Mô hình xe thông minh

MATLAB cung cấp cho người sử dụng các phương thức để thực hiện các mô phỏng trên máy tính, ngoài ra MATLAB còn có thể giao tiếp với Vi Xử Lý, PLC,...cùng với các thiết bị phàn cứng để th

Đồ Án 2B Mô Hình Xe Thông Minh

Bước 1: Tách biên dạng hình tròn của đèn giao thông

Bước 2: Nhận dạng màu sắc của đèn giao thông trong biên hình tròn đó

> Từ Matlab xuất tín hiệu ra Vi Xử Lý (thông qua cổng COM) để điều khiển xe

Đồ Án 2B Mô Hình Xe Thông Minh

MỤC LỤC

Trang 3

Error: Reference source not foundĐồ Án 2B Mô Hình Xe Thông Minh

TÓM TẮT NỘI DUNG ĐÒ ÁN 1

1.NỘI DUNG 1

2.KÉT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC 1

3.HAN CHẾ 1

MỤC LỤC 2

1.Tài liệu tham khảo 5

LỜI MỞ ĐẦU 6

CHƯƠNG I 8

1.GIỚI THIỆU VỀ CẤC Bộ TÁCH BIÊN 8

1.1.Cơ sở của vỉêc tách bỉên 8

1.2.Bộ tách bỉên Sobel 10

1.3.Bệ tách bỉên Canny 13

1.4.Bô tách biên Prewitt 15

1.5.Bộ tách biên Roberts 16

1.6.Bệ tách biên Laplace của hàm Gauss (LoG) 16

2.PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG MÀU 17

2.1» Mô hình màu RGB 17

2.2.Mô hình màu CMY 18

2.3.Mô hình màu CMYK 18

CHƯƠNG II 21

1.TẠO GIAO DIỆN NGƯỜI DÙNG NHỜ CÔNG cụ GUIDE CỦA MATLAB 21

2.TOOLBOX BẮT ẢNH (Image Acquisition Toolbox) 24

2.1.Nhiêm vu của Toolbox 24

2.2.Các bước thu thập hình ảnh CO’ bản với Toolbox 24

3.TOOLBOX XỬ LÝ ẢNH (Image Processing Toolbox) 27

3.1.Các loại ảnh trong MATLAB 27

CHƯƠNG III 32

1.Sơ ĐỒ TỔNG QUÁT 32

2.Cơ CHẾ HOẠT ĐỘNG 32

CHƯƠNG IV 33

1 Sơ ĐỒ NGUYÊN LÝ 33

2 NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG 33

PHẦN MÈM ĐIỀU KHIỂN MÔ HÌNH XE 35

THÔNG MINH 35

2 QUÁ TRÌNH XỬLÝ ẢNH 36

2.1.Xử lý vỉdeo giao tiếp qua Webcam 36

KẾT LUẬN 43

1.KẾT QUẢ 43

2.HẠN CHẾ 43

3.PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN 43

PHẦND: 43

PHULUC 43

1 CODE CÛA CALLBACK function varargout = HINH(varargin) 43

2 CHƯƠNG TRÌNH GIAO TIẾP VỚI VI xử LÝ **************************************************** 51

3.TÀI LIỆU THAM KHẢO 52

Trang 5

Đồ Án 2B

1 Tài liệu tham khảo

Mô Hình Xe Thông Minh

56

Đồ Án 2B Mô Hình Xe Thông Minh

LỜI MỞ ĐẦU

Hiện nay đất nước ta đang chuyển mình theo sự phát triển chung của thế giới bằng việc Việt Nam đã gia nhập tổ chức kinh tế thế giới WTO Đây là một bước ngoặt quan trọng nhằm thúc đẩy nền kinh tế nước ta phát triển sánh vai với các cường quốc năm châu.Với tốc độ phát triển như hiện nay chúng ta không chỉ càn một lượng lao động khổng lồ mà còn đòi hỏi có trình

độ, chất lượng tay nghề, kỹ thuật lao động và thiết bị sản xuất Mức độ phát triển của khoa học kỹ thuật ngày càng cao thì vấn đề tự động hoá ngày càng được chú trọng

