Nghiên cứu thiết kế, chế tạo các robot thông minh phục vụ cho các ứng dụng quan trọng - Nhóm sản phẩm ROBOT RP

Öu chung Sau khi hoµn thµnh phiªn b¶n 01 Robocar RP, tõ ®©y sÏ gäi t¾t lµ Robocar RP-01, §Ò tµi ®· triÓn khai giai ®o¹n kh¶o nghiÖm. Qua ®ã ®· ®i ®Õn nh÷ng nhËn ®Þnh sau: - Trong thùc tÕ ë c¸c ph©n x−ëng c«ng nghiÖp th«ng th−êng mµ §Ò tµi cã thÓ tiÕp cËn ®−îc hÇu nh− kh«ng cã nhu cÇu dïng robot “th«ng minh hãa”. V× vËy, cÇn thay ®æi ®Þnh h−íng “phôc vô c«ng nghiÖp” mµ §Ò tµi tù ®Æt ra khi triÓn khai c«ng viÖc thiÕt kÕ Robocar RP-01. Ph¹m vi mµ §Ò tµi nh»m øng dông lµ phôc vô c«ng t¸c phßng dÞch bÖnh vµ phôc vô ng−êi giµ yÕu tµng tËt. Sù chuyÓn h−íng ®ã cã thÓ lµ do nhËn thøc ®−îc c¸c nhu cÇu thùc tÕ trong t−¬ng lai gÇn, nh−ng còng cã thÓ do t¸c ®éng cña xu thÕ cña thÕ giíi chuyÓn tõ “robot c«ng nghiÖp” sang ®Çu t− cho “robot dÞch vô”. Sù chuyÓn h−íng ®ã tá ra lµ ®óng ®¾n bëi v× sau khi “tiÕp thÞ” nh÷ng s¶n phÈm míi §Ò tµi ®· nhËn ®−îc mét vµi n¬i “®Æt hµng”. - ViÖc triÓn khai ý t−ëng “th«ng minh hãa” cho robot kh«ng thÓ chung chung ®−îc mµ ph¶i nh»m thùc hiÖn mét lo¹i viÖc cô thÓ nµo ®ã. V× vËy theo con ®−êng tiÕp tôc ph−¬ng ph¸p ghÐp nèi nh÷ng kÕt qu¶ ®· ®−îc nghiªn cøu m«®un hãa trong phßng thÝ nghiÖm thµnh nh÷ng s¶n phÈm theo nhu cÇu øng dông, §Ò tµi ®· thiÕt kÕ chÕ t¹o ra mét robocar cì nhá, gäi tªn lµ Robocar FI, ®Ó cã thÓ ch¹y trong phßng thÝ nghiÖm qu¸ chËp hÑp víi môc ®Ých thö nghiÖm víi c¸c m«®un ®iÒu khiÓn dïng c¸c lo¹i sensor kh¸c nhau. 80 Theo sù chuyÓn h−íng míi vÒ ph¹m vi øng dông vµ c¸ch tiÕp cËn vÊn ®Ò “th«ng minh hãa” nh− ®· tr×nh bµy ë trªn §Ò tµi ®· hßan thµnh mét sè kÕt qu¶ nh− Robocar “Ch÷ thËp ®á”, xe l¨n ®iÖn ch¹y tù ®éng, xe ghÕ ®iÖn tù ®éng vµ mét vµi lo¹i thiÕt bÞ nh− Robocar PHC, Robocar BB ®ang triÓn khai ®Ó dïng 2 bÖnh viÖn ë Hµ Néi. II. Robocar TN trong phßng thÝ nghiÖm 2.1. Giíi thiÖu chung §Ó cã ®iÒu kiÖn tiÕp tôc c¸c néi dung nghiªn cøu vËn hµnh khi ®−îc trang bÞ nh÷ng lo¹i sensor ®Ó thao t¸c nh÷ng c«ng viÖc kh¸c nhau, §Ò tµi ®· thiÕt kÕ, chÕ t¹o ra mét Robocar kÝch cì nhá ®Ó thö nghiÖm trong phßng, gäi tªn lµ Robocar TN. Robocar TN gåm mét m«®un xe di chuyÓn cì nhá, trªn ®ã cã thÓ g¸ l¾p nhiÒu lo¹i sensor kh¸c nhau tïy theo c«ng viÖc thö nghiÖm. PhÇn robot ®Æt trªn xe lµ Robot SCA cã 4 bËc tù do thùc hiÖn ®−îc c¸c thao t¸c c«ng g¾p. B¶n th©n Robocar TN ®ång thêi còng lµ mét s¶n phÈm ®éc lËp. Nã ®−îc thiÕt kÕ lµm bé phËn chñ yÕu cho nh÷ng thiÕt bÞ phôc vô ng−êi tµn tËt, giµ yÕu, nªn tho¹t ®Çu cßn ®Æt tªn lµ Robocar FI (Robocar For Invalid). Tuy kh«ng thµnh s¶n phÈm ®éc lËp nh− tªn gäi, nh−ng ®· ®−îc dïng rÊt hiÖu qu¶ ®Ó thö nghiÖm c¸c m«®un ghÐp nèi víi sensor c¸c lo¹i, dïng cho c¸c s¶n phÈm xe l¨n ®iÖn, xe ghÕ ch¹y tù ®éng sau nµy. 2.2. ThiÕt kÕ chÕ t¹o Robocar TN - C¸c h×nh 1.2.1. tõ trang 82 ®Õn trang 85 lµ mét sè b¶n vÏ chñ yÕu (®· ghi chó tªn gäi trªn b¶n vÏ) thiÕt kÕ cho bé phËn di ®éng cña Robocar FI. - H×nh 1.2.4 trªn tõ trang 86 lµ ¶nh chôp c¸c bé phËn cÊu thµnh Robocar TN 81 - H×nh 1.2.5 trang 87 lµ ¶nh chôp bé phËn c¶m biÕn tÝn hiÖu dÉn ®−êng dïng c¸c sensor nhËn biÕt mÇu. - H×nh 1.2.6 trang 88 lµ ¶nh chôp sensor hång ngo¹i dïng cho Robocar TN - H×nh 1.2.7 trang 89 lµ ¶nh chôp sensor siªu ©m dïng cho Robocar FI. 85 Bé phËn cÊu thµnh Robocar TN H×nh 1.2.4. Robot TN trong phßng thÝ nghiÖm 86 H×nh 1.2.5. Bé phËn c¶m biÕn tÝn hiÖu dÉn ®−êng dïng c¸c sensor nhËn biÕt mµu 87 Sensor hång ngo¹i dïng cho Robocar TN H×nh 1.2.6 .C¸c sensor hång ngo¹i dïng cho Robocar TN 88 H×nh 1.2.7. Sensor siªu ©m dïng cho Robocar TN 89 2.3. C¸c sensor ®−îc sö dông 2.3.1. M«®un c¶m biÕn siªu ©m ph¸t hiÖn ch−íng ng¹i vËt Khái niệm về cảm biến: Các thiết bị cảm biến (sensors) trang bị cho robot để thực hiện việc nhận biết và biến đổi thông tin về hoạt động của bản thân robot và loại cảm biến dùng trong kỹ thuật robot, có thể phân ra 2 loại: - Cảm biến nội tín hiệu (internal sensors) đảm bảo thông tin về vị trí, về vận tốc, về lực tác động trong các bộ phận quan trọng của robot. Các thông tin này là những tín hiệu phản hồi phục vụ cho việc điều chỉnh tự động các hoạt động của robot. - Cảm biến ngoại tín hiệu (external sensors) cung cấp thông tin về đối tác và môi trường làm việc, phục vụ cho việc nhận dạng các vật xung quanh, thực hiện di chuyển hoặc thao tác trong không gian làm việc. Để làm được việc đó, cần có các loại cảm biến tín hiệu xa, cảm biến tín hiệu gần, cảm biến “xúc giác” và cảm biến “thị giác” v.v. Để thực hiện nhiệm vụ của các loại cảm biến nội tín hiệu và ngoại tín hiệu nói trên có thể dùng nhiều kiểu cảm biến thông dụng hoặc chuyên dụng. Các cảm biến thông dụng không chỉ dùng cho kỹ thuật robot mà còn dùng nhiều trong các thiết bị kỹ thuật khác. Có nhiều tài liệu kỹ thuật về các kiểu cảm biến này. Tuỳ theo các dạng tín hiệu cần nhận biết mà phân thành các kiểu cảm biến khác nhau: cảm biến lực, vận tốc, gia tốc, vị trí, áp suất, lưu lượng, nhiệt độ v.v. Tuỳ theo cách thức nhận tín hiệu lại phân ra các kiểu khác nhau. Ví dụ, cũng là cảm biến vị trí nhưng có kiểu cảm ứng, kiểu điện dụng, kiểu điện trở, kiểu điện quang v.v. 90 Nguyên lý cơ bản của cảm biến siêu âm: Cảm biến siêu âm phát hiện mục tiêu bằng chùm sóng âm mà nó phát ra (hình 1.2.8) Cảm biến phát ra một chùm sóng âm ngắn cường độ cao từ một bộ phận chuyển đối áp điện. Chùm sóng này khi gặp vật sẽ bị dội ngược lại. Cảm biến xác định được khoảng cách bằng phép đo thời gian từ lúc phát đi chùm sóng tới lúc nhận được tín hiệu trở lại. Phương pháp cảm nhận này có độ tin cậy cao mà không phụ thuộc vào màu sắc, chất liệu của vật đối tượng. Hình 1.2.8 Trên hình 1.2.9. mô tả cấu tạo một loại cảm biến siêu âm dùng trong kỹ thuật robot để nhận biết tín hiệu gần. Phần chủ yếu là bộ biến âm dùng chất gốm điện (1) được bảo vệ bằng chất nhựa tổng hợp (2). Tiếp theo là phần giảm âm (3), cáp điện (4), vỏ kim loại (5) và vỏ bọc (6) Hình 1.2.9. Để tìm hiểu hoạt động của cảm biến siêu âm, cần phân tích các tín hiệu