thống để tính toán đường tránh vật cản đó Chức năng này không những giúp AR.Drone hoạt động linh hoạt hơn mà còn hỗ trợ khả năng tương tác với người trong mục 2.3.2c Nếu môi trường đã được xác định, việc thu thập và
xử lý thông tin từ camera của AR.Drone còn có thể ứng dụng trong việc so sánh với các góc nhìn
đã biết để xác định chính xác hơn góc độ bay, vị trí hiện tại của AR.Drone Điều này đặc biệt có ý nghĩa khi AR.Drone bay trong các môi trường có
Trang 6yếu tố ngoại cảnh biến thiên cao vì khi đó, việc
xác định góc độ bay hiện tại và so sánh với góc
bay chuẩn được tính toán bởi hệ thốn thông minh
sẽ giúp AR.Drone có thể tự tinh chỉnh đường bay
của mình
b Xử lý thông tin hình ảnh nhận diện mặt người
Hình 7 Nhận diện mặt người từ AR.Drone
Ngoài việc hỗ trợ chức năng định vị, khả năng
nhận diện mặt người cũng là một trong các tính
năng cần được chú ý Với khả năng bay ở nhiều độ
cao khác nhau (tối đa 6m so với mặt đất)
AR.Drone có khả năng bay lên ngang mặt người
và nhận diện chính xác hơn người sử dụng Điều
này rất cần thiết do đa số các thuật toán nhận diện
hiện nay phụ thuộc khá nhiều vào góc độ nhận
diện mặt, điều kiện ánh sáng, phông nền, … Khả
năng bay linh hoạt của AR.Drone sẽ giúp hệ thống
có thể thu thập hình ảnh từ các góc độ, điều kiện
ánh sáng thích hợp nhất từ đó đưa ra thông tin
chính xác hơn
Với hệ thống đã được cài thử nghiệm và cài đặt ở
AR.Drone trong đề tài này, AR.Drone có khả năng
nhận diện tốt nhất 2 người trong cùng 1 ảnh và
khoảng cách tối đa có thể là nửa mét giữa người và
AR.Drone (Hình 7)
Các thông số này sẽ được cải tiến đáng kể khi
AR.Drone được nâng cấp với camera chất lượng
cao hơn ở các phiên bản sau
c Xử lý thông tin hình ảnh nhận diện cử chỉ tay
Nhằm mục đích giúp AR.Drone hoạt động linh
hoạt hơn, việc tương tác giữa người và AR.Drone
cũng được tính đến với việc tối ưu hóa thông tin
nhận được từ camera AR.Drone Một trong những
giải pháp này là khả năng nhận diện cử chỉ tay của
người và thực hiện các tác vụ được lập trình sẵn
tương ứng
Quy trình xử lý của chức năng này cũng được thực
hiện tương tự như chức năng nhận diện khuôn mặt
với việc hình ảnh được xử lý tại máy chủ trung
gian [7][8][9][10] Tuy nhiên, ở chức năng này,
máy chủ trung gian sẽ tự động gọi ra các lệnh tương ứng để tương tác với người điều khiển Chức năng nhận diện cử chỉ tay sẽ đặc biệt quan trọng trong việc ra lệnh cho AR.Drone tại môi trường thực tế khi người dùng không tương tác trực tiếp với bất kì thiết bị điều khiển nào
Hình 8 trình bày kết quả nhận diện một số điểm đặc biệt trên tay người để biết được cử chỉ tay, sau
đó ánh xạ cử chỉ này thành lệnh điều khiển tương ứng (trong trường hợp này là ra lệnh AR.Drone bay theo tay người
Hình 8 Mô hình nhận diện cử chỉ tay
Trong tương lai, ứng dụng của tương tác giữa người và AR.Drone tại môi trường thực tế như điều khiển tại các công trình cần hình ảnh từ trên cao hoặc phục vụ mục đích quân sự đòi hỏi độ linh hoạt và sự chính xác cao Với mô hình nêu trên, khả năng tương tác nhận diện cử chỉ, khuân mặt của AR.Drone sẽ được tối ưu hóa nhằm giúp hoàn thành các tác vụ trên