Những năm gần đây MATLAB và các Toolbox kèm theo đã trở thành công cụ không thể thiếu của các cán bộ nghiên cứu giảng dạy, sinh viên đại học, cao học và nghiên cứu sinh thuộc các ngành khoa học kỹ thuật nước ta Điều này có được là do MATLAB cung cấp một công cụ tính toán và lập trình bậc cao dễ sử dụng hiệu quả và thân thiện với người dùng MATLAB cung cấp cho người sử dụng các phương thức để thực hiện các mô phỏng trên máy tính, ngoài ra MATLAB còn có thể giao tiếp với Vi Xử Lý, PLC, cùng với các thiết bị phàn cứng để thực hiện các ứng dụng vào thực tế Vì vậy trong phạm vi hiểu biết của mình, chúng em đã tìm hiểu và thực hiện đề tài “Mô hình xe thông minh” Đây là sự kết họp giữa MATLAB và Vi Xử Lý để điều khiển xe không người lái (xe thông minh)

Trong quá trình thực hiện Đồ Án 2B cùng với sự nỗ lực của bản thân và áp dụng những kiến thức được trang bị ở trường, chúng em đã có nhiều cố gắng để thực hiện tốt Đồ Án Tuy nhiên do kiến thức và khả năng còn có hạn nên khó tránh khỏi những thiếu sót Chúng em rất mong nhận được sự thông cảm và đóng góp ý kiến của các thày cô trong hội đồng giám khảo để

Đồ Án của chúng em được hoàn chỉnh hơn Xin chân thành cảm ơn

TP Hồ Chí Minh, ngày 03 tháng 11 năm 2010 Nhóm sinh

viên thực hiện:

Lê Văn Hoan Nguyễn Thành Luân

Trang 7

Đồ Ấn 2B Mô Hình Xe Thông Minh

1 GIỚI THIỆU VỀ CẤC Bộ TÁCH BIÊN

1.1 Cơ sở của vỉêc tách bỉên

Biên là tập hợp những pỉxel (nằm trên đường hiên giới giữa 2 vùng) liên kết với nhau Một biên lý tưởng có các thuộc tính của mô hình ở hình 1.1

Hình 1.1: Mô hình biên ỉỷ tưởng

Tuy nhiên trong thực tế các yếu tố như là chất lượng của hệ thống thu nhện hình ảnh, tốc độ lấy mẫu, điều kiện chiếu sáng của mỗi bức ảnh, ảnh hưởng đến chất lượng của hình ảnh

Vì vậy kết quả là biên gỉếng với một đoạn dốc được thể hiện trong hình 1.2

Đồ Ấn 2B Mô Hình Xe Thông Minh

Trang 9

Hình 1.2: Mô hình biên trong thực tế

Vì vậy chúng ta không bao giờ có một đường biên mảnh (có độ dày một pixel) Thay vào đó, một điểm biên bây giờ là một điểm bất kì chứa trong đoạn dốc và biên là tập hợp những điểm liên thông Độ dày của đường biên được xác định bởi chiều dài của đoạn dốc, khi biên biến đổi từ đầu đến cuối mức xám

Hình 1.3: Mô hình miêu tả độ dày của biên

HÌNH 1.4 CHO THẤY ĐẠO HÀM BẬC 1 CỦA BIÊN

M«teỉ ol 1 ramp diÿital cdfLc

Gray-k vtl Ịirọfdc

MÍ 1 hnn/imial !inc ihrtmiỉhí lhtf iiTi.iịíc

Đồ Án 2B Mô Hình Xe Thông Minh

Hình 1.4: Mô hình miêu tả đạo hàm bậc 1 của biên

Từ hình vẽ ta thấy đạo hầm bậc 1 có giá trị 1 tại nơi biên được tách và gỉá trị 0 tại nod biên không được tách Vì vậy độ lớn của đạo hàm bậc 1 có thể được sử dụng để phát hiện ra dấư hiệu của một biên tại một điểm trong hình (nghĩa là xác định điểm đó có nằm trên dốc không)

1.2 Bộ tách bỉên Sobel

Bộ tách biên Sobel sử dụng mặt lạ Sobel để tính các đạo hàm bậc nhất Gx và Gy, nói cách khác đạo hàm tại điểm tâm trong một lân cận được tính theo bộ tách Sữbel

g=[<! +(Ệ2 =ị[ị, +2% +z9)-(zi +2zj +Zj)f +fe +2z6 +z9)-(zì +2z„ +z7)f}1/2

Khi đó vị trí (x,y) là pixel biên nếu g > T, trong đó T là một ngưỡng được chỉ định

Ví dụ: bw = edge (f, ‘sober, 10); % T = 10 imshow(bw);

Đồ Ấn 2B Mô Hình Xe Thông Minh

= (z3 + 2z6 + z9) - (Zị + 2z4 + z7)

A =

[g, t] = edge (f, ‘sober, T, dừ) Trong

đó: f là ảnh đàu vào

g là ảnh logỉc chúa giá trị 1 tại những nơỉ biên được tách và chứa giá trị

0 tại những nơi biên không được tách

T =t là ngưỡng được chi định (T=10,20, ) dir là hướng cần tách biên:

‘ngang’, ‘dọc’ hoặc ‘chéo’ Ví dụ: Ảnh chúng ta cần

tách biên là một ma trận

có dạng:

1 1 0 1 1 1

Ta tính được: |Gxi| = |3 -4| = 1; |Gyi| = |3 -2| = 1 Mặt lạ Sobel:

ỊGtíl = 2; \Gyz\ = 12 Khi đó Gx = Max (GX1, Gtí)

Gy = Max (Gyl, Gy2)

=> g = (22 + 122)1/2= (148) m

1.3 Bệ tách bỉên Canny

Bộ tách biên Canny có các đặc tính cơ bản: tìm biên bằng cách tìm các cực đại địa phương của gradient f(x,y) Gradient được tính toán dùng đạo hàm của bộ lọc Gauss Phương pháp dùng hai ngưỡng để tách biên mạnh và yếu, gộp các biên yếu ở ngõ ra chỉ khi chúng được kết nối với các biên mạnh Do đó phương pháp này thích hợp để tách các biên yếu thực sự

♦ Tách biên là phương pháp gián đoạn các giá trị cường độ Sự gián đoạn được tính bằng cách sử dụng đạo hàm bậc nhất Đạo hàm bậc nhất lựa chọn trong xử lý ảnh là gradient (độ doc) Gradient của hàm 2-D f(x,y) được định nghĩa dưới dạng vector

Biên độ của vector này:

V/ = mag(Vf) = [GỈ + G) }n = ịdf / ẽxf + (A/ / õyf \n

Đồ Ấn 2B Mô Hình Xe Thông Minh

Trang 15

f G 'ìU?*J

đôi lớn nhât là: a(x,y) = tan

♦ Điểm biên được xác định tăng lên đến các đỉnh trong gradient biên độ ảnh Sau thuật toán tìm đỉnh của các đỉnh này và đặt giá trị 0 vào tất cả các pixel không nằm trên đỉnh Các pixel đỉnh được đặt bằng hai ngưỡng TI và T2 Các pixel đỉnh lớn hơn T2 được gọi là các pixel biên “mạnh” Các pixel đỉnh nằm giữa TI và T2 được gọi là các pixel biên “yếu”

♦ Cuối cùng thuật toán thực hiện biên kết nối bằng cách kết họp các pixel “yếu” với các pixel mạnh

Cú pháp của bộ tách biên Canny là:

[g, t] = edge (f, ‘canny’, T, sigma)Trong đó: f là ảnh đưa vào để tách biên T là một vector, T = [TI T2]

sigma là độ lệch chuẩn có giá trị mặc định là 1 g là ảnh sau khi tách biên

1.4 Bô tách biên Prewitt

Bộ tách biên Prewitt sử dụng mặt nạ Prewitt như hình bên dưới xấp xỉ phương pháp số theo đạo hàm bậc nhất Gx, Gy

Image neighborhood

Đồ Án 2B Mô Hình Xe Thông Minh

Bộ tách biên Roberts sử dụng mặt nạ Roberts như hình bên dưới xấp xỉ phương pháp

số theo đạo hàm bậc nhất Gx, Gy

Cú pháp gọi hàm:

[g, t] = edge (f, ‘roberts’, T, dir)Tham số này đồng nhất với tham số Sobel Bộ tách Roberts là một trong những bộ tách biên xưa nhất trong xử lý ảnh số và cũng là bộ tách biên đơn giản nhất

1.6 Bệ tách biên Laplace của hàm Gauss (LoG)

Xét hàm Gauss

Ah(r) = —e 20-2Trong đó: r2 =x2 + y1 và ơ là độ lệch chuẩn Đây là một hàm trơn khi nó chập vối một ảnh nó sẽ làm mờ ảnh Độ mờ được xác định bồi giá trị của ơ Toán tử Laplace của hầm này (đạo hàm bậc hai theo r)

Đồ Ấn 2B Mô Hình Xe Thông Minh

[g , t ] = edge(f, Tog\ T, sigma)Trong đó: sigma là độ lệch chuẩn, giá trị mặc định của sigma là 2, các tham số còn lại giống phần trước Những biên không lớn hom T ta bò qua Neu T không được cho hoặc rỗng, edge chọn giá trị một cách tự động

2 PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG MÀU

Là phương pháp diễn giải các đặc tính và tác động của màu trong ngữ cảnh nhất định Không có mô hình màu nào là đầy đủ cho mọi khía cạnh của màu, người ta sử dụng các mô hỉnh màu khác nhau để mô tả các tính chất được nhận biết khác nhau của màu

Mô Hình Xe Thông Minh

màu = 0.299R + 0.587G + 0.114B

2.2 Mô hình màu CMY

- Gồm 3 thành phần màu cơ bản cyan, magenta, yellow Là bù mầu của không gian GRB

Mối quan hệ giữa 2 không gian: màu ban đầu + màu bổ túc =>trắng

R + C=>w Y + B=>w M + B

=> wPhương pháp pha trộn màu

Trang 19

Y = Y - K

2.4 MÔ hình màu HSY

• Thay vì chọn các phần tử RGB để có màu mong muốn, người ta chọn các tham số màu: Hue, Saturation và Value (HSV)

• Mô hỉnh HSV suy diễn từ mô hình RGB: hãy quan sát hỉnh hộp RGB theo đường chéo từ White đến Black (gốc) -> ta có hình lục giác, sử dụng làm đỉnh hình nón HSV

• Hue: Bước sóng gốc của ánh sáng Trong mô hình Hue được biểu diễn bằng góc từ

00 đến 3600

• Value: Cường độ hay độ chổi ánh sáng Value có giá trị [0, 1], v=0 -> màu đen Đỉnh lục gỉác có cường độ màu cực đại

• Saturation: Thước đo độ tinh khiết ánh sáng gốc s trong khoảng [0, 1] Biểu diễn tỷ

lệ độ tỉnh khiết của màu sẽ chọn vớỉ độ tinh khiết cực đại

Nhận xét

Mô hình HSV trực giác hơn mô hình RGB Bắt đầu từ Hue (H cho trước và v=l, s=l) thay đồi S: Bổ sung hay bớt trắng, thay đổi V: Bổ sung hay bớt đen cho đến khỉ có màu mong muốn

2.5 Các kỹ thuật táỉ hiện ảnh

- Kỹ thuật tái hiện ảnh được dùng khi ta cần hiển thị lại ảnh trên một số thiết bị v$t lý không có khả năng hiện lại hết các mức xám có thật của ảnh số: màn hình đơn sắc, máy ỉn, máy vẽ

* Kỹ thuật phân ngưỡng (Thresholding)

Kỹ thuật này đặt ngưỡng để hiển thị cấc tông màu liên tục Gỉấ trị của ngưỡng sẽ quyết định điểm cổ được hiển thị hay không, và hiển thị như thế nào

□ Tái hiện 2 màu: dùng cho ảnh 256 mức xám, bản chất của phương pháp này là ngưỡng dựa vào lược đồ xám Ngưỡng chọn ở đây là 127