khi nhận cũng như khi truyền âm lượng. Dạng điển hình của các tín hiệu này cho trên hình 1.2.10 A là tín hiệu mang, B là các tín hiệu phát ra (1) và tín 91 hiệu phản lại (2). Các xung C tách biệt tín hiệu truyền và tín hiệu nhận. Để phân biệt sự khác nhau giữa các xung, tương ứng với tín hiệu mang và tín hiệu phản lại, tạo ra tín hiệu D. ∆t là khoảng thời gian đo nhỏ nhất, còn t1 + t2 là khoảng đo lớn nhất. Các khoảng thời gian này tương ứng với khoảng truyền sóng trong môi trường khi nhận được tín hiệu phản lại (lúc đó tín hiệu D có giá trị lớn nhất) sẽ hình thành tín hiệu E và sẽ có giá trị bằng không khí kết thúc xung tín hiệu A. Cuối cùng tín hiệu F sẽ hình thành khi xuất hiện xung tín hiệu E và sẽ là tín hiệu ra của cảm biến siêu âm hoạt động theo chế độ nhị phân. Hình 1.2.10 3.2. Mô tả các loại cảm biến siêu âm Caûm bieán sieâu aâm laø giaûi phaùp lyù töôûng ñeå ño vò trí vaø khoaûng caùch khoâng tieáp xuùc trong taát caû caùc laõnh vöïc coâng nghieäp, ñaëc bieät trong moâi tröôøng nhieàu buïi, khoùi hoaëc hôi nöôùc coù khaû naêng aûnh höôûng xaáu ñeán caûm bieán. Coù theå doø caùc chaát raén, chaát loûng trong phaïm vi xa vôùi ñoä chính xaùc cao. Caûm bieán phaùt tín hieäu töông töï hoaëc tín hieäu soá taïi coång ra. 92 Hình 1.2.11 Ñaëc tröng : - Hieäu chænh nhieät ñoä ngang baèng söï dao ñoäng vaän toác aâm thanh do söï thay ñoåi nhieät ñoä khoâng khí - Ñoàng boä hoùa tín hieäu vaøo nhaèm traùnh nhieãu xuyeân aâm khi nhieàu boä caûm bieán ñöôïc laép ñaët gaàn nhau. - Caûm bieán vôùi tín hieäu ra töông töï vaø/hoaëc soá - Phaïm vi phaùt hieän roäng - Phaïm vi phaùt hieän coù theå ñieàu chænh ñöôïc - Coù khaû naêng buø nhieät ñoä - Coång ra linh ñoäng - Coù nhieàu hình daïng khaùc nhau - Giaûm ñoä oàn cao - Coù theå giao tieáp vôùi maùy tính - Hoaït ñoäng ñoàng thôøi vôùi thieát bò giao tieáp Hình 1.2.12 Phaïm vi hoaït ñoäng coù theå ñieàu chænh = Caøi ñaët chuyeån maïch DIP 93 Hình 1.2.13 Phaïm vi hoaït ñoäng coù theå ñieàu chænh ñöôïc Gaén ñaàu noái chöông trình - Giôùi haïn gaàn - Giôùi haïn xa - Chöùc naêng taùc ñoäng coång ra Coù theå thay ñoåi chöông trình baèng phaàn meàm Hình 1.2.14 Caùc loaïi coång ra raát linh ñoäng • - Coång ra coâng taéc • - Coång ra töông töï • - Coång ra 8 Bits BCD • - Giao tieáp RS 232 Nhieàu daïng khaùc nhau Loaïi cô baûn (UB) - 2 taùc ñoäng coång ra - 2 coång ra ñoäc laäp - 5 chöùc naêng coång ra khaùc nhau Hình 1.2.15 - Phaïm vi hoaït ñoäng coù theå ñieàu chænh qua chöông trình 94 2.4. Nh÷ng nhËn xÐt qua thö nghiÖm Sau khi hoµn thµnh viÖc chÕ t¹o, l¾p r¸p Robocar TN ®É tiÕn hµnh nhiÒu thö nghiÖm víi mét vµi lo¹i sensor kh¸c nhau. Víi ®Þnh h−íng ban ®Çu cho Robocar phôc vô lµ ng−êi tµn tËt, giµ yÕu, nªn ®· chän ®Þa h×nh thao t¸c lµ c¸c c¨n phßng kh«ng cã lèi ®Ý dµnh riªng cho Robocar. C¸c ph−¬ng ph¸p di chuyÓn cã ®−êng dÉn chØ ®Þnh tr−íc còng ®−îc thö nghiÖm, nh−ng thÊy sÏ kh«ng phï hîp cho kh¶ n¨ng øng dông thùc tÕ. V× vËy §Ò tµi tËp trung ®i s©u nghiªn cøu c¸c néi dung: - C¸c ph−¬ng ¸n kh¶ thi ®Ó ®iÒu khiÓn tù ®éng Robocar khi kh«ng cã ®−êng dÉn chØ ®Þnh tr−íc. Trong ®ã dÆc biÖt chó ý ®Õn sensor siªu ©m, sensor hång ngo¹i vµ hÖ thèng camera gi¸ thµnh thÊp. - Sù t−¬ng thÝch gi÷a ®é nh¹y cña c¸c sensor víi møc ®é ®¸p øng cña c¬ cÊu chÊp hµnh cña Robocar. - TiÕp cËn ®Õn lÜnh vùc thÞ gi¸c m¸y (Computer Vision) t−¬ng ®èi míi mÎ. Sau nhiÒu lÇn thö nghiÖm víi c¸c néi dung nãi trªn ®· hiÖn thùc ®−îc c¸c gi¶i ph¸p tin cËy vµ víi møc ®Çu t− t−¬ng ®èi thÊp, nªn cã triÓn väng tèt trong øng dông. Cô thÓ lµ: 1) Dïng hÖ thèng 2 sensor hång ngo¹i l¾p bªn h«ng Robocar cã thÓ ®¶m b¶o mét hµnh lang di chuyÓn cho nã ®i men theo t−êng ch¾n vµ lu«n lu«n gi÷ kho¶ng c¸ch víi t−êng ch¾n. Nh− vËy Robocar cã thÓ di chuyÓn trong c¨n phßng mµ kh«ng cÇn chØ ®Þnh tr−íc ®−êng dÉn. 2) Sensor siªu ©m cïng bé phËn nèi ghÐp víi bé xö lý cã thÓ x©y dùng nh− mét m«®un t−¬ng ®èi ®éc lËp ®Ó ghÐp nèi víi hÖ thèng ®iÒu khiÓn Robocar ®Ó tù xö lý khi gÆp ch−íng ng¹i hoÆc ®¬n thuÇn chØ lµ ®Ó c¶nh b¸o, tïy theo møc ®é cÇn thiÕt vµ møc ®é ®Çu t−. 95 3) Dïng camera vµ xö lý ¶nh cho robot lµ mét lÜnh vùc ®a d¹ng øng dông ph−¬ng ph¸p nµo lµ phô thuéc vµo nhiÖm vô ®Æt ra. ë ®©y nhiÖm vô lµ ph¸t hiÖn c¸c ®å vËt theo mµu s¾c. Trong nhiÖm vô 2 cña §Ò tµi khi nghiªn cøu gi¶i ph¸p dïng robot ph©n lo¹i s¶n phÈm theo mµu s¾c, dïng ph−¬ng ph¸p “d¹y häc” cho robot nhËn biÕt mµu. Cßn ë ®©y ®Ó cho Robocar tù ph¸t hiÖn vµ ®i tíi chç ®Æt ®å vËt cã mµu s¾c nhÊt ®Þnh, ®· dïng ph−¬ng ph¸p cña “thÞ gi¸c m¸y” (Computer Vision), tøc lµ nh×n vµ xö lý qua mµn h×nh m¸y tÝnh. C¸c hÖ thèng thiÕt bÞ cïng víi c¸c sensor nãi trªn ®· ®−îc thö nghiÖm trªn Robocar TN vµ ®· ®−îc c¶i tiÕn hßan chØnh thµnh c¸c m«®un l¾p trªn c¸c s¶n phÈm øng dông nh− Robocar “Ch÷ thËp ®á” hoÆc trªn xe l¨n ®iÖn vµ xe ghÕ ch¹y ®iÖn tù ®éng, khi tr×nh bµy c¸c s¶n phÈm øng dông nµy sÏ m« t¶ chi tiÕt c¸c m«®un nãi trªn. 96 III. Robocar “Ch÷ thËp ®á” 3.1. Giíi thiÖu chung VËn dông c¸c kÕt qu¶ nghiªn cøu vÒ Robocar RP vµ theo ®Þnh h−íng míi chuyÓn tõ phôc vô c«ng nghiÖp sang phôc vô c¸c dÞch vô, trong ®ã cã phôc vô søc kháe con ng−êi, §Ò tµi ®· thµnh c«ng trong viÖc t¹o ra mét robocar phôc vô phßng dÞch bÖnh vµ ®Æt tªn lµ Robocar “Ch÷ thËp ®á”. Vµo thêi gian ®ã còng míi xuÊt hiÖn dÞch SARS vµ ®−îc biÕt th«ng tin tõ VTV1 r»ng ë Trung Quèc ®ang triÓn khai nghiªn cøu chÕ thö Robocar ®Ó phßng chèng dÞch. 3.2. KÕt cÊu c¸c bé phËn chÊp hµnh 3.2.1. KÕt cÊu xe di chuyÓn VËn dông c¸c kÕt qu¶ nghiªn cøu vÒ m«®un xe di chuyÓn cña Robocar RP ®· ®−îc tr×nh bµy chi tiÕt ë phÇn I, trong môc nµy chØ tr×nh bµy c¸c hå s¬ kü thuËt vµ c¸c b¶n vÏ thiÕt kÕ cho tr−êng hîp cô thÓ cña Robocar “Ch÷ thËp ®á”. VÒ c¬ b¶n ®Òu gièng nh− c¸c b¶n vÏ dïng cho m«®un xe di chuyÓn cña Robocar RP, chØ thay ®æi mét sè chç ®Ó phï hîp víi c¸c thiÕt bÞ l¾p trªn nã nh− hÖ thèng b¬m phun vµ c¬ cÊu robot mang ®Çu phun. H×nh 1.2.16. lµ b¶n vÏ l¾p m«®un xe di chuyÓn cña Robocar “Ch÷ thËp ®á” H×nh 1.2.17. B¶n