Download miễn phí Đề tài Nghiên cứu phát triển hệ Robot – camera tự động tìm kiếm và bám đối tượng di động VICON
Hệ thốngVICON được xây dựng bao gồm
một robot tay máy với hai bậc tự dopan vàtilt của
hãngDPerception Inc, như hình1, với các đặc
trưng chủyếu của robot giới thiệu trong bảng1.
Camera CV-M50, monochrome CCDCamera của
hãngJAI Corporation, cótiêu cự λ= 8mm,tín hiệu
ra video 25 hình/s. Quá trình thu thập ảnhvàsốhóa
ảnh được thực hiện nhờcard xửlí ảnhFrameLocker
của hãng Ajeco, tốc độxửlí33ms.Thiết bịtính
toánvà điều khiển là một máy tínhTouchscreen
màn hình 6.4 inchs, theochuẩn PC104,tốc độxửlí
800MHz/s, dohãngNagasakiIPCTechnologychế
tạo. Phần mềm của hệ điều khiển và xửlí ảnh được
viết bằngngôn ngữC trênmôi trườngMS-DOS
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, 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 tài liệu:
Nghiên cứu phát triển hệ Robot – cameratự động tìm kiếm và bám đối tượng di động VICON.
PGS. TSKH Phạm Thượng Cát, Ths. Trần Việt Phong
Phòng công nghệ Tự Động Hóa - Viện Công Nghệ Thông Tin
Tel. 8363484, e-mail: [email protected]
Tóm tắt:
Hệ điều khiển visual servoing bám đối tượng di động liên quan đến vấn đề điều khiển và thị giác máy được
rất nhiều tác giả quan tâm. Hệ thống được trình bày trong báo cáo này bao gồm một robot hai bậc tự do pan/tilt
có gắn một camera. Hệ thống có nhiệm vụ bám đối tượng đang di chuyển với quỹ đạo không biết trước, thông
qua điều khiển các khớp quay của robot sao cho ảnh của đối tượng thu được ở chính giữa tâm camera. Báo cáo
đưa ra mô hình động học của hệ, liên quan đến vị trí của đối tượng trong ảnh và góc quay pan, tilt. Sau đó, để
mục tiêu luôn luôn ở chính giữa ảnh, một mô hình dự báo vị trí và tốc độ của mục tiêu được áp dụng. Báo cáo
cũng giới thiệu về phương pháp xử lí ảnh, tự động tìm kiếm và nhận dạng đối tượng di động. Các kết quả nghiên
cứu được áp dụng trong hệ thực nghiệm VICON cho kết quả rất khả quan.
Development of a Robot-camera system VICON
for automatic recognition and tracking of moving objects.
Abstract:
The robotic visual servoing system relates to robot control and machine vision issue has received many
attention from reseachers. The system introduced in this paper consists of a pan/tilt robot with 2 degree of
freedom (pitch and yaw) that controls a videocamera. The aim of system is to move robot in such a way that the
image of an unknown moving object attains the center of camera. We propose a kinematic model that relates the
position of object’s centroid in the image plane with the pan and tilt rotation angles. In order to permanently
maintain the object in the field of vision of videocamera, a prediction algorithm is used. This paper also briefly
describes image processing, auto detection and recognition of moving objects. The experiments with VICON
system present good results.
1.GIỚI THIỆU.
Hệ thống điều khiển robot có thị giác được
sử dụng để theo dõi các mục tiêu di động trong các
ứng dụng của robot công nghiệp và quốc phòng. Hệ
thống thị giác có thể được phân thành hai lớp, theo
như cấu trúc của hệ, đó là hệ có camera gắn cố định
và hệ có camera gắn trên tay máy (eye-in-hand).
Trong hệ camera cố định, các camera được gắn cố
định so với hệ tọa độ thực, thu thập ảnh của cả mục
tiêu và của cả môi trường. Mục đích của hệ này là
cung cấp tín hiệu điều khiển tay máy sao cho tay
máy đạt tới vị trí mong muốn. Mục đích của cấu
trúc eye-in-hand là điều khiển tay máy sao cho ảnh
của mục tiêu cố định hay di động luôn luôn được
duy trì ở vị trí mong muốn trên mặt phẳng ảnh thu
được. Trên cơ sở ảnh thu được từ camera, được số
hóa và tích hợp trong vòng điều khiển phản hồi, hệ
thống điều khiển các khớp của tay máy (DOF). Để
cải thiện chất lượng của hệ bám, các thuật điều
khiển khác như thích nghi, tối ưu, lọc Kalman
thường được sử dụng. Số bậc tự do của robot tùy
thuộc từng bài toán cụ thể, ví dụ khi i éng59838962TT3.46027 Tf
0AB Tc 10.02 0 0 10.0203174.717 t76.00032 Tm
Tj
/T/TT038194 2TT3.46027 Tmn r40i ttTm
(ng)Tj
10.02 0 0 100 2165194 112590 186 Tmm
(i )Tj
10.02 0 0 10.02 244.472 92.88251 966. 1Tj
10112590 186 T0 Tc 0 Tw 10.02 0 010.02 174.71 14502 244.472 92.88251 966.8.7754 112590 186 Tmc
(bot)Tj
10.02 0 0 10.149.432944 112590 186 Tmib,2b i
thể thay đổi không biết trước (do gió, ánh sáng thay
đổi). Các nghiên cứu về hệ môi trường động bị bỏ
khá xa so với hệ môi trường tĩnh do bị ảnh hưởng
khá lớn của tốc độ tính toán, cũng như độ chính xác
của việc phân tích ảnh. Do vậy, có nhiều thuật toán
để cải thiện tốc độ xử lý ảnh và xem xét đến các
yếu tố nhiễu tác động lên quá trình thu thập ảnh.
