ĐỊNH VỊ CHO ROBOT DI ĐỘNG SỬ DỤNG CAMERA VÀ VẬT MỐC Định vị là một trong những bài toán cơ bản về điều khiển di chuyển của robot di động. Nếu robot không biết được vị trí hiện tại của nó trong môi trường thì robot rất khó có thể đưa ra quyết định thực hiện việc gì tiếp theo. Một robot hầu như cần phải có một vài nhận biết về vị trí của nó trong môi trường để có thể hành động một cách chính xác. Đề tài này trình bày thuật toán định vị và điều khiển di chuyển cho robot di động sử dụng camera và vật mốc. Phương pháp hình học được sử dụng để xác định vị trí của robot từ tọa độ của các vật mốc trong môi trường. Thuật toán tìm đường đi A được áp dụng để tìm ra các vị trí mà robot có thể di chuyển từ điểm xuất phát về điểm đích mà không va chạm với vật cản.
Trang 1TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BÁO CÁO TIẾN ĐỘ
Đề tài: ĐỊNH VỊ CHO ROBOT DI ĐỘNG SỬ DỤNG CAMERA VÀ
VẬT MỐC
1 Mục tiêu của đề tài
Thiết kế một robot di động có thể tự xác định được vị trí của mình trong một không gian
có các vật mốc
2 Nội dung của đề tài
Định vị là một trong những bài toán cơ bản về điều khiển di chuyển của robot di động Nếu robot không biết được vị trí hiện tại của nó trong môi trường thì robot rất khó có thể đưa ra quyết định thực hiện việc gì tiếp theo Một robot hầu như cần phải có một vài nhận biết về vị trí của nó trong môi trường để có thể hành động một cách chính xác
Đề tài này trình bày thuật toán định vị và điều khiển di chuyển cho robot di động sử dụng camera và vật mốc Phương pháp hình học được sử dụng để xác định vị trí của robot
từ tọa độ của các vật mốc trong môi trường Thuật toán tìm đường đi A* được áp dụng để tìm ra các vị trí mà robot có thể di chuyển từ điểm xuất phát về điểm đích mà không va chạm với vật cản
3 Kết quả đã đạt được
Hiện tại robot đã có thể định vị được vị trí của nó trong không gian và di chuyển đến điểm đích nhờ các vật mốc là các landmark dán trên tường
4 Công việc tiếp theo
Nhận dạng các vật thể có trong không gian làm vật móc thay cho các landmark Các vật thể được nhận dạng dựa vào các điểm đặc trưng (feature) và các thuật toán đối sánh các điểm đặc trưng
Có hai thuật toán tìm các điểm đặc trưng thường được sử dụng là SURF [1] và SIFT [2]
Trang 2(a) (b)
Hình 1: Tìm các điểm đặc trưng bằng các thuật toán SURF (a) và SIFT (b)
Trang 3Một thuật toán đối sánh các điểm đặc trưng được giới thiệu ở [3]
(a)
(b)
(c)
Hình 2
Trang 4Một chương trình nhận dạng vật thể dựa vào các điểm đặc trưng (tìm được trên internet)
Hình 3: Vật mẫu được trích chọn các điểm đặc trưng
Hình 4: Vật cần nhận dạng trong một tình huống
Trang 5Hình 5: So sánh các điểm giống nhau
Hình 6: Đối tượng được nhận dạng
Trang 6TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] H Bay, A Ess, T Tuytelaar, L Van Gool, ”Speeded Up Robust Features”, Computer Vision and Image Understanding, vol 110, No 3, pp 346-359, 2008 [2] D Lowe, ”Distinctive Image Features from Scale Invariant Features”, International Journal of Computer Vision, vol 60, No 2, pp 91-110, 2004
[3] H Li, E Kim, X Huang, and L He, “Object matching witha locally affine-invariant constraint”, Proc CVPR, 2010
Lạc Hồng, ngày 29 tháng 03 năm 2013
Người báo cáo
Nguyễn Hoàng Huy