vÏ l¾p tæng thÓ cña Robocar “Ch÷ thËp ®á” 97 H×nh 1.2.16. B¶n vÏ l¾p m«®un xe di chuyÓn cña Robocar 175 90 0 640 M od ul x e D uy Öt N gµ y G S. N gu yÔ n T hi Ön P hó c H −í ng d Én T hi Õt k Õ C hø c n¨ ng H ä vµ tª n C h÷ k ý § H B K - H N T ru ng t© m n gh iª n cø u T § H T Ø l Ö 1: 1 1 2 3 4 5 V Ët li Öu K ý hi Öu 3 25 4 1 V Þ tr Ý 2 22 2 B ¸n h r¨ ng lí n § én g c¬ B ¸n h xe B ¸n h r¨ ng n há SL T ªn g äi T rô c 1 G hi ch ó T hi Õt k Õ ch Õ t¹ o " R ob oc ar C h÷ th Ëp ® á " H oµ ng A nh § ¹i G S. N gu yÔ n T hi Ön P hó c C hñ n hi Öm N gu y? n V an M in h 98 H×nh 1.2.17. B¶n vÏ l¾p tæng thÓ cña Robocar “Ch÷ thËp ®á” N gu y? n Th i? n Ph úc T ªn g äi C ôm ta y b¬ m H ép ® iÒ u kh iÓ n 1370 90 0 12 40 640 4 3 3 H uí ng d Én C hñ n hi Öm D uy ?t N gu y? n V an M in h G S. N gu yÔ n T hi Ön P hó c Th i? t k ? Tr . n hi ?m 2 1 V Þ t rÝ H oµ ng A nh § ¹i H ? và tê n ¾p q ui 4 B ×n h ph un 882 1 2 51 0 1 S? lu ?n g: 1 Đ ? tà i K C - 03 - 08 Tr un g tâ m N C K T T? d ?n g hó a Tr u? ng Đ ?i h ?c B ác h K ho a H à N ?i B ¶ n v Ï l¾ p R O B O C A R " c h ÷ t h Ëp ® á " V Ët li Öu N gà y K ý 2 1 S è l− în g B ?n v ? s? : § ¬n v Þ K hè i l −î ng T æn g sè T? l? : 1: 1 G hi c hó 1 99 3.2.2. C¬ cÊu robot C¬ cÊu robot trªn Robocar “Ch÷ thËp ®á” lµ mét d¹ng ®¬n gi¶n cña Robot RP, chØ cßn l¹i 3 bËc tù do chñ yÕu: quay th©n quanh trôc th¼ng ®øng, thay ®æi tÇm v−¬n xa vµ v−¬n cao cña c¸nh tay. NhiÖm vô cña robot nµy lµ mang ®Çu phun (phun hãa chÊt phßng dÞch) quÐt trong kh«ng gian thao t¸c vµ kh«ng ®ßi hái ®é chÝnh x¸c qu¸ cao. Tuy nhiªn robot l¹i cÇn thao t¸c linh ho¹t, gän nhÑ vµ c¸c bé truyÒn ®Òu ®Æt kÝn ë phÝa d−íi. Nh− vËy c¬ cÊu pantograph víi 2 con tr−ît chñ ®éng lµ hßan toµn thÝch hîp lµm c¬ cÊu robot nµy vµ lý thuyÕt tÝnh to¸n vÒ c¬ cÊu nµy ®· tr×nh bµy khi nghiªn cøu vÒ robot RP. VËn dông c¸c kÕt qu¶ nghiªn cøu ®ã cho tr−êng hîp Robocar “Ch÷ thËp ®á” víi tinh th©n ®¬n gi¶n hãa ®i nhiÒu ®Ó h¹ gi¸ thµnh nh»m cho nhiÒu n¬i cã thÓ ®Çu t− øng dông ®−îc. H×nh 1.2.18 lµ b¶n vÏ kÕt cÊu m«®un robot cña Robocar “Ch÷ thËp ®á” 100 H×nh 1.2.18. B¶n vÏ kÕt cÊu m«®un robot 1 2 3 4 D uy Öt 1 7 K hí p qu ay 2 H −í ng d Én T hi Õt k Õ C hø c n¨ ng V Þ tr Ý16 45 23 1 T Êm g ¸ 1 K ý hi Öu C h÷ k ý N gµ y H ä vµ tª n T ªn g äi SL æ bi T hÐ p hé p ta y N èi tr ôc V Ýt m e K hí p qu ay 1 4 22 21 10 89 T ha nh tr uî t T rô c tr ¬n T Êm g ¸ 2 1 12 G hi ch ó V Ët li Öu 5 6 9 10 8 7 T Ø l Ö 1: 1 M od ul C ¸n h ta y § H B K - H N T ru ng t© m n gh iª n cø u T § H G S. N gu yÔ n Th iÖ n Ph óc 44 5 390 12 0 T hi Õt k Õ ch Õ t¹ o " R ob oc ar C h÷ th Ëp ® á " H oµ ng A nh § ¹i C hñ n hi Öm G S. N gu yÔ n T hi Ön P hó c N gu y? n V an M in h 101 3.2.3. HÖ thèng b¬m phun Hệ thống bơm hóa chất của Robocar phun hóa chất phòng dịch ta có thể lựa chọn các phương án. + Phương án 1: Dùng một bơm điện để bơm trực tiếp hóa chất từ thùng chứa ra vòi phun. Đặc điểm của phương án này là phương pháp bơm đơn giản. Áp suất vòi phun phụ thuộc vào công suất của động cơ. Nó có nhược điểm là dung dịch hóa chất sẽ đi qua bơm. Ảnh hưởng tới công suất làm việc của động cơ. + Phương án 2: Sử dụng bình phun có bộ phận tích áp và một Pitong nén khí. Bộ phận tích áp có tác dụng giúp cho áp suất vòi phun luôn ở mức cố định. Ta dùng cơ cấu trục khuỷu để truyền chuyển động giữa động cơ và Pitông + Phương án 3: Sử dụng bơm khí nén để phun hóa chất. Nếu sử dụng phương án này sẽ có ưu điểm, đơn giản về kết cấu, hóa chất sẽ không đi qua bơm. Tuy nhiên trên thị trường loại bơm khí nén dùng nguồn điện một chiều 24V có rất ít. Với nhưng phương án đã trình bày thì chúng ta sử dụng phương án 2 để thiết kế hệ thống bơm cho Robot. * Kết cấu cơ khí của hệ thống bơm hóa chất - Thông số động cơ : dùng động cơ điện một chiều DK có P= 0,15kW; sbn = 80 v/ph ; khối lượng động cơ M = 1,7 kg - Bình chứa hóa chất dung tích V = 1,8 m3 - Cơ cấu trục khuỷu : + Cần lắc có độ dài l1 = 40 mm. + Thanh truyền có độ dài l2 = 100 mm. + Cần lắc có độ dài l3 = 250 mm 102 Hình 1.2.19 : Kết cấu cơ khí của hệ thống bơm hóa chất 3.3. X©y dùng m« h×nh ®éng häc cña hÖ thèng Robocar – Camera 3.3.1. Chän c¸c hÖ täa ®é Trªn h×nh 1.2.20 m« t¶ vÞ trÝ cña camera vµ robocar trong hÖ to¹ ®é cè ®Þnh X, Y, Z. §©y lµ tr−êng hîp camera l¾p trªn robocar vµ di ®éng cïng víi robocar. Chän hÖ to¹ ®é Xk, Yk, Zk g¾n liÒn víi robocar t¹i ®iÓm K n»m trong mÆt ph¼ng trung t©m Zk, Yk cña robocar vµ t¹i vÝ trÝ h×nh chiÕu trªn trôc Yk cña ®iÓm P, ®iÓm ®Æt cña gi¸ quay camera. Gäi hÖ to¹ ®é g¾n liÒn víi gi¸ quay cña camera t¹i ®iÓm gèc P lµ Xp, Yp, Zp. V× gi¸ quay cña camera g¾n liÒn víi robocar nªn gi÷a Xp, Yp, Zp vµ Xk, Yk, Zk kh«ng cã chuyÓn ®éng t−¬ng ®èi víi nhau. Víi c¸ch chän ®iÓm K nh− trªn th× xem nh− dêi gèc to¹ ®é cña hÖ Xk, Yk, Zk ®i mét ®o¹n KP däc theo trôc Zk ta sÏ cã hÖ Xp, Yp, Zp. §Æt hÖ to¹ ®é g¾n liÒn víi camera lµ Xc, Yc, Zc. Trôc Zc trïng víi trôc thÊu kÝnh cña camera. MÆt ph¼ng Xc, Yc lµ mÆt ph¼ng chiÕu. T©m C cña mÆt ph¼ng chiÕu chän trïng víi ®iÓm P cho ®¬n gi¶n viÖc m« t¶. NÕu kh¸c ®i th× chØ cÇn thùc hiÖn thªm phÐp tÞnh tiÕn mÆt ph¼ng chiÕu däc trôc Zc. VÝ trÞ ban ®Çu cña c¸c trôc Xc, Yc, Zc trïng víi Xp, Yp, Zp t−¬ng øng. PhÐp chuyÓn tõ Xp, 103 Yp, Zp sang Xc, Yc, Zc ®−îc thùc hiÖn theo 2 b−íc: 1) Quay gãc φ quanh trôc Zp, gãc φ gäi lµ “gãc h−íng”; 2) Quay tiÕp gãc θ quanh trôc Xc ë vÞ trÝ míi, gãc θ gäi lµ “gãc tÇm”. ChiÒu cña c¸c gãc quay φ vµ θ ®Òu theo quy t¾c “vÆn nót chai” th«ng dông. H×nh 1.2.20 3.3.2. M« t¶ ®èi t−îng quan s¸t trong c¸c hÖ to¹ ®é Gäi M lµ mét ®iÓm bÊt kú cña ®èi t−îng quan s¸t. Trong hÖ to¹ ®é cè ®Þnh ®iÓm M ®−îc x¸c ®Þnh b»ng b¸n kÝnh vÐct¬ r . TZYXr )1,,,(= (1) Cßn trong hÖ to¹ ®é g¾n liÒn víi camera Xc, Yc, Zc ®iÓm M nµy ®−îc x¸c ®Þnh b»ng b¸n kÝnh vect¬ cr . cr = Aco . r (2) víi Aco = Acp. Apk. Ako (3) O X Y Z Xk K Yk Z Xc XP Yp Zc PC ZP φ −θ rk 104 Trong ®ã: Ako = ⎥⎥ ⎥⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎢ ⎢⎢ ⎣ ⎡ 1000 100 010 001 kz ky kx r r r (4) Apk = ⎥⎥ ⎥⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎢ ⎢⎢ ⎣ ⎡ 1000 100 0010 0001 h , h = PK (5) Acp = ⎥⎥ ⎥⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎢ ⎢⎢ ⎣ ⎡ − ⎥⎥ ⎥⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎢ ⎢⎢ ⎣ ⎡ − 1000 0cossin0 0sincos0 0001 1000 0100 00cossin 00sincos θθ θθφφ φφ (6) Tõ biÓu thøc (2) ta cã: COCcCO rArAr . 