Nghiên cứu phát triển hệ Robot – camera tự động tìm kiếm và bám đối tượng di động VICON.

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...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Nghiên cứu phát triển hệ Robot – camera tự động tìm kiếm và bám đối tượng di động VICON. Nghiên cứu phát triển hệ Robot – camera tự 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: ptcat@ioit.ncst.ac.vn 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 hoặc 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 iTf0AB Tc 10.02 0 0 10.0203174.717 t76.00032 TmTj/T/TT038194 2TT3.46027 á59838962TT3.46027 ng, 94 2TT3.46027 Tmgb i thể thay đổi không biết trước (do gió, ánh sáng thay dựa vào chuỗi ảnh liên tiếp thu được từ camera để đổi). Các nghiên cứu về hệ môi trường động bị bỏ nhận dạng và tính toán vị trí của đối tượng quan khá xa so với hệ môi trường tĩnh do bị ảnh hưởng tâm. Phần thứ hai là phần điều khiển, dựa vào thông khá lớn của tốc độ tính toán, cũng như độ chính xác tin vị trí của đối tượng trong mặt phẳng ảnh, tính của việc phân tích ảnh. Do vậy, có nhiều thuật toán toán tín hiệu điều khiển robot sao cho ảