hoang_du_88
New Member
Download Luận văn Phát hiện làn đường thời gian thực cho hệ thống điều khiển xe tự động
MỤC LỤC
MỤC LỤC . i
DANH SÁCH CÁC BẢNG . iv
DANH SÁCH CÁC HÌNH . v
DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT . vii
CHưƠNG 1. GIỚI THIỆU . 1
1.1. Đặt vấn đề . 1
1.2. Hướng tiếp cận đề tài . 3
1.3. Nội dung luận văn . 5
CHưƠNG 2. TỔNG QUAN . 6
2.1. Các vấn đề trong bài toán Phát hiện làn đường . 6
2.1.1. Mục tiêu . 6
2.1.2. Môi trường . 8
2.1.3. Tín hiệu . 8
2.2. Mô hình tổng quát giải quyết vấn đề . 11
2.3. Các phương pháp giải quyết . 12
2.3.1. Mô hình đường . 12
2.3.1.1. Sử dụng đường thẳng . 12
2.3.1.2. Sử dụng đường cong . 13
2.3.1.3. Sử dụng mô hình toán học phức tạp. 15
2.3.2. Xác định dấu phân cách . 16
2.3.2.1. Dựa trên cạnh . 17
2.3.2.2. Dựa trên tần số . 18
2.3.2.3. Dựa trên màu sắc và vân . 19
2.3.2.4. Dựa trên nhiều camera . 21
2.3.3. Hậu xử lý . 23
2.3.3.1. Sử dụng biến đổi Hough . 23
2.3.3.2. Sử dụng RANSAC . 23
2.3.3.3. Sử dụng kết hợp các đặc trưng . 25
2.3.4. Mô hình chuyển động và bài toán theo vết . 26
2.3.4.1. Mô hình Aukermann . 26
2.3.4.2. Kalman Filter . 27
2.3.4.3. Particle Filter . 28
2.3.5. Các giả định . 29
CHưƠNG 3. PHưƠNG PHÁP CỦA LUẬN VĂN . 32
3.1. Mô hình chung của đề tài . 32
3.2. Thiết lập chỉ số Camera . 34
3.3. Biến đổi IPhần mềm . 37
3.4. Biểu diễn làn đường . 39
3.5. Theo vết làn đường với Particle Filter . 41
3.6. Thông tin trạng thái chuyển động . 42
3.7. Các độ đo . 43
CHưƠNG 4. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ . 48
4.1. Dữ liệu thực nghiệm . 48
4.2. Phương pháp và tiêu chí đánh giá . 49
4.3. Các thí nghiệm . 51
4.3.1. Về tốc độ xử lý. 51
4.3.2. Về độ chính xác . 52
4.3.3. Các tình huống đặc biệt . 56
4.4. Đánh giá chung . 59
CHưƠNG 5. KẾT LUẬN . 60
TÀI LIỆU TRÍCH DẪN . 63
Để tải bản DOC Đầy Đủ xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU
1.1. Đặt vấn đề
Phát hiện làn đƣờng (lane detection) là một trong những vấn đề rất quan trọng trong
nhiều ứng dụng về các hệ thống hỗ trợ giao thông tự động, đặc biệt trong các hệ
thống điều khiển xe tự động. Trong khoảng từ năm 1998 đến nay, cùng với sự phát
triển vƣợt bậc về tốc độ xử lý của máy tính, giá thành của các thiết bị hỗ trợ ngày
càng giảm thì các nghiên cứu về hệ thống điều khiển xe tự động ngày càng đƣợc
phát triển. Đã có nhiều nghiên cứu tập trung vào bài toán phát hiện làn đƣờng và
một số kết quả bƣớc đầu đạt đƣợc đã cho thấy những tín hiệu khả quan.
