Giải pháp theo dõi robot di động hoạt động trong nhà bằng camera trần sử dụng mạng học sâu YOLOv9

Nghiên cứu này trình bày một giải pháp xác định vị trí của robot di động trong môi trường trong nhà bằng một máy ảnh trần sử dụng mạng học sâu YOLOv9. Những giải pháp cổ điển, robot di động được gắn một thẻ qr-code, tuy nhiên thẻ thường có kích thước nhỏ, dễ bị nhiễu và bị ảnh hưởng bởi độ sáng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Giải pháp theo dõi robot di động hoạt động trong nhà bằng camera trần sử dụng mạng học sâu YOLOv9 TNU Journal of Science and Technology 229(14): 184 - 191A METHOD TRACKING MOBILE ROBOT INDOOR ENVIRONMENTUSING CEILING CAMERA USING YOLOv9Luu Trong Hieu*, Nguyen Tan DungCollege of Engineering - Can Tho University ARTICLE INFO ABSTRACT Received: 11/9/2024 This study presents a method for determining the position of a mobile robot within an indoor environment using a ceiling-mounted camera Revised: 29/10/2024 and the YOLOv9 deep learning network. Conventional solutions often Published: 30/10/2024 involve attaching a QR code tag to the robot; however, such tags are usually small, prone to noise, and affected by lighting conditions.KEYWORDS Therefore, we propose the YOLOv9 deep learning network to track the random movement of the robot. Additionally, the robots state whileMobile robot navigating through a maze is represented using optical flow methods.YOLOv9 We also conduct transforming coordinates from the camera coordinate system to the Cartesian coordinate system to detect the current positionDetection and tracking of the mobile robot. The results indicate that the proposed solution canCasterian coordinate system effectively record the entire trajectory of the robot within the maze. AtOptical flow a instantenous point, the optical flow method also demonstrates the robots state during straight movement, rotation, and proximity to obstacles. These results provide a foundation for addressing advanced problems in mobile robotics, such as trajectory planning and tracking in indoor environments.GIẢI PHÁP THEO DÕI ROBOT DI ĐỘNG HOẠT ĐỘNG TRONG NHÀBẰNG CAMERA TRẦN SỬ DỤNG MẠNG HỌC SÂU YOLOv9Lưu Trọng Hiếu*, Nguyễn Tấn DũngTrường Bách khoa - Trường Đại học Cần Thơ THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Ngày nhận bài: 11/9/2024 Nghiên cứu này trình bày một giải pháp xác định vị trí của robot di động trong môi trường trong nhà bằng một máy ảnh trần sử dụng mạng Ngày hoàn thiện: 29/10/2024 học sâu YOLOv9. Những giải pháp cổ điển, robot di động được gắn Ngày đăng: 30/10/2024 một thẻ qr-code, tuy nhiên thẻ thường có kích thước nhỏ, dễ bị nhiễu và bị ảnh hưởng bởi độ sáng. Vì vậy, nhóm nghiên cứu để xuất giải phápTỪ KHÓA sử dụng một mạng học sâu YOLOv9 để theo dõi quá trình di chuyển ngẫu nhiên của robot. Thêm vào đó, trạng thái của robot khi di chuyểnRobot di động trong mê cung được biểu diễn bằng phương pháp dòng quang học.Mạng học sâu YOLOv9 Nhóm cũng đề xuất một giải pháp biến đổi hệ tọa độ từ hệ tọa độ máyPhát hiện và theo dõi đối tượng ảnh sang hệ tọa độ Descartes để có thể xác định được vị trí hiện tại của robot di động. Kết quả cho thấy giải pháp đề xuất có thể ghi lại toàn bộHệ tọa độ Casterian quỹ đạo di chuyển của robot trong mê cung. Trong thời điểm tức thời,Dòng quang học phương pháp dòng quang học cũng cho thấy được trạng thái của robot khi chuyển động thẳng, xoay và gần chướng ngại vật. Kết quả này là tiền đề để giải quyết các toán nâng cao trong robot di động như lập và theo dõi quỹ đạo trong môi trường trong nhà.DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.11101* Corresponding author. Email: luutronghieu@ctu.edu.vnhttp://jst.tnu.edu.vn 184 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 229(14): 184 - 1911. Giới thiệu Robot di động đã được nghiên cứu và ngày càng được ứng dụng nhiều hơn trong các lĩnh vựcthực tế: sản xuất công nghiệp, dịch vụ y tế, nhiệm vụ quân sự, hoạt động nhà ở, thám hiểm hànhtinh, giải trí,… Trong kỹ thuật điều khiển robot di động, vấn đề điều hướng là một trong nhữnghoạt động quan trọng nhất. Có thể chia thành ba vấn đề cơ bản: lập và theo dõi quỹ đạo, theo dõiđường đi và ổn định điểm. Trong vấn đề theo dõi đường đi, các nghiên cứu đề cập đến việc tríchxuất, phát hiện, nhận dạng và theo dõi robot di động từ môi trường của nó để có được các thôngsố chuyển động như vị trí, quỹ đạo, vận tốc và gia tốc của robot di động. Có nhiều giải pháp để định vị robot trong điều kiện trong nhà, nổi bật nhất gồm hai giải pháp:sử dụng hệ cảm biến và sử dụng máy ảnh số. Trong giải pháp sử dụng hệ cảm biến, Banu [1]trình bày giải pháp định vị robot bằng mạng học sâu sử dụng tín hiệu từ cảm biến laser. Mặc dùphương pháp cho kết quả định vị tốt, việc tích hợp cảm biến laser lên robot thường không phùhợp khi có tương tác với con người. Khan và các đồng nghiệp [2] sử dụng một hệ cảm biến gắntrên robot di động để định vị vị trí trong nhà kín, tuy nhiên sử dụng nhiều thiết bị trong mộtkhông gian lớn có thể gây lãng phí tài nguyên. Bên cạnh đó, Liping [3] cũng đề xuất một giảipháp định vị robot bằng hệ cảm biến không dây, tuy nhiên giải pháp này không cho biết trạngthái đang chuyển động của robot trong thời điểm ngẫu nhiên. Các nghiên cứu [4] – [6] đề xuấtgiải pháp định vị robot di động dựa trên ...