Cho ảnh số S(M,N), khi đó

1255 s(/n,fí) < 127 Cho ánh sả S(M,N) khi đó s(m,n) = \

□ Tái hiện 4 màu: Với qui định cách hiện 4 màu như sau:

Kỹ thuật này sử dụng một ma trận mẫu gọi là ma trận Dither

- Mỗi phần tử của ảnh gốc sẽ được so sánh với phần tử tương ứng của ma hận Dither Neu lớn hơn, phàn tử ở đàu ra sẽ sáng và ngược lại

Đồ Ấn 2B Mô Hình Xe Thông Minh

Từ » gõ guide, cửa sổ GUIDE Quick Start xuất hiện:

Có thể chọn các mẫu gỉao diện thiết kế sẵn hay nhấn OK để chọn GUI trống Sau đây

là cửa sổ biên soạn GUI:

Đồ Án 2B Mô Hình Xe Thông Minh

Vùng bên trái chứa danh sách thành phần của đối tượng, vùng có ô lưới là vùng hiển

thị - nơi đặt các component, bấm chuột trái vào component muốn tạo, sau đó đưa chuột ra vùng

layout nod muốn đặt component, bấm chuột trái dùng kỹ thuật kéo chuột để chọn kích thước

component

Các component mà GUI cho phép là:

* Axes: vẽ hệ trục

* Check box: là hộp kiểm tra cho phép đưa vào các chọn lựa khi bấm chuột vào đó

* Edit Text: là hộp văn bản đưa chuỗi ký tự vào đó

* Frame: khung bao một vùng cửa sổ hình

* List box: gồm một vãn bản các mục để chọn lựa

* Pop-up menu: menu sổ xuống trình bày một bảng các chọn lựa khỉ nhấp chuột

vào đó

* Push button (nút nhấn): phát sinh một hành động nào đó khỉ nhấp chuột

Trang 23

* Popup Menu: tạo menu

Bấm kép chuột vào component trong vùng layout để soạn tính chất của component, ví

dụ bấm kép chuột vào Push button sẽ hiện ra cửa sổ Property Inspector như sau:

Cửa sổ Property Inspector có rất nhiều thuộc tính, sau đây là các thuộc tính cơ bản nhất:

• Tag: Tên mà ta gắn cho component, ví dụ pushbutton-start

• BackgroundColor: Màu nền của component

• ForegroundColor: Mảu chữ trên component

• FontName, FontAngle, FontSize, FontWeight: Các đặc tính của font chữ trên component

❖ String: Văn bản hiển thị trên component Trong trường họp muốn sử dụng font tiếng Việt ví dụ như VNI-Times ta có thể chọn FontName phù họp, nhưng thường không thể đánh trực tiếp ký tự có dấu, ta có thể soạn văn bản tiếng Việt trong Word sau đó copy và paste vào string trong Property Inspector, lúc đó các ký tự tiếng Việt sẽ hiện ra không đúng trên layout editor nhưng khi chạy chương trình thì sẽ hiển thị đúng

❖ Enable: Cho phép component hoạt động hay không

❖ Visible: Hiển thị component hay không

Quan trọng nhất đối với các component là callback tức là các hàm con mà file m sẽ gọi khi tác động vào component, ví dụ khi bấm chuột vào pushbutton, togglebutton, di chuyển con trượt của slider hay khi viết văn bản vào EditText rồi bam Enter

Đồ Án 2B Mô Hình Xe Thông Minh

Soạn thảo các callback: ở cửa sổ soạn thảo layout editor nhấp chuột phải vào component muốn soạn thảo sau đó chọn View Callbacks -> callback ta sẽ vào màn hình soạn thảo callback cho component đó (Lưu ý rằng các dòng lệnh sẽ được viết sau dòng “function tên component Callback (hobject, eventdata, handles) ”)

Sau khi soạn thảo hoàn tất và lưu, MATLAB sẽ lưu hai file có cùng tên nhưng khác nhau về phàn mở rộng:

File có phàn mở rộng fig chứa nội dung của giao diện

File có phàn mở rộng m chứa những đoạn mã liên quan đếngiao diện

2 TOOLBOX BẮT ẢNH (Image Acquisition Toolbox)

2.1 Nhiêm vu của Toolbox

❖ Trình chiếu (preview) luồng dữ liệu video từ thiết bị thu hình

❖ Trích hình ảnh từ luồng dữ liệu video

❖ Thiết lập các callback cho các sự kiện khác nhau

❖ Chuyển dữ liệu hình ảnh vào không gian workspace của MATLAB để xử lý ảnh tiếp theo

2.2 Các bước thu thập hình ảnh CO’ bản với Toolbox

Bước 1: Gắn thiết bị thu hình vào máy tính và cài đặt driver điều khiển

> Gắn thiết bị thu hình vào máy tính

> Cài đặt driver (trình điều khiển) cho thiết bị (được cho bởi nhà

> Ta càn chỉ định cho MATLAB biết phần cứng nào dùng để lấy dữ liệu (vì có thể

có nhiều camera kết nối với PC)

Gõ lệnh imaqhwinfo để biết tên các loại thiết bị có thể dùng

Trang 25

Chỉ định thiết bị: Tuỳ vào loại thiết bị (adaptor name), mỗi thiết bị cùng loại gắn vào PC được đánh so ID, thiết bị thứ nhất có devicelD = 1, thiết bị thứ hai có devicelD = 2,

Để liệt kê xem loại winvideo có bao nhiêu thiết bị gắn vào máy, ta cũng dùng lệnh imaqhwinfor với đối số là winvideo

»imaqhwinfo(‘winvideo ’)ans =

AdaptorDllName: [1x81 char]

AdaptorD 11 Version: ‘2.1 (R2007a)’

AdaptorName: ‘winvideo’

DevicelDs: { [1] }Deviceinfo: [lxl struct]

Có một thiết bị với DevicelD là 1 Ta có thể tìm hiểu thêm thông tin về thiết bị này

»imaqhwinfo(‘winvideo ’, 1)ans=

DefaultFormat: ‘RGB24_320x240’

DeviceFileSupported: 0 DeviceName: ‘USB PC Camera-168’

DevicelD: 1ObjectConstructor: [1x25 char]

SupportedFormats: {1x14 cell}

Đây là Webcam đã gắn vào máy để làm đề tài này

Bước 3: Tạo đối tượng đại diện cho luồng dữ liệu video Để tạo luồng dữ liệu

video ta dùng lệnh videoinput

Ví dụ:

‘coreco’ Thiết bị của công ty coreco

‘DCAM’ Các thiết bị dùng chuẩn IEEE 1394

‘dt’ Các thiết bị của Data Translation

‘Matrox’ Các thiết bị của hãng Matrox

‘winvideo’

Các thiết bị dùng chuẩn Windows Driver Model (WDM) hoặc Video for Windows (VFW) Bao gồm các loại USB WEBCAM và camera IEEE 1394

Đồ Án 2B Mô Hình Xe Thông Minh

»vid = videoinput(‘winvideo’,l)

Summary of Video Input Object Using ‘USB PC Camera-168’ Acquisition Source(s): inputl is available

Acquisition Parameters: ‘inputl ’ is the current selected source

10 frames per trigger using the selected source ‘RGB24_320x240’ video data to

be logged upon START Grabbing first of every 1 frame(s)

Log data to ‘memory’ on trigger

Trigger Parameters: 1 ‘immediate’ triggers) on START

Status: Waiting for START

0 frames acquired since starting

0 frames available for GETDATA

Bước 4: Hiển thị luồng video trên màn hình để xem thử

Đẻ xem trước luồng dữ liệu video ta dùng lệnh preview

Ví dụ: preview(vid)

Màn hình lúc này hiện lên cửa sổ video của đối tượng vid

Để kết thúc xem ta dùng lệnh stoppreview hoặc để đóng cửa sổ preview ta dùng lệnh closepreview(vid)

Bước 5: Lấy một khung ảnh và lưu thành file đồ hoạ

Để lấy một ảnh vào xử lý ta dùng lệnh getsnapshot

Đe lưu ảnh thành file đồ hoạ ta dùng lệnh im write

Ví dụ: hĩnh = getsnapshot (vid);

imwrite (hĩnh, ‘d.jpg’);