Trong bài toán phát hiện làn đƣờng có 3 loại mục tiêu chính là: (i) thông báo khi
chuyển làn đƣờng, (ii) hỗ trợ ngƣời trong quá trình lái xe, và (iii) điều khiển xe tự
động. Trong đó, mục tiêu phục vụ cho hệ thống điều khiển xe tự động đƣợc đánh
giá là khó nhất. Có khá nhiều nghiên cứu trong thời gian gần đây tập trung ở mục
tiêu hỗ trợ hệ thống điều khiển xe tự động, tuy vậy vẫn còn nhiều khó khăn tồn tại
trong việc giải quyết bài toán với mục tiêu này nói riêng cũng nhƣ toàn bộ bài toán
phát hiện làn đƣờng nói chung. Các khó khăn có thể chỉ ra nhƣ sau:
Phần lớn yêu cầu đòi hỏi ứng dụng phải xử lý ở thời gian thực. Trong rất
nhiều nghiên cứu, nhƣ ở [21], [22] các kết quả đạt đƣợc khá tốt, tuy nhiên
các nghiên cứu này vẫn chƣa thực thi đƣợc trong thời gian thực.
Sự khó khăn do các dấu phân cách làn đƣờng (lane-marking) không rõ nét
hay bị che lấp… Các ví dụ này đƣợc thể hiện trong Hình 1-1 đƣợc lấy từ kết
quả khảo sát của McCall và cộng sự trong [14].
Sự phức tạp của địa hình. Trong phần lớn các nghiên cứu nhƣ [1], [3], [10],
[11], [17], [18], và [21] đều giả định mặt đƣờng cần xử lý là phẳng. Cho đến
thời điểm thực hiện đề tài, có rất ít nghiên cứu nhƣ ở [12] và [23] là tiếp cận
theo hƣớng toàn bộ đƣờng theo dạng 3 chiều.
2
Độ cong của làn đƣờng: Độ cong của làn đƣờng là một phần rất quan trọng
cho việc giải quyết bài toán. Một số nghiên cứu giả định làn đƣờng chỉ là
những đoạn thẳng nhƣ ở [1], hay là những đƣờng cong B-spline nhƣ ở [22].
Một số khác, chỉ xét làn đƣờng nhƣ những đƣờng cong có độ cong rất nhỏ
nhƣ [3], [4], [15], và [21]. Để đạt đƣợc giả định này, các nghiên cứu đã tiến
hành chuyển ảnh sang chiều nhìn từ trên xuống (top-down view hay còn
đƣợc gọi là bird’s eye view) nhƣ ở [4], [10], [17], và [18].
Các tình huống phức tạp: khi gặp giao lộ, hay khi làn đƣờng thay đổi độ
lớn, hay làn đƣờng phân đôi hoặp ghép lại… cho tới thời điểm thực hiện đề
tài, chúng tui chƣa thấy có nghiên cứu nào tiếp cận đến việc giải quyết các
tình huống này.
Vì những lý do khó khăn kể trên cũng nhƣ tầm quan trọng của bài toán, vấn đề đặt
ra cho đề tài là tìm ra phƣơng pháp hiệu quả để có thể một mặt thực thi đƣợc trong
thời gian thực, mặt khác giải quyết đƣợc phần lớn các khó khăn kể trên, đặc biệt hỗ
trợ đƣợc cho mục tiêu ứng dụng vào hệ thống điều khiển xe tự động.
Hình 1-1. Những ví dụ về các tình huống trong bài toán phát hiện làn đƣờng
a) Làn đƣờng thông thƣờng. b) Làn đƣờng bị che bởi bóng nắng.
c) Làn đƣờng không rõ nét. d) Làn đƣờng kết hợp nhiều loại.
e) Làn đƣờng bị che bởi bóng cây. f) Làn đƣờng hoàn toàn bị mất dấu.
Nguồn: [14]
Một cách hình thức, toàn bộ vấn đề cần giải quyết của luận văn có thể mô tả lại nhƣ
sau: Với đầu vào là ảnh thu nhận đƣợc từ camera (lý do của việc chọn camera sẽ
3
đƣợc lý giải trong những phần sau), hệ thống cần phân tích xử lý trong thời gian
thực để có thể phát hiện ra làn đƣờng và trả lại kết quả làn đƣờng phát hiện đƣợc
theo tọa độ thực cho hệ thống điều khiển xe tự động.