Một thách thức khác của bài toán visual servoing là
việc phân loại đối tượng. Một robot có thể phải đối
mặt với rất nhiều đối tượng khác nhau, trong đó chỉ
có một đối tượng quan tâm, còn các đối tượng khác
thì không. Do vậy chúng ta phải mở rộng khả năng
của hệ thống bao gồm chức năng thông minh tự
nhận dạng chính xác đối tượng cần tìm. Để nhận
được thông tin về vị trí của mục tiêu trong môi
trường động, các đặc trưng của mục tiêu rất quan
trọng. Các điểm lỗ, các góc cạnh, các đặc trưng
hình ọc của mục tiêu được phân tích thông qua
quá t
tiêu c
của ả
trong
thực
pháp
tiếp
gian
phươ
Hệ th
1 đượ
quả t
ở ph
Phần
thứ h
thống
Kalm
thuật
hệ th
cùng
2. MÔ
trong
quay
chuy
H
Cấu
thành
dựa vào chuỗi ảnh liên tiếp thu được từ camera để
nhận dạng và tính toán vị trí của đối tượng quan
tâm. Phần thứ hai là phần điều khiển, dựa vào thông
tin vị trí của đối tượng trong mặt phẳng ảnh, tính
toán tín hiệu điều khiển robot sao cho ảnh của đối
tượng di chuyển duy trì ở chính giữa mặt phẳng
ảnh.
Precision
deg/step
Range
deg
Max velocity
deg/s
Pan 0.01290 -1590 – +1580 60
Tilt 0.01290 -300 – +410 60
Bảng 1. Các đặc trưng chủ yếu của Robot.
Các thông số cơ bản của robot được giới thiệu như
trên bảng 1.
Do các tín hiệu điều khiển dựa trên thông tin xử lí
ảnh, nên một mô hình ánh xạ từ mặt phẳng ảnh vào
h
rình nhận dạng. Đặc tính về trọng tâm của mục
ó thể dễ dàng tính thông qua momen bậc nhất
nh, trong trường hợp môi trường tĩnh, nhưng
trường hợp môi trường động, việc này rất khó
hiện vì chi phí thời gian tính toán lớn. Một giải
hay được sử dụng để lọc nhiễu, dự báo vị trí
theo của mục tiêu, do đó giảm đáng kể thời
xử lí ảnh, được trình bày trong trong bài báo là
ng pháp lọc Kalman.
ống VICON được thiết kế dựa trên sơ đồ hình
c thử nghiệm trong phòng thí nghiệm cho kết
ốt, mặc dù có một số hạn chế sẽ được trình bày
ần sau. Bài báo này được tổ chức như sau.
thứ nhất mô tả hệ bám mục tiêu di động. Phần
ai trình bày về mô hình động học của hệ
. Phần tiếp theo giới thiệu về mô hình bộ lọc
an trong dự báo vị trí mục tiêu. Phần thứ 4 là
toán nhận dạng, xử lí ảnh. Kết quả thử nghiệm
ống VICON sẽ được trình bày ở phần 5. Cuối
là kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo.
TẢ HỆ BÁM MỤC TIÊU DI ĐỘNG.
Hệ bám mục tiêu di động được trình bày
bài này như hình 2. Hệ thống bao gồm một bệ
hai bậc tự do (2DOF), camera CCD có thể di
ển đồng thời theo hai hướng pan và tilt.
ình 2. Thiết bị điều khiển pan/tilt-camera.
trúc hệ điều khiển visual servoing gồm hai
phần chính. Phần thứ nhất là phần xử lí ảnh,
không gian robot cần được thực hiện. Hơn nữa, để
giảm ảnh hưởng của nhiễu và giảm khối lượng tính
toán trong xử lí ảnh nên các bước tiền xử lí, nhận
dạng, thích nghi cũng được sử dụng. Các bước này
sẽ lần lượt được trình bày dưới đây.
3. MÔ HÌNH HÓA ĐỘNG HỌC ROBOT.
Nhằm mục đích duy trì ảnh của mục tiêu
càng gần tâm của mặt phẳng ảnh, chúng ta thiết lập
mối quan hệ tương đối giữa biến quan sát được x0
và y0 là tọa độ của đối tượng trên hệ tọa độ gắn với
mặt phẳng ảnh (IP), đối với biến điều khiển của
robot φ và θ.
Yc
Xc
Oc
P(X, Y, Z)Zc Z
Y'
d2
θ φ
d1X...