1 == − (7) ⎥⎥ ⎥⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎢ ⎢⎢ ⎣ ⎡ − −−= 1000 0coscossinsinsin 0sincoscossin.cos 00sincos θφθφθ θφθφθ φφ cpA (6*) TÝch ma trËn nghÞch ®¶o tõ biÓu thøc (3): 11111 )( −−−−− == CPPKKOKOPKCPCO AAAAAAA (8) ⎥⎥ ⎥⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎢ ⎢⎢ ⎣ ⎡ +++−− +−+−− + = 1000 cos)(cos.sinsincoscossinsinsin sin)(coscossincossincoscossincos sincos0sincos θφθθθφθφθ θφθθθφθφθ φφφφ hrrr hrrr rr A KZKYKX KZKYKX KYKX CO (8*) ⎥⎥ ⎥⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎢ ⎢⎢ ⎣ ⎡ +−− − −−− == 1000 )(cossin0 cossincoscossin sinsinsincoscos 1 hr r r AA KZ KY KX COOC θθ φθφθφ φθφθφ (8**) 105 3.3.3. X¸c ®Þnh vÞ trÝ ®iÓm quan s¸t trªn mµn h×nh camera Trªn h×nh 1.2.21 m« t¶ s¬ ®å phÐp chiÕu quang häc. HÖ to¹ ®é Xc, Yc, Zc g¾n liÒn víi camera. Trôc Zc trïng víi trôc chÝnh qua t©m thÊu kÝnh vµ mÆt ph¼ng XcYc lµ mÆt ph¼ng chiÕu. Nh− vËy gèc cña hÖ to¹ ®é nµy trïng víi t©m C cña mÆt ph¼ng chiÕu, cßn t©m thÊu kinh cã to¹ ®é lµ (0, 0, λ) víi λ lµ kho¶ng c¸ch tiªu cù. H×nh 1.2.21 H×nh chiÕu phèi c¶nh cña ®iÓm M trªn mÆt ph¼ng chiÕu Xc, Yc lµ ®iÓm m. Nh− ®· nªu trong [1] to¹ ®é cña ®iÓm m ®−îc x¸c ®Þnh b»ng ph−¬ng tr×nh sau: ⎥⎥ ⎥⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎢ ⎢⎢ ⎢ ⎣ ⎡ +− = ⎥⎥ ⎥⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎢ ⎢⎢ ⎣ ⎡ ⎥⎥ ⎥⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎢ ⎢⎢ ⎣ ⎡ − = 111/100 0100 0010 0001 ~ λλ C C C C C C C cm Z Z Y X Z Y X r (9) vÐct¬ më réng cmr~ biÓu thÞ ®iÓm m trong hÖ to¹ ®é ®ång nhÊt b»ng 4 thµnh phÇn, cßn trong hÖ to¹ ®é thùc 3 chiÒu th×: ⎥⎥ ⎥⎥ ⎥⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢⎢ ⎢⎢ ⎢⎢ ⎢ ⎣ ⎡ − − − = C C C C C C C Z Z Z Y Z X r λ λ λ λ λ λ (10) [1] NguyÔn ThiÖn Phóc, Robot C«ng nghiÖp, NXB KH&KT, Hµ Néi, 2004 C Z Y M X m c c c λ 106 Hai thµnh phÇn ®Çu cña vÐct¬ Cr lµ h×nh chiÕu m (Xcm, Ycm) cña ®iÓm M trªn (mÆt ph¼ng chiÕu) mµn h×nh camera. Thµnh phÇn thø 3 kh«ng tån t¹i trªn mÆt ph¼ng chiÕu. Nãi kh¸c ®i, m kh«ng chØ lµ h×nh chiÕu cña mét ®iÓm M mµ lµ cña tÊt c¶ c¸c ®iÓm n»m trªn ®−êng th¼ng sau: ⎪⎭ ⎪⎬ ⎫ −= −= )( )( c cm c c cm c Z Y Y Z X X λλ λλ (11) Râ rµng lµ nÕu chØ biÕt to¹ ®é h×nh chiÕu m (Xcm, Ycm) trªn mÆt ph¼ng chiÕu th× ch−a ®ñ ®Ó x¸c ®Þnh vÞ trÝ cña ®iÓm ®ã trong kh«ng gian 3 chiÒu, mµ cÇn bæ sung thªm th«ng tin kh¸c, vÝ dô to¹ ®é Zc. Tuy nhiªn khi cho biÕt ®iÓm M cña ®èi t−îng ®−îc quan s¸t, th× 2 to¹ ®é Xcm vµ Ycm lµ ®ñ ®Ó x¸c ®Þnh ®iÓm m h×nh chiÕu trªn mµn h×nh camera. c c cm Z XX −= λ λ (12) c c cm Z YY −= λ λ (13) Theo (2) ta cã: θφθφθ θφθφθ θφθφθ θφθφθ φφ φφφφ cos)(cossinsinsin coscossinsinsin sin)(coscossincos sincoscossincos sin)(cos)( sincossincos hrrr ZYXZ hrrr ZYXY rYrX rrYXX KZKYKX C KZKYKX C KYKX KYKXC +++− −++−= +−+− −−+−= +++= =+++= (13*) NÕu dïng kÕt hîp chóng víi ph−¬ng tr×nh (12) vµ (13) ta cã thÓ x¸c ®Þnh Xcm, Ycm theo c¸c to¹ ®é cña ®iÓm M trong hÖ to¹ ®é cè ®Þnh: Xcm = f1 (X, Y, Z) (14) Ycm = f2 (X, Y, Z) (15) 3.3.4. Khèng chÕ vïng hiÓn thÞ trªn mµn h×nh 107 Bµi to¸n ®−îc ®Æt ra nh− sau: cho biÕt ®èi t−îng cÇn quan s¸t chØ xuÊt hiÖn trong vïng kh«ng gian sau: Xmin ≤ X ≤ Xmax (16) Ymin ≤ Y ≤ Ymax (17) Zmin ≤ Z ≤ Zmax (18) §Ó ®¶m b¶o cho h×nh chiÕu trªn mµn h×nh camera cña ®èi t−îng quan s¸t lu«n lu«n n»m trong vïng mong muèn: Xcmin≤ Xc ≤ Xc max (19) Yc max ≤ Yc ≤ Yc max (20) CÇn ph¶i khèng chÕ ph¹m vi c¸c gãc quay cña camera: φ ≤ φmax (21) θ ≤ θmax (22) Trªn c¬ së c¸c ph−¬ng tr×nh (14), (15) vµ chó ý r»ng quan hÖ gi÷a X, Y, Z vµ Xc, Yc, Zc, nh− thÊy râ trong c¸c biÓu thøc (2) ÷ (7), phô thuéc vµo c¸c gãc φ vµ θ. Tõ c¸c biÓu thøc quan hÖ ®ã cã thÓ tÝnh to¸n ra gi¸ trÞ c¸c gãc φ vµ θ theo gi¸ trÞ tøc thêi X, Y, Z. 3.4. VÊn ®Ò xö lý ¶nh vµ c¸c ph−¬ng ph¸p dÉn ®−êng cho Robocar 3.4.1. VÊn ®Ò xö lý ¶nh Chúng ta cảm nhận được màu sắc của một vật thể là do mắt ta thu nhận ánh sáng sáng phản xạ từ vật thể đó. Ánh sáng là một dạng sóng điện từ và dải tần số của ánh sáng mắt người nhìn thấy được tương đối hẹp (bước sóng trong khoảng 400-700nm). Một đối tượng có độ phản xạ tương đối cân bằng ở mọi bước sóng trong dải nhìn được sẽ có màu trắng trong mắt người quan sát, còn những đối tượng chỉ phản xạ ánh sáng có bước sóng trong những giới hạn nhất định sẽ xuất hiện với các màu sắc khác. Ví dụ, với các vật màu xanh lục ánh 108 sáng phản xạ có bước sóng chủ yếu nằm trong khoảng 500-570nm, còn phần lớn năng lượng của các bước sóng nằm ngoài khoảng đó bị hấp thụ. Căn cứ vào cấu trúc của mắt người, mọi màu sắc được coi là tổ hợp của ba màu cơ bản: Đỏ (Red), Xanh lục (Green), và Xanh lam (Blue), có bước sóng tương ứng là 700nm, 546,1nm, và 435,8nm. Vì vậy, để mô tả màu sắc người ta thường sử dụng mô hình RGB hay còn gọi là mô hình màu cộng (Hình 1.2.22). Mô hình này sử dụng hệ tọa độ Đề-các ba chiều. Mỗi giá trị màu có ba thành phần, tương ứng với ba màu cơ bản. Mỗi thành phần có giá trị thực nằm trong khoảng [0,1]. Trong thực tế, để thuận tiện cho việc tính toán và lưu giữ trên máy tính, người ta thường sử dụng số nguyên để biểu diễn các giá trị màu. Ví dụ, nói một bức ảnh số là ảnh màu 24-bit có nghĩa là mỗi điểm màu trên bức ảnh được mã hóa bằng một giá trị nhị phân có độ dài 24 bits, trong đó mỗi thành phần (R, G, và B) của giá trị màu được biểu diễn bằng 8 bits, tương đương với một giá trị nguyên nằm trong khoảng [0,255]. Để phân biệt các màu sắc khác nhau người ta thường căn cứ vào ba thuộc tính: tông màu (Hue), độ bão hòa (Saturation), và cường độ sáng R G B Đỏ (1,0,0) Xanh lục (0,1,0) Xanh lam (0,0,1) Trắng (1,1,1) 1 1 1 0 Hình 1.2.22. Mô hình màu RGB. 109 (Intensity). Một