1.2. Hƣớng tiếp cận đề tài
Để giải quyết bài toán đặt ra, hƣớng tiếp cận của đề tài đƣợc chia làm các bƣớc nhƣ
sau:
1. Xác định các tham số của camera: Dù chi phí của các thiết bị ghi hình hiện
nay đã giảm rất nhiều, tuy nhiên để có đƣợc hình ảnh chất lƣợng tốt thì
camera đòi hỏi phải có giá thành vƣợt quá mức trung bình. Mặt khác, vị trí
gắn camera ở mỗi xe cũng sẽ thay đổi, vì vậy việc xác định các tham số cho
camera là hết sức quan trọng và cần thiết, ảnh hƣởng rất lớn đến kết quả của
bài toán. Bƣớc xử lý này tuy không đòi hỏi nhiều tính toán nhƣng có tầm
quan trọng rất cao. Phần này chúng tui sử dụng các phƣơng pháp trình bày
trong [1] và [5].
2. Biến đổi chuẩn hóa ảnh (biến đổi IPM): Vì kích thƣớc của các dấu phân cách
làn đƣờng thay đổi theo khoảng cách của nó đối với xe, do vậy để dễ xử lý,
cần chuẩn hóa các dấu này về cùng một kích thƣớc. Ngoài ra, để giảm thiểu
chi phí tính toán, ảnh cần đƣợc chuyển đổi về dạng nhìn từ trên xuống để độ
cong của làn đƣờng nhỏ hơn. Để thực hiện đƣợc biến đổi này, phép biến đổi
ánh xạ ngƣợc với phép chiếu cần đƣợc thực hiện1. Mặc dù chất lƣợng ảnh sẽ
suy giảm khi làm việc trên không gian mới này, nhƣng thông qua thực
nghiệm của chúng tui và các kết quả trong [1], [4], [10], [11], [12], [17],
[18], [21], và [23] đều cho thấy kết quả phát hiện làn đƣờng sẽ tốt hơn nhiều
nếu giải quyết bài toán trên không gian này.
3. Xác định các dấu phân cách đƣờng: Để trích đƣợc các dấu phân cách đƣờng,
chúng tui sử dụng phƣơng pháp đơn giản dựa trên cạnh vì ƣu thế về tốc độ
1 Phép biến đổi này đƣợc gọi là phép ánh xạ ngƣợc của phép chiếu: Inverse Projective Mapping và giai đoạn
chuẩn hóa này còn đƣợc gọi là giai đoạn làm “thẳng” ảnh – Image Rectification.
4
thực thi. Ở bƣớc này, chúng tui áp dụng giải thuật của John Canny [6] có bổ
sung thêm một số thông tin để tăng tốc độ. Chúng tui trong quá trình nghiên
cứu đề tài có tiến hành áp dụng một số phƣơng pháp hiện đại (state-of-the-
art) nhƣ sử dụng lƣợc đồ gradient (HOG) theo Nadai [16] dựa trên cách tiếp
cận nhƣ bài toán phát hiện ngƣời (Human Detection) của McAllester [13],
tuy nhiên do kết quả thực thi quá chậm nên chúng tui không sử dụng kết quả
này. Một số phƣơng pháp khác dựa trên các phƣơng pháp máy học nhƣ mạng
Neuron (ANNs), Intensive Bump, bộ phân lớp Bayes đơn giản (NBCs)…
đều đƣợc tiến hành nhƣng đều gặp phải vấn đề về tốc độ xử lý.
4. Theo vết làn đƣờng: dựa trên kết quả của bƣớc 3, chúng tui sẽ sinh ra các
đƣờng biên ứng viên1 (boundary hypotheses). Mỗi làn đƣờng ứng viên sẽ
đƣợc biểu diễn bởi 2 đƣờng biên ứng viên: đƣờng biên trái và đƣờng biên
phải. Mỗi đƣờng biên sẽ đƣợc chọn biểu diễn bằng một đƣờng bậc ba. Làn
đƣờng ứng viên có hệ số tƣơng thích cao nhất (maximum likelihood) sẽ đƣợc
chọn.
Particle Filter
2
đƣợc sử dụng ở giai đoạn này. Particle Filter là phƣơng pháp
theo vết (tracking) phổ biến nhất hiện nay, và hầu hết đƣợc các khảo sát,
nghiên cứu đánh giá rất cao, chi tiết có thể xem ở [20], và [24]. Lý do sử
dụng Particle Filter sẽ đƣợc trì...