2.5 Thử nghiệm và đánh giá
Hệ thống điều khiển robot AR.Drone được xây dựng và chạy thử nghiệm tại viện MICA tại tầng
8, 9, 10 tòa nhà B1, Đại học Bách Khoa Hà Nội, với mỗi tầng có diện tích 300m2 Mô hình được xây dựng để ứng dụng AR.Drone là mô hình smart campus với một hệ thống gồm 16 điểm truy cập được gắn trong 3 tầng của toà nhà AR.Drone được thử nghiệm với nhiệm vụ bay trong phòng, bay ngoài hành lang, bay từ hành lang vào phòng đến những vị trí xác định, với những đường bay khác nhau, cũng như tự động tránh vật cản Song song với quá trình bay là quá trình thu thập thông tin, gửi hình ảnh về hệ thống máy chủ, xử lý thông tin trực tuyến, xác định mặt người cũng như cử chỉ tay
Hệ thống điều hoạt động tương đối ổn định, AR.Drone đã kết nối thành công với hệ thống Wifi, vị trí của AR.Drone đã được xác định bằng phương pháp định vị qua Wifi Hình ảnh từ robot được thu về khá sắc nét Kỹ thuật xử lý hình ảnh nhận dạng mặt người và cử chỉ qua video cũng đã
Trang 7được tích hợp hoàn chỉnh Đặc biệt việc điều khiển
robot rất dễ dàng khi bảng điều khiển được tích
hợp trên web Việc này giúp người dùng cuối
không cần nhiều kinh nghiệm cũng có thể nhanh
chóng điều khiển robot chính xác
3 Kết luận
Hệ thống điều khiển robot AR.Drone đã được xây
dựng thành công và hoạt động khá hiệu quả Hệ
thống trên đã phát huy được rất nhiều tính năng
của robot AR.Drone, nổi bật chính là tính năng thu
thập thông tin từ trên không và xử lý hình ảnh,
nhận dạng mặt người và cử chỉ tay Hệ thống này
khắc phục được một số nhược điểm của robot như
vùng hoạt động hẹp Vùng hoạt động của robot
được mở rộng thông qua việc kết nối AR.Drone
vào hệ thống mạng WAP2 với nhiều điểm truy
cập
Với những ưu điểm này việc sử dụng robot
AR.Drone trong đời sống cũng như kỹ thuật quân
sự là hoàn toàn khả thi
Hướng phát triển tiếp theo của robot AR.Drone có
thể đi theo hai hướng chính:
Nâng cấp hệ thống bay của AR.Drone, đối với một
robot bay trên không chịu ảnh hưởng trực tiếp từ
nhiều yếu tố như gió, … thì việc nâng cao tính ổn
định của hệ thống bay luôn là một mục tiêu quan
trọng hàng đầu Với một hệ thống bay ổn định thì
độ chính xác trong quá trình điều khiển robot sẽ
càng cao
Ngoài ra việc nâng cấp camera giúp cho hình ảnh
thu thập được có độ phân giải cao hơn, chính xác
hơn sẽ giúp cho hình ảnh truyền về rõ nét hơn
cũng như giúp cho hệ thống nhận dạng hoạt động
hiệu quả hơn
4 Lời cảm ơn
Kĩ thuật cũng như phương pháp định vị bằng Wifi
được dựa theo kết quả nghiên cứu của đề tài cấp
Bộ Giáo dục và Đào tạo, mã số B2010-01-391
(Nghiên cứu và triển khai phương pháp định vị
người dùng trong nhà sử dụng cường độ tín hiệu
WLAN 802.11)
Tài liệu tham khảo
[1] http://giaoduc.net.vn/Giao-duc-Quoc-phong/
Robot-ung-dung-trong-dan-su-va-quan-su/
218949.gd
[2] Drone Developper Guider SDK
http://abstract.cs.washington.edu/~shwetak/clas
ses/ee472/notes/ARDrone_SDK_1_6_Develope
r_Guide.pdf