màu sắc tương ứng với một dải tần số nhất định, trong đó tần số tập trung nhiều năng lượng nhất tương ứng với màu chủ đạo. Tông màu là thuộc tính đại diện cho màu chủ đạo của một màu sắc, còn độ bão hòa đại diện cho độ thuần nhất của màu sắc. Các thuộc tính này là cơ sở cho mô hình HSI. Ưu điểm của mô hình này là nó tách thuộc tính cường độ sáng (I) khỏi các thông tin về màu (H và S). Vì vậy, nếu như mô hình RGB là mô hình thông dụng nhất để biểu diễn màu sắc, thì trong các ứng dụng xử lý ảnh màu người ta lại thường sử dụng mô hình HSI. Việc chuyển đổi biểu diễn màu sắc từ RGB sang HSI được thực hiện bằng các công thức sau: ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ −−+− −−= ))(()(2 2arccos 2 BGBRGR BGRH 0 1 I Trắng Đen 0 1 Đỏ Vàng Xanh lục Xanh lam Hình 1.2.23. Mô hình màu HSI. S H 0o 110 BGR BGRS ++−= },,min{31 3 BGRI ++= ở đó các giá trị R, G, và B nằm trong khoảng [0,1]. Giá trị của tông màu, H, đo bằng góc trong khoảng [0o,360o], tương ứng với màu biến đổi từ Đỏ (0o) tới Vàng (60o), Xanh lục (120o), Xanh lam (240o), rồi quay về Đỏ (360o), còn giá trị của S và I đều nằm trong khoảng [0,1]. 3.4.2. C¸c ph−¬ng ph¸p dÉn ®−êng cho Robocar Một đặc điểm của robot di động là chúng có khả năng di chuyển tự do trong môi trường làm việc. Hoạt động không theo một quỹ đạo định sẵn thường đòi hỏi robot phải có khả năng thu thập và xử lý một khối lượng lớn dữ liệu trong khoảng thời gian rất ngắn, cùng với nhiều vấn đề phức tạp vẫn còn chưa được giải quyết trọn vẹn. Vì vậy bài toán dẫn đường cho robot di động là vấn đề vô cùng phức tạp và là một trong những lĩnh vực trọng tâm trong các nghiên cứu về robot di động thông minh. Các phương pháp điều khiển robot di động rất đa dạng, từ các hệ thống điều khiển cần có người vận hành tới các hệ dẫn đường hoàn toàn tự động. Do độ phức tạp cao của việc điều khiển, phần lớn các robot di động hiện nay là robot được điều khiển từ xa bởi con người. Tuy nhiên, các robot thông minh có khả năng hoạt động độc lập với các hệ thống dẫn đường tự động mới là mục tiêu được hướng tới. Chúng ta có thể chia các phương pháp dẫn đường thành hai nhóm chính: • Các phương pháp dẫn đường theo tọa độ: với các phương pháp này chương trình dẫn đường thường phải có sẵn bản đồ địa hình vùng hoạt động của robot, và đường đi của robot sẽ được vạch ra trên bản đồ. Vị trí của robot tại mỗi thời điểm có thể xác định trực tiếp bằng các sensor vị trí như GPS (Global Positioning System) -- hệ thống xác định tọa độ toàn cầu dựa vào vệ tinh, hay bằng phương pháp gián tiếp. Nhược điểm 111 của việc sử dụng GPS là tín hiệu từ các vệ tinh mà sensor phải thu nhận có thể bị nhiễu do nhiều lý do khác nhau, gây ra sai số có thể lên tới hàng trăm mét. Ở các phương pháp gián tiếp, vị trí của robot tại mỗi thời điểm được tính toán căn cứ vào tọa độ vị trí ban đầu của robot, quãng đường robot đã đi qua kể từ điểm đó, hướng di chuyển của robot… Trong trường hợp đó robot phải được trang bị các sensor đo vận tốc hay quãng đường chuyển động, hướng chuyển động, góc nghiêng của robot… Nhược điểm của phương pháp gián tiếp là sai số sẽ tăng dần theo quãng đường đi của robot. Một nhược điểm nữa của các phương pháp dẫn đường theo tọa độ là chúng không có khả năng nhận biết và xử lý khi robot gặp phải các vật cản không có trên bản đồ, vì vậy các hệ dẫn đường sử dụng những phương pháp này thường có kết hợp cả các phương pháp khác để xử lý những tình huống như vậy. • Các phương pháp dẫn đường theo khung cảnh: với các phương pháp này chương trình dẫn đường điều khiển robot theo nhận thức của nó về môi trường xung quanh robot như địa hình, các đối tượng như vật cản, mục tiêu, vạch dẫn đường, đèn hiệu… Để làm được điều đó robot cần được trang bị các sensor nhận biết địa hình và các đối tượng trong môi trường. Loại sensor được sử dụng phổ biến nhất cho các robot di động là các sensor khoảng cách, từ những loại đơn giản như sensor âm thanh (sonar) và hồng ngoại đến các loại đắt tiền như radar và laser scanner. Tuy nhiên, các sensor khoảng cách chỉ có thể mang lại thông tin về địa hình và vật cản, trong khi để nhận thức đầy đủ về các đối tượng trong môi trường người ta còn cần tới những thông tin như màu sắc, hình dáng, cấu trúc… Để có được những thông tin này người ta thường dùng các sensor hình ảnh, phổ biến nhất là các loại CCD và CMOS camera. Phương pháp dẫn đường theo hình ảnh sử dụng các kỹ thuật của Thị giác Máy (Computer Vision), bao gồm các kỹ thuật xử lý ảnh và nhận dạng. 3.5. ThiÕt lËp hÖ thèng ®iÒu khiÓn t×m kiÕm ®èi t−îng theo mµu s¾c 112 3.5.1. M« t¶ ho¹t ®éng cña hÖ thèng Hệ thống gồm 2 phần: a) Máy tính trung tâm đóng vai trò bộ xử lý và điều khiển trung tâm; b) Robocar cùng camera di chuyển trong phạm vi không quá xa chỗ đặt máy tính trung tâm. Hai phần này được liên hệ với nhau bằng kết nối không dây. Hình 1.2.24. Màn hình của chương trình điều khiển robocar Các hình ảnh camera thu nhận sẽ được truyền đi bằng bộ phát tín hiệu cao tần gắn liền với camera và được nhận lại bởi bộ thu tín hiệu rồi đi qua bộ chuyển đổi tín hiệu tương tự sang số, nối với máy tính qua cổng USB. Còn tín hiệu điều khiển từ máy tính được truyền tới các bộ phận chấp hành cũng bằng sóng radio. Hình ảnh máy tính nhận được từ camera sẽ được hiển thị trên màn hình. Trên hình 1.2.24 là màn hình của chương trình điều khiển robocar. Khi robocar hoạt động ở chế độ có người điều khiển, người vận hành quan sát khung cảnh chung quanh robocar qua hình ảnh gửi về từ camera và điều khiển robocar tiến lùi, rẽ phải, rẽ trái v.v. bằng bàn phím hay chuột. Người điều khiển cũng có thể ra lệnh cho camera quay sang trái hay phải để quan sát được rộng hơn. 113 Ở chế độ tự động, hình ảnh máy tính nhận được từ camera sẽ được chương trình điều khiển tự đông xử lý và phân tích liên tục. Chương trình sẽ liên tục phát lệnh điều khiển chuyển động tới robocar. 3.5.2. Chương trình dẫn đường tự động Lưu đồ của chương trình dẫn đường tự động theo hình ảnh được thể hiện ở hình 1.2.25 Hình 1.2.25. Lưu đồ của chương trình dẫn đường tự động cho robocar Với chương trình dẫn đường tự động theo hình ảnh này đã tiến hành thử nghiệm thành công cho robocar “Chữ thập đỏ” ở Trung tâm NCKT Tự động hoá, ĐHBK - HN. Chương trình này cho phép robocar tìm kiếm và hướng theo các đối tượng có màu sắc được xác định trước. Hình 1.2.25 là Robocar “Chữ thập đỏ” được điều khiển bằng chương trình dẫn đường tự động theo hình ảnh có màu đỏ. Ảnh chụp lúc Robocar “Chữ thập đỏ” đã tìm thấy và chạy hướng tới chiếc hộp màu đỏ trước mặt. Start Đọc khung hình từ camera vào vùng đệm Xử lý ảnh trong vùng đệm Tìm được mục tiêu? Mục tiêu nằm giữa màn hình? Đúng Sai Quay tìm mục tiêuTiến thẳng Đúng Chế độ tự động. Đúng End Sai Mục tiêu nằm bên phải? Quay trái Sai Quay phải Đúng Sai 114 Hình 1.2.26. Ảnh chụp Robocar “Chữ thập đỏ” được điều khiển bằng chương trình dẫn đường tự động theo hình ảnh 3.5.2. Các bước của chương trình xử lý ảnh Một chương trình xử lý ảnh thường bao gồm các bước: Thu nhận ảnh Æ Tiền xử lý Æ Phân đoạn Æ Xác định thuộc tính Æ Nhận dạng. Chương trình dẫn đường tự động của robocar có chức năng điều khiển robocar tìm kiếm, nhận dạng và bám theo đối tượng căn cứ vào màu sắc, cụ thể là màu đỏ được sử dụng làm tín hiệu dẫn đường cho robocar. Phần xử lý ảnh của chương trình khá đơn giản, nhưng cũng bao gồm đầy đủ các bước của một chương trình xử lý ảnh như trên: - Thu thập ảnh: chương trình đọc ảnh từ camera vào một vùng đệm. Camera được sử dụng với robocar cho phép ghi được tới 30 khung hình/giây. Tuy nhiên, do đặc điểm của việc xử lý ảnh cho hệ dẫn đường của robocar là phải xử lý trong thời gian thực, chương trình phải xử lý xong một khung hình trước khi đọc vào khung hình tiếp theo, mà với các máy tính hiện có ở phòng thí nghiệm chương trình chỉ có khả năng xử lý 10-15 khung hình/giây. Hình ảnh được ghi vào vùng đệm ở dạng ma trận điểm với độ phân giải 320x240, 24bits/điểm ảnh, sử dụng mô hình màu cộng (RGB). 115 `- Tiền xử lý: trong bước này ảnh RGB (mô hình màu cộng) được chuyển đổi sang biểu diễn ở dạng mô hình HSI (với I là cường độ sáng, H và S biểu thị thông tin về màu)và được lọc bớt nhiễu. - Phân đoạn: ảnh được chia thành các vùng, mỗi vùng bao gồm các điểm có màu sắc tương tự nhau và liên tục. Các vùng không dính liền nhưng chỉ cách nhau vài điểm và có màu sắc gần giống nhau sẽ được nhập lại làm một vì có nhiều khả năng chúng thuộc về cùng một đối tượng. - Xác định thuộc tính: tính toán các giá trị H, S, và I trung bình cùng diện tích của và tâm của mỗi vùng. - Nhận dạng: tìm các vùng trong ảnh có màu đỏ (H trong khoảng [0o,20o] hay [340o,360o], S > 0,5) và cường độ sáng vừa phải (0,4 < I < 0,8) vì rất khó phân biệt màu sắc khi quá sáng hoặc quá tối. Trong những vùng này chọn vùng có diện tích lớn nhất làm mục tiêu để điều khiển robocar bám theo. Để viết chương trình xử lý ảnh, đã sử dụng thư viện OpenCV của Intel. Đây là một thư viện mã nguồn mở sử dụng cho ngôn ngữ lập trình C/C++ trong môi trường Windows và Linux, cung cấp nhiều chức năng xử lý và nhận dạng ảnh. 3.6. C¸c øng dông thö nghiÖm b−íc ®Çu VËn dông c¸c kÕt qu¶ nghiªn cøu vÒ Robocar RP. §Ò tµi ®· tiÕp tôc t¹o ra mét s¶n phÈm míi nh»m phôc vô cho viÖc phun hãa chÊt phßng chèng dÞch bÖnh. V× thÕ cã tªn gäi lµ Robocar “Ch÷ thËp ®á”. Còng nh− Robocar RP, ë ®©y Robocar “Ch÷ thËp ®á” cã 3 bé phËn chñ yÕu: M«®un xe di chuyÓn, c¬ cÊu robot vµ bé ®iÒu khiÓn. VÒ c¬ b¶n th× ë ®©y xe di chuyÓn theo nguyªn mÉu nh− Robocar RP, nh−ng c¬ cÊu robot l¹i ®¬n gi¶n hãa ®i cho phï hîp víi c«ng viÖc. Riªng hÖ thèng ®iÒu khiÓn th× l¹i trë 116 nªn phøc t¹p h¬n vÝ dô ph¶i dïng hÖ thèng camera ®Ó ®¸p øng ®−îc nh÷ng yªu cÇu cña c¸c c¬ së y tÕ cã yªu cÇu ¸p dông lo¹i robocar nµy. Thµnh c«ng ®Çu tiªn lµ nhê cã Robocar “Ch÷ thËp ®á” tiÕp thÞ nªn ®· cã c¸c bÖnh viÖn §èng §a, U b−íu, Thanh Nhµn Hµ Néi muèn ®−îc ¸p dông lo¹i robocar nµy. Thµnh phè Hµ néi ®· cÊp kinh phÝ ®Ó øng dông kÕt qu¶ nghiªn cøu vµ c¸c néi dung nµy ®ang ®−îc triÓn khai. Sau khi kh¶o s¸t t×nh h×nh ë mét sè bÖnh viÖn vµ tr×nh diÔn t¹i bÖnh viÖn Thanh Nhµn ®· kh¼ng ®Þnh ®−îc nh÷ng kÕt qu¶ c¬ b¶n, nh−ng còng cÇn bæ sung mét sè néi dung cho phï hîp víi thùc tÕ cña bÖnh viÖn. Cã thÓ rót ra nh÷ng nhËn xÐt sau ®©y: - M«®un xe cña Robocar nh− ®· thiÕt kÕ lµ cã thÓ ®iÒu khiÓn ®−îc trªn mÆt b»ng hµnh lang ch−a ®¹t tiªu chuÈn ë nhiÒu bÖnh viÖn ë ta. Tuy nhiªn vÉn ph¶i ®Ò nghÞ bÖnh viÖn söa sang l¹i nhiÒu ®o¹n chuyÓn tiÕp cã bËc cao hoÆc qu¸ dèc. - C¬ chÕ dïng sensor hång ngo¹i t¹o hµnh lang di chuyÓn men theo t−êng ch¾n lµ hoµn toµn kh¶ thi. - ViÖc ®iÒu khiÓn Robocar dïng ph−¬ng ph¸p “thÞ gi¸c m¸y” (computer Vision) lµ hîp lý vµ rÊt cã triÓn väng. - Ngoµi nhiÖm vô phun hãa chÊt phßng dÞch, cÇn cã nh÷ng robocar ®Ó b−ng bª c¸c thïng r¸c nhiÔm khuÈn, nhiÔm ®éc lµ nhu cÇu bøc sóc ë nh÷ng n¬i cã dÞch. - Dïng sensor siªu ©m ®Ó b¸o hiÖu vµ xö lý khi Robocar gÆp ch−íng ng¹i trªn ®−êng di chuyÓn trong lÇn tr×nh diÔn nµy ®· gÆp nhiÒu khã kh¨n v× sè bÖnh nh©n ®i l¹i rÊt lén xén trªn hµng lang còng nh− trong phßng. Thùc ra khi thiÕt kÕ theo nhiÖm vô ®Æt ra lµ ®iÒu khiÓn Robocar trong khu vùc cã bÖnh dÞch, hÇu nh− kh«ng cã ng−êi qua l¹i. Tuy nhiªn, tõ viÖc ®ã cã thÓ nhËn thÊy trong thùc tÕ chØ nªn dïng sensor siªu ©m nµy ®Ó c¶nh b¸o khi gÆp ch−íng ng¹i th«i. 117 C¸c trang tiÕp theo lµ ¶nh chôp Robocar “Ch÷ thËp ®á” vµ c¸c ¶nh lÊy tõ b»ng video quay c¸c c¶nh Robocar tr×nh diÔn ë BÖnh viÖn Thanh Nhµn vµ ®· chiÕu trªn VTV2. TiÕp theo lµ c¸c ¶nh chôp Robocar PHC (Phun hãa chÊt) ®−îc t¹o ra teo mÉu vµ cã c¶i tiÕn Robocar “Ch÷ thËp ®á, vµ Robocar BB (B−ng bª c¸c thïng r¸c nhiÔm khuÈn, nhiÔm ®éc hoÆc nhiÔm x¹). C¸c thiÕt bÞ nµy cßn ®ang triÓn khai theo nguån kinh phÝ cña thµnh phè Hµ Néi ®Ó lµm cho c¸c bÖnh viÖn. H×nh 1.2.27. Mét vµi ¶nh chôp Robocar “Ch÷ thËp ®á” H×nh 1.2.28. C¸c c¶nh Robocar tr×nh diÔn phun hãa chÊt phßng dÞch ë Bönh viÖn Thanh Nhµn (TrÝch tõ b¨ng Video chiÕu trªn VTV2) H×nh 1.2.29. Mét sè h×nh ¶nh ®ang l¾p r¸p Robocar PHC theo mÉu Robocar “Ch÷ thËp ®á” H×nh 1.2.30. Robocar BB-01 H×nh 1.2.31. L¾p r¸p Robocar BB-02 118 H×nh 1.2.27. Mét vµi ¶nh chôp Robocar “Ch÷ thËp ®á” 119 H×nh 1.2.28. C¸c c¶nh Robocar tr×nh diÔn phun hãa chÊt phßng dÞch ë BÖnh viÖn Thanh Nhµn (TrÝch tõ b¨ng Video chiÕu trªn VTV2) 120 H×nh 1.2.29. Mét sè h×nh ¶nh ®ang l¾p r¸p Robocar PHC theo mÉu Robocar “Ch÷ thËp ®á” 121 H×nh 1.2.30. Robocar BB – 01 H×nh 1.2.31 L¾p r¸p Robocar BB – 02 122 H×nh 1.2.32. B¶n vÏ l¾p Robocar PHC 2 5 6 3 14 78 § Ò tµ i K C 0 3- 08 2 S en so r q ua ng 8 57 6 C am er a 4 S en so r s iª u ©m § én g c¬ q ua y ta y m ¸y 12 1 1 T æn g sè K hè i l −î ng V Ët li Öu S è l− în g § ¬n v Þ 11 1 G hi c hó M « ®u n ta y m ¸y p hu n hã a ch Êt T hï ng c hó a hã a ch Êt 1 M « ®u n di c hu yÓ n V Þ t rÝ T ªn g äi B ¬m 3 2 N gu y? n Th i? n Ph úc N gu y? n V an M in h D uy ?t Th i? t k ? Tr . n hi ?m K i? m tr a H ? và tê n K ý N gà y S? lu ?n g: Tr un g tâ m N CK T T? d ?n g hó a Tr u? ng Đ ?i h ?c B ác h K ho a H à N ?i B? n v? s? : T? l? : H oµ ng A nh § ¹i R O B O C A R P H C B ¶ n v Ï l¾ p N gu y? n Th i? n Ph úc C h? n hi ?m 123 H×nh1.2.32. Robocar BB - 02 25 230 38 70 90 0 24 0 210 20 80 658 320 45 14 7 Tr ác h nh i?m H ? và tê n Ch ? kí N gà y Th i? t k ? K i? m tr a Du y? t K h? i l u? ng : T? l? : T? s? : S? t? : Ro bo ca r B B0 2 B? n v? s? : Tr un g tâ m N CK T t? d ?n g ho á Tr u? ng Đ ?i h? c B ác h K ho a H à N ?i B? N V? L ?P 545 1: 1 N gu y? n Đ ?c Q ua ng N gu y? n V an M in h Ng uy ?n th i?n P hú c V ? t rí Tê n g? i V ?t li? u S. lu ?n g G hi ch ú 1234567 Đ ? Á N T? T NG HI ?P 44 124 IV. Xe l¨n vµ xe ghÕ tù ®éng XuÊt ph¸t tõ c¸c kÕt qu¶ nghiªn cøu vÒ Robocar RP, sau khi chuyÓn h−íng kÞp thêi sang lµm robot dÞch vô (service robot), nhÊt lµ vËn dông nh÷ng kÕt qu¶ thö nghiÖm trªn Robocar TN. §Ò tµi ®· nhanh chãng hßan thµnh mét phiªn b¶n ®Çu tiªn Xe l¨n ch¹y ®iÖn tù ®éng dïng khung xe l¨n mua cña Viha. §©y lµ sù thÓ hiÖn tinh thÇn phôc vô cña nhãm c¸n bé §Ò tµi, nh¹y c¶m tr−íc nh÷ng sè liÖu tæng kÕt cña Bé Lao ®éng Th−¬ng binh x· héi cã ®Õn 10% d©n sè lµ th−¬ng binh vµ th−¬ng tËt. Còng v× tinh thÇn ®ã §Ò tµi ®· ®em ngay ®Õn C«ng ty Viha tr×nh bµy kÕt qu¶ nghiªn cøu vÒ xe l¨n tù ®éng (XLT§) nµy vµ ®· nhÊt trÝ víi c«ng ty hîp t¸c nghiªn cøu hßan thiÖn s¶n phÈm ®Ó ®−a vµo s¶n xuÊt, thËm chÝ cßn viÕt hé phÇn khoa häc, kü thuËt cña thuyÕt minh §Ò tµi, Dù ¸n cÊp Thµnh phè. RÊt tiÕc r¨ng khi kinh phÝ cña Thµnh phè ®· ®−îc cÊp th× C«ng ty l¹i cè t×nh l·ng tr¸nh sù hîp t¸c ®· tháa thuËn (!). Phiªn b¶n ®Çu tiªn vÒ XLT§ nµy, §Ò tµi ®· theo ph−¬ng ¸n dïng 2 ®éng c¬ 1 chiÒu th«ng th−êng, qua bé truyÒn xÝch truyÒn tíi 2 b¸nh. Nh− ®· ph©n tÝch trong phÇn nghiªn cøu vÒ m«®un xe di ®éng cña Robocar RP, theo ph−¬ng ¸n nµy rÊt khã ®¶m b¶o xe ch¹y theo ®−êng th¼ng, nhÊt lµ khi mÆt ®−êng kh«ng qu¸ b»ng ph¼ng vµ ®ång ®Òu. KÕt qu¶ nghiªn cøu tiÕp theo vÒ XLT§ nµy lµ mét ph−¬ng ¸n rÊt ®éc ®¸o lµ dïng ®éng c¬ xe ®¹p ®iÖn bäc b¸nh lèp trùc tiÕp lµm b¸nh xe chñ ®éng. Xe cã thÓ l¸i b»ng tay hoÆc tù ®éng. §ång thêi kh«ng l¾p cho khung xe l¨n n÷a lµ l¾p ngay cho c¸c ghÕ ngåi th«ng th−êng vµ ký hiÖu v¾n t¾t lµ XGT§ (xe ghÕ ch¹y ®iÖn tù ®éng). XLT§-02 vµ XGT§-02 lµ ph−¬ng ¸n xe l¨n tù ®éng vµ xe ghÕ tù ®éng dïng 1 b¸nh chñ ®éng b»ng b¶n th©n ®éng c¬ xe ®¹p ®iÖn (X§§) ®−îc bäc trùc tiÕp b¸nh lèp. Ph−¬ng ¸n nµy cã rÊt nhiÒu −u ®iÓm: 125 - §éng c¬ X§§ lµ lo¹i ®éng c¬ 1 chiÒu kh«ng chæi than (brushless motor) cã vµnh ngoµi quay cïng víi rotor, nguån cung cÊp trªn thÞ tr−êng lu«n lu«n cã s½n. So víi ph−¬ng ¸n dïng 2 ®éng c¬ 1 chiÒu th«ng th−êng víi c¸c bé truyÒn xÝch vµ b¸nh r¨ng kÌm theo th× ®èi víi ph−¬ng ¸n nµy lµ rÎ h¬n vµ bªn v÷ng h¬n. - Theo ph−¬ng ¸n XLT§-02 lµ XGT§-02 th× l¸i trùc tiÕp b¸nh xe chñ ®éng, tøc lµ b¸nh xe bäc trùc tiÕp ®éng c¬ X§§. V× vËy ®iÒu khiÓn viÖc di chuyÓn rÊt tin cËy kh«ng phô thuéc nhiÒu vµo chÊt l−îng mÆt ®−êng nh− trong tr−êng hîp dïng 2 ®éng c¬ 1 chiÒu th«ng th−êng t¸c ®éng vµo 2 b¸nh. Ngoµi ra ®Ó ®¶m b¶o ®ång tèc thùc tÕ cho 2 ®éng c¬ nµy võa rÊt khã kh¨n võa ®ßi hái thiÕt bÞ phøc t¹p vµ ®¾t tiÒn h¬n. - Ph−¬ng ¸n dïng ®éng c¬ X§§ sÏ tiÕt kiÖm n¨ng l−îng h¬n nhiÒu nªn rÊt phï hîp cho tr−êng hîp ch¹y b»ng ¾cquy. Theo sè liÖu cña Nhµ s¶n xuÊt ®éng c¬ X§§ th× c«ng suÊt ®Þnh møc: 200w, tèc ®é quay ®Þnh møc: 170v/ph, ®iÖn ¸p: 36v – 12Ah, bé n¹p ®iÖn dïng ®iÖn nguån AC 220v, qu·ng ®−êng di chuyÓn ®−îc cho 1 lÇn n¹p ®iÖn lµ 20km. - Ph−¬ng ¸n XLT§-02 lµ XGT§-02 cã kÕt cÊu ®¬n gi¶n h¬n nhiÒu, mµ l¹i bÒn v÷ng h¬n. HÖ ®iÒu khiÓn cã nhiÒu h×nh thøc: tõ ®iÒu khiÓn b»ng tay ®Õn ®iÒu khiÓn tù ®éng víi c¸c møc ®é kh¸c nhau tïy thuéc vµo yªu cÇu vµ lo¹i sensor ®−îc trang bÞ. HÖ ®iÒu khiÓn ®· ®−îc m«®un hãa khi nghiªn cøu chóng trªn Robocar TN vµ cã thÓ dïng ®Ó l¾p thªm vµo XLT§-02 hoÆc XGT§-02 theo yªu cÇu cña kh¸ch hµng. §©y lµ nh÷ng s¶n phÈm gi¸ thµnh thÊp, ch−a thÓ so s¸nh víi c¸c lo¹i xe ghÕ (Wheel Chair) chµo b¸n cña n−íc ngoµi (xem th«ng tin trªn ¶nh) nh−ng l¹i phï hîp víi ®¹i ®a sè ®èi t−îng th−¬ng binh vµ th−¬ng tËt. Tuy vËy ®Ó thµnh s¶n phÈm phôc vô ®−îc nhiÒu ng−êi ph¶i cã sù ®Çu t− nh− mét xÝ nghiÖp. ë phßng thÝ nghiÖm cña §Ò tµi nghiªn cøu míi chØ cã ®iÒu kiÖn “cung cÊp” cho nh÷ng ng−êi quen biÕt th«i. 126 - M« t¶ s¶n phÈm + Xe l¨n tù ®éng: Xe lăn điện chạy tự động có thể xếp vào loại robocar đơn giản. Nó có thể được điều khiển hoàn toàn tự động hoặc chạy theo chương trình được “học” trước. Và nếu được trang bị các môđun cảm biến thích hợp nó hoàn toàn có thể biết báo hiệu và tự xử lý khi gặp chướng ngại hoặc đi men theo tường v.v. như một robocar. Tuy nhiên, với mục đích tạo ra phương tiện di chuyển với tốc độ châm 4,5km/h, tương đối rẻ tiền phù hợp với đại đa số thương binh, người tàng tật hoặc già yếu, chúng tôi đã cải tiến xe lăn tay thành xe lăn điện chạy tự động hoặc theo chế độ điều khiển bằng tay nhờ các nút bấm gắn trên tay ghế hoặc “tay lái” kiểu “joystick”. Nhưng trên xe lăn này cũng có thể lắp các môđun cảm biến và cài đặt những chương trình phần mềm tương ứng thì sẽ biến thành xe lăn chạy tự động hoàn toàn, như trình diễn trên băng hình C¸c th«ng sè kü thuËt: - Träng t¶i: - C«ng suÊt ®Þnh møc cña ®éng c¬: 200w - Tèc ®é trung b×nh: 4,5km/h - §iÖn ¸p: 36v – 12Ah - Bé n¹p sö dông ¸p nguån AC 220v. - Thêi gian n¹p 4 ®Õn 7 h (tù ng¾t khi ®Çy) - Qu·ng ®−êng ®i sau 1 lÇn n¹p ®Çy: 20km 127 Price $ 9,900.00 Price $ 18,900 $10,725 $ 14.695 H×nh 1.2.34. Mét sè Weel chair (xe ghÕ ch¹y ®iÖn) kÌm gi¸ chµo hµng cña n−íc ngßai 128 + Xe ghÕ tù ®éng Xe ghế (Wheelchair) chạy tự động cũng là một dạng đơn giản của robocar phục vụ người già ốm yếu, tàng tật. Xe chạy với tốc độ tối đa là 4,5km/h. Tuỳ theo yêu cầu, mức độ điều khiển có thể cao thấp khác nhau. Đơn giản nhất là chỉ dùng tay lái để thay đổi hướng đi và tốc độ di chuyển. Cao hơn có thể lắp thêm vào xe các thiết bị tự động khác, như tự báo hiệu và xử lý khi gặp chướng ngại, tự đi men theo và giữ khoảng cách với tường ngăn, tự quan sát và hiển thị hình ảnh từ khoảng cách xa nhất định C¸c th«ng sè kü thuËt: - Träng t¶i: - C«ng suÊt ®Þnh møc cña ®éng c¬: 200w - Tèc ®é trung b×nh: 4,5km/h - §iÖn ¸p: 36v - 12Ah - Bé n¹p sö dông ¸p nguån AC 220v. - Thêi gian n¹p 4 ®Õn 7 h (tù ng¾t khi ®Çy) - Qu·ng ®−êng ®i sau 1 lÇn n¹p ®Çy: 20km - C¸c ¶nh vµ b¶n vÏ kü thuËt PhÇn tiÕp theo tr×nh bµy c¸c ¶nh chôp c¸c s¶n phÈm vµ c¸c b¶n vÏ, hå s¬ kü thuËt liªn quan ®Õn s¶n phÈm. ë mçi ¶nh hoÆc b¶n vÏ, hå s¬ ®Òu ®· cã phÇn ghi chó 129 H×nh 1.2.35. ¶nh chôp XLT§ H×nh 1.2.36. B¶n vÏ l¾p XLT§ 130 H×nh 1.2.37. ¶nh chôp XGT§ 131 V. KÕt luËn NhiÖm vô 1 cña §Ò tµi KC.03.08 ®−îc ®¨ng ký lµ nghiªn cøu t¹o ra nhãm s¶n phÈm Robot RP ®−îc n©ng cÊp vµ th«ng minh hãa. §Ó hÖ thèng chÊp hµnh cã thÓ ®¸p øng linh ho¹t c¸c yªu cÇu vÒ th«ng minh hãa Robot RP ®· ®−îc t¹o thªm kh¶ n¨ng di ®éng b»ng xe vµ gäi tªn lµ Robocar RP. Nh− vËy, Robocar RP gåm c¬ cÊu robot RP vµ c¬ cÊu xe di chuyÓn ®−îc ®iÒu khiÓn thèng nhÊt. Trong hÖ thèng ®ã ®−îc trang bÞ thªm c¸c bé phËn c¶m biÕn, thiÕt bÞ xö lý tÝn hiÖu vµ ch−¬ng tr×nh phÇn mÒm ®iÒu khiÓn. §Ò tµi ®· hoµn thµnh nghiªn cøu thiÕt kÕ, chÕ t¹o vµ vËn hµnh ®iÒu khiÓn Robocar RP víi mét vµi nhiÖm vô øng dông kh¸c nhau ®· ®Æt ra. Tho¹t ®Çu lµ ®Þnh h−íng øng dông trong ph©n x−ëng c«ng nghiÖp. Sau ®ã còng theo xu thÕ cña chuyªn ngµnh robot trªn thÕ giíi chuyÓn tõ “robot c«ng nghiÖp” sang “robot dÞch vô” (service robots). Robocar RP-01 ®−îc c¶i tiÕn tõ nhiÒu mÆt vµ hßan thµnh phiªn b¶n Robocar RP – 02 nh»m phôc vô mét vµi c«ng viÖc dÞch vô nh− phßng chèng bÖnh dÞch vµ hç trî ng−êi giµ yÕu, tµng tËt. Theo ®Þnh h−íng øng dông trong c¸c lÜnh vùc nµy ®ßi hái vÒ møc ®é “th«ng minh hãa” cao h¬n. Theo ®Þnh h−íng øng dông ®ã §Ò tµi ®· ph¸t triÓn nhãm s¶n phÈm. Ngoµi Robocar RP-01, Robocar RP-02 ®· hoµn thµnh Robocar “Ch÷ thËp ®á”, Xe l¨n tù ®éng, Xe ghÕ tù ®éng. Mét vµi s¶n phÈm nãi trªn ®· ®−îc øng dông thö nghiÖm cßn sè kh¸c còng ®−îc nhiÒu c¬ së quan t©m ®Õn, nh−ng ®Ó thµnh s¶n phÈm th−¬ng m¹i th× cßn cÇn cã nhiÒu ®Çu t− thÝch ®¸ng. Tuy nhiªn nÕu cã ®−îc nh÷ng phiªn b¶n ®Çu tiªn ë phßng thÝ nghiÖm th× míi thu hót ®−îc sù quan t©m cña c¬ së tiÕp nhËn kÕt qu¶ nghiªn cøu. §ã lµ ý nghÜa thùc tiÔn cña §Ò tµi. 132 Víi c¸ch tiÕp cËn ®ã §Ò tµi ®· nhËn ®−îc c¸c kÕt qu¶ rÊt c¬ b¶n vµ më ra nhiÒu triÓn väng øng dông. C¸c kÕt qu¶ c¬ b¶n lµ ®· nghiªn cøu chuÈn hãa ®−îc c¸c m«®un hîp thµnh robocar th«ng minh. §ã lµ m«®un di chuyÓn, m«®un robot ®Æt trªn xe, m«®un nhËn biÕt, xö lý vµ ®iÒu khiÓn víi c¸c m«®un ch−¬ng tr×nh phÇn mÒm cho m¸y tÝnh. §ã lµ ý nghÜa khoa häc cña §Ò tµi. VËn dông c¸c m«®un nµy khi ghÐp nèi l¹i ®Ó ®¸p øng mét yªu cÇu cô thÓ lµ hßan toµn kh¶ thi trong thêi gian ng¾n. Tõ thùc tÕ triÓn khai §Ò tµi còng nhËn thÊy r»ng sau khi ®· ®Þnh h×nh ®−îc c¸c m«®un hîp thµnh robot th«ng minh §¬n vÞ nghiªn cøu ®· nhanh chãng t¹o ra c¸c phiªn b¶n ®Çu tiªn vÒ Robocar ®Þa h×nh, Robocar C¶nh vÖ, Robocar h−íng dÉn viªn vµ ®ang ph¸c th¶o c¸c kiÓu robocar an ninh vµ robocar qu©n sù. 133 Tµi liÖu tham kh¶o 1. Fu. K. S., Gonzaler R.C., Lee C.S.G. Robotics: Control, Sensing, Vision and Intelligence. Mc Graw - Hill, 1987. 2. Mair G. Industrial Robotics. Prentice Hall, 1988. 3. Murray R., Li Z., Sastry S., A Mathematical Introduction to Robotic Manipulation CRC Press, 1989. 4. Paul R.P., Modeling, Trajectory Caculation and Servoing of a Computer Controlled Arm. Palo Alto Calif, 1972. 5. Paul R.P., Robot Manipulators: Mathematics, Programming and Control The MIT Press – Cambridge, Massachusetts and London, England, 1981. 6. Everett. H. R. Sensor for Mobile Robots. Canada, 1995 7. Agin G.L. “Vision Systems” - Handbook of Industrial Robotics. Ed. S. Y. Nof. NewYork, John Wiley & Sons, Inc 1999 8. Ronald C. “Intelligent Control of Robot Mobility” Handbook of Industrial Robotics. Ed. S.Y.Nof. NewYork, John Willey & Sons Inc, 1999. 9. Russell H. Taylor. “Medical Robotics and Computer Integrated Surgery”. Handbook of Industrial Robotics. Ed. S.Y.Nof. NewYork, John Wiley & Sons. Inc, 1999. 10. Hagen Sehempf. “Mobile Robots and Walking Machines” Handbook of Industrial Robotics. Ed. S.Y.Nof. NewYork, John Wiley & Sons. Inc, 1999. 11. Refael C. Gonzaler & Richard E. Woods. Digital Image Processing. Addison – Wesley, 1992. 12. . Pugh, A. (editor). Robot Sensors. Vol. 1 and Vol 2, Bedford UK, IFS Publications, 1986. 134 13. Pham and Heginbotham – Robot Grippers. Bedford, UK, IFS Publications, 1986. 14. Owen, T. Assembly with Robot. London: Kogan Page, 1985 15. Shimon Y. Nof, Handbook of Industrial Robotics, 2nded. John Wiley & Sons. Inc. 1999. 16. Snyder W.E., Industrial Robots: Computer Interfacing and Control. Prentice Hall Inc. New Jersey, 1985. 17. Stadler W., Analytical Robotics and Mechatronics McGraw – Hill, 1995. 18. NguyÔn ThiÖn Phóc, §iÒu khiÓn chuyÓn ®éng robot hµn theo quü ®¹o ®Þnh tr−íc. TuyÓn tËp c«ng tr×nh Héi nghÞ C¬ häc toµn quèc lÇn thø VI. Hµ Néi, 12/1997.