Download miễn phí Luận văn Phát hiện làn đường thời gian thực cho hệ thống điều khiển xe tự động
MỤC LỤC
MỤC LỤC . i
DANH SÁCH CÁC BẢNG . iv
DANH SÁCH CÁC HÌNH . v
DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT . vii
CHưƠNG 1. GIỚI THIỆU . 1
1.1. Đặt vấn đề . 1
1.2. Hướng tiếp cận đề tài . 3
1.3. Nội dung luận văn . 5
CHưƠNG 2. TỔNG QUAN . 6
2.1. Các vấn đề trong bài toán Phát hiện làn đường . 6
2.1.1. Mục tiêu . 6
2.1.2. Môi trường . 8
2.1.3. Tín hiệu . 8
2.2. Mô hình tổng quát giải quyết vấn đề . 11
2.3. Các phương pháp giải quyết . 12
2.3.1. Mô hình đường . 12
2.3.1.1. Sử dụng đường thẳng . 12
2.3.1.2. Sử dụng đường cong . 13
2.3.1.3. Sử dụng mô hình toán học phức tạp. 15
2.3.2. Xác định dấu phân cách . 16
2.3.2.1. Dựa trên cạnh . 17
2.3.2.2. Dựa trên tần số . 18
2.3.2.3. Dựa trên màu sắc và vân . 19
2.3.2.4. Dựa trên nhiều camera . 21
2.3.3. Hậu xử lý . 23
2.3.3.1. Sử dụng biến đổi Hough . 23
2.3.3.2. Sử dụng RANSAC . 23
2.3.3.3. Sử dụng kết hợp các đặc trưng . 25
2.3.4. Mô hình chuyển động và bài toán theo vết . 26
2.3.4.1. Mô hình Aukermann . 26
2.3.4.2. Kalman Filter . 27
2.3.4.3. Particle Filter . 28
2.3.5. Các giả định . 29
CHưƠNG 3. PHưƠNG PHÁP CỦA LUẬN VĂN . 32
3.1. Mô hình chung của đề tài . 32
3.2. Thiết lập chỉ số Camera . 34
3.3. Biến đổi IPhần mềm . 37
3.4. Biểu diễn làn đường . 39
3.5. Theo vết làn đường với Particle Filter . 41
3.6. Thông tin trạng thái chuyển động . 42
3.7. Các độ đo . 43
CHưƠNG 4. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ . 48
4.1. Dữ liệu thực nghiệm . 48
4.2. Phương pháp và tiêu chí đánh giá . 49
4.3. Các thí nghiệm . 51
4.3.1. Về tốc độ xử lý. 51
4.3.2. Về độ chính xác . 52
4.3.3. Các tình huống đặc biệt . 56
4.4. Đánh giá chung . 59
CHưƠNG 5. KẾT LUẬN . 60
TÀI LIỆU TRÍCH DẪN . 63
Để tải bản DOC Đầy Đủ xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tóm tắt nội dung:
1CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU
1.1. Đặt vấn đề
Phát hiện làn đƣờng (lane detection) là một trong những vấn đề rất quan trọng trong
nhiều ứng dụng về các hệ thống hỗ trợ giao thông tự động, đặc biệt trong các hệ
thống điều khiển xe tự động. Trong khoảng từ năm 1998 đến nay, cùng với sự phát
triển vƣợt bậc về tốc độ xử lý của máy tính, giá thành của các thiết bị hỗ trợ ngày
càng giảm thì các nghiên cứu về hệ thống điều khiển xe tự động ngày càng đƣợc
phát triển. Đã có nhiều nghiên cứu tập trung vào bài toán phát hiện làn đƣờng và
một số kết quả bƣớc đầu đạt đƣợc đã cho thấy những tín hiệu khả quan.
Trong bài toán phát hiện làn đƣờng có 3 loại mục tiêu chính là: (i) thông báo khi
chuyển làn đƣờng, (ii) hỗ trợ ngƣời trong quá trình lái xe, và (iii) điều khiển xe tự
động. Trong đó, mục tiêu phục vụ cho hệ thống điều khiển xe tự động đƣợc đánh
giá là khó nhất. Có khá nhiều nghiên cứu trong thời gian gần đây tập trung ở mục
tiêu hỗ trợ hệ thống điều khiển xe tự động, tuy vậy vẫn còn nhiều khó khăn tồn tại
trong việc giải quyết bài toán với mục tiêu này nói riêng cũng nhƣ toàn bộ bài toán
phát hiện làn đƣờng nói chung. Các khó khăn có thể chỉ ra nhƣ sau:
Phần lớn yêu cầu đòi hỏi ứng dụng phải xử lý ở thời gian thực. Trong rất
nhiều nghiên cứu, nhƣ ở [21], [22] các kết quả đạt đƣợc khá tốt, tuy nhiên
các nghiên cứu này vẫn chƣa thực thi đƣợc trong thời gian thực.
Sự khó khăn do các dấu phân cách làn đƣờng (lane-marking) không rõ nét
hay bị che lấp… Các ví dụ này đƣợc thể hiện trong Hình 1-1 đƣợc lấy từ kết
quả khảo sát của McCall và cộng sự trong [14].
Sự phức tạp của địa hình. Trong phần lớn các nghiên cứu nhƣ [1], [3], [10],
[11], [17], [18], và [21] đều giả định mặt đƣờng cần xử lý là phẳng. Cho đến
thời điểm thực hiện đề tài, có rất ít nghiên cứu nhƣ ở [12] và [23] là tiếp cận
theo hƣớng toàn bộ đƣờng theo dạng 3 chiều.
2
Độ cong của làn đƣờng: Độ cong của làn đƣờng là một phần rất quan trọng
cho việc giải quyết bài toán. Một số nghiên cứu giả định làn đƣờng chỉ là
những đoạn thẳng nhƣ ở [1], hay là những đƣờng cong B-spline nhƣ ở [22].
Một số khác, chỉ xét làn đƣờng nhƣ những đƣờng cong có độ cong rất nhỏ
nhƣ [3], [4], [15], và [21]. Để đạt đƣợc giả định này, các nghiên cứu đã tiến
hành chuyển ảnh sang chiều nhìn từ trên xuống (top-down view hay còn
đƣợc gọi là bird’s eye view) nhƣ ở [4], [10], [17], và [18].
Các tình huống phức tạp: khi gặp giao lộ, hay khi làn đƣờng thay đổi độ
lớn, hay làn đƣờng phân đôi hoặp ghép lại… cho tới thời điểm thực hiện đề
tài, chúng tui chƣa thấy có nghiên cứu nào tiếp cận đến việc giải quyết các
tình huống này.
Vì những lý do khó khăn kể trên cũng nhƣ tầm quan trọng của bài toán, vấn đề đặt
ra cho đề tài là tìm ra phƣơng pháp hiệu quả để có thể một mặt thực thi đƣợc trong
thời gian thực, mặt khác giải quyết đƣợc phần lớn các khó khăn kể trên, đặc biệt hỗ
trợ đƣợc cho mục tiêu ứng dụng vào hệ thống điều khiển xe tự động.
Hình 1-1. Những ví dụ về các tình huống trong bài toán phát hiện làn đƣờng
a) Làn đƣờng thông thƣờng. b) Làn đƣờng bị che bởi bóng nắng.
c) Làn đƣờng không rõ nét. d) Làn đƣờng kết hợp nhiều loại.
e) Làn đƣờng bị che bởi bóng cây. f) Làn đƣờng hoàn toàn bị mất dấu.
Nguồn: [14]
Một cách hình thức, toàn bộ vấn đề cần giải quyết của luận văn có thể mô tả lại nhƣ
sau: Với đầu vào là ảnh thu nhận đƣợc từ camera (lý do của việc chọn camera sẽ
3
đƣợc lý giải trong những phần sau), hệ thống cần phân tích xử lý trong thời gian
thực để có thể phát hiện ra làn đƣờng và trả lại kết quả làn đƣờng phát hiện đƣợc
theo tọa độ thực cho hệ thống điều khiển xe tự động.
1.2. Hƣớng tiếp cận đề tài
Để giải quyết bài toán đặt ra, hƣớng tiếp cận của đề tài đƣợc chia làm các bƣớc nhƣ
sau:
1. Xác định các tham số của camera: Dù chi phí của các thiết bị ghi hình hiện
nay đã giảm rất nhiều, tuy nhiên để có đƣợc hình ảnh chất lƣợng tốt thì
camera đòi hỏi phải có giá thành vƣợt quá mức trung bình. Mặt khác, vị trí
gắn camera ở mỗi xe cũng sẽ thay đổi, vì vậy việc xác định các tham số cho
camera là hết sức quan trọng và cần thiết, ảnh hƣởng rất lớn đến kết quả của
bài toán. Bƣớc xử lý này tuy không đòi hỏi nhiều tính toán nhƣng có tầm
quan trọng rất cao. Phần này chúng tui sử dụng các phƣơng pháp trình bày
trong [1] và [5].
2. Biến đổi chuẩn hóa ảnh (biến đổi IPM): Vì kích thƣớc của các dấu phân cách
làn đƣờng thay đổi theo khoảng cách của nó đối với xe, do vậy để dễ xử lý,
cần chuẩn hóa các dấu này về cùng một kích thƣớc. Ngoài ra, để giảm thiểu
chi phí tính toán, ảnh cần đƣợc chuyển đổi về dạng nhìn từ trên xuống để độ
cong của làn đƣờng nhỏ hơn. Để thực hiện đƣợc biến đổi này, phép biến đổi
ánh xạ ngƣợc với phép chiếu cần đƣợc thực hiện1. Mặc dù chất lƣợng ảnh sẽ
suy giảm khi làm việc trên không gian mới này, nhƣng thông qua thực
nghiệm của chúng tui và các kết quả trong [1], [4], [10], [11], [12], [17],
[18], [21], và [23] đều cho thấy kết quả phát hiện làn đƣờng sẽ tốt hơn nhiều
nếu giải quyết bài toán trên không gian này.
3. Xác định các dấu phân cách đƣờng: Để trích đƣợc các dấu phân cách đƣờng,
chúng tui sử dụng phƣơng pháp đơn giản dựa trên cạnh vì ƣu thế về tốc độ
1 Phép biến đổi này đƣợc gọi là phép ánh xạ ngƣợc của phép chiếu: Inverse Projective Mapping và giai đoạn
chuẩn hóa này còn đƣợc gọi là giai đoạn làm “thẳng” ảnh – Image Rectification.
4
thực thi. Ở bƣớc này, chúng tui áp dụng giải thuật của John Canny [6] có bổ
sung thêm một số thông tin để tăng tốc độ. Chúng tui trong quá trình nghiên
cứu đề tài có tiến hành áp dụng một số phƣơng pháp hiện đại (state-of-the-
art) nhƣ sử dụng lƣợc đồ gradient (HOG) theo Nadai [16] dựa trên cách tiếp
cận nhƣ bài toán phát hiện ngƣời (Human Detection) của McAllester [13],
tuy nhiên do kết quả thực thi quá chậm nên chúng tui không sử dụng kết quả
này. Một số phƣơng pháp khác dựa trên các phƣơng pháp máy học nhƣ mạng
Neuron (ANNs), Intensive Bump, bộ phân lớp Bayes đơn giản (NBCs)…
đều đƣợc tiến hành nhƣng đều gặp phải vấn đề về tốc độ xử lý.
4. Theo vết làn đƣờng: dựa trên kết quả của bƣớc 3, chúng tui sẽ sinh ra các
đƣờng biên ứng viên1 (boundary hypotheses). Mỗi làn đƣờng ứng viên sẽ
đƣợc biểu diễn bởi 2 đƣờng biên ứng viên: đƣờng biên trái và đƣờng biên
phải. Mỗi đƣờng biên sẽ đƣợc chọn biểu diễn bằng một đƣờng bậc ba. Làn
đƣờng ứng viên có hệ số tƣơng thích cao nhất (maximum likelihood) sẽ đƣợc
chọn.
Particle Filter
2
đƣợc sử dụng ở giai đoạn này. Particle Filter là phƣơng pháp
theo vết (tracking) phổ biến nhất hiện nay, và hầu hết đƣợc các khảo sát,
nghiên cứu đánh giá rất cao, chi tiết có thể xem ở [20], và [24]. Lý do sử
dụng Particle Filter sẽ đƣợc trì...