[3] J Biswas, M Veloso: Wifi localization and navigation for autonomous indoor mobile robots 2010
[4] CH Lim, Y an, BP, C See – Consumer Electronis, IEEE 2007
[5] Brian Ferris Dieter Fox Neil Lawrence: Wifi – Slam using Gaussian process latent variable models, Proceedings of the 20th, international Joint Coference of Mobile Localization
[6] Aman Behal, Warren Dixon, Darren M
Dawson, Bin Xian: Lyapunov-Based Control of Robotic Systems, December 17, 2009 by CRC
Press – 389 Pages [7] Mark W Spong, Frank L Lewis, Chaouki T
Abdallah: Robot Control Dynamics, Motion Planning, and Analysis/Pc0299-8, August 1992
[8] Mark W Spong, M Vidyasagar: Robot Modelling and Control, November 18, 2005
[9] Kawamura, Sadao, Svinin, Mikhail: Advances
in Robot Control, 2006, XXXII, 341 p
[10] Z Prekopcsak, P Halacsy, and C GasparDesign and development of an everyday hand gesture interface, in MobileHCI ’08: Proceedings of the 10th international conference
on Human computer interaction with mobile devices and services New York, USA: 2008 [11] J Kela, P Korpipaa, J Mantyjarvi, S Kallio,
G Savino, L Jozzo and D Marca: Accelorometer-based gesture control for a design environment, Personal Ubiquitous Computing, vol 10 No 5, pp 285 – 299, 2006
Nguyễn Thị Lan Hương
Sinh năm 1971 Chị nhận bằng
thạc sỹ sỹ về Đo lường và
thông tin của trường Đại học
Bách Khoa Kharkov- Ucraina năm 1996 Từ năm 1996 đến nay chị là giảng viên của Bộ môn Kỹ thuật Đo và Tin học Công nghiệp (3I), Đại học Bách khoa Hà nội (HUST); Chị nhận bằng
Tiến sỹ về Đo lường điện của Trường Đại học
Bách khoa Hà nội năm 2005, và là trưởng nhóm chuyên môn đo lường từ năm 2008 Từ năm 2001 chị đồng thời là nghiên cứu viên thuộc viên nghiên cứu quốc tế MICA- HUST Hướng nghiên cứu chính là thiết kế và thực hiện các hệ thống đo lường, điều khiển, xử lý tín hiệu đo lường, nghiên cứu về môi trường cảm thụ
Trang 8Lê Đức Thọ Sinh năm 1984
Anh nhận bằng thạc sỹ cơ điện tử tại Đai học Hannover năm 2010
Hiện là giảng viên tại viện nghiên cứu quốc tế MICA, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Hướng nghiên cứu chính hiện tại là điều khiển robot và
mô hình hóa môi trường phục vụ cho việc tương tác robot với môi trường
Nguyễn Hưng Long Sinh năm
1989 Anh nhận bằng kỹ sư môi trường và công nghệ thông tin tại Đai học Keio năm 2011 Hiện là giảng viên và quản trị mạng tại viện MICA, Đại học Bách Khoa
Hà Nội Hướng nghiên cứu chính là điều khiển robot thông minh và mô hình hóa môi trường phục vụ cho việc
tương tác robot với môi trường cũng như giải quyết
bài toán định vị trong nhà
Nguyễn Đình Văn Sinh năm
1990 Anh nhận bằng kỹ sư công nghệ thông tin tại Học viện Khoa học Công nghệ Tiên tiến Hàn Quốc (Korea Advanced Institute of Science and Technology) năm
2012 Hiện là giảng viên tại viện MICA, Đại học Bách Khoa Hà Nội Hướng nghiên cứu chính hiện tại là điều khiển robot thông minh và mô hình hóa
môi trường phục vụ cho việc tương tác robot với
môi trường cũng như giải quyết bài toán định vị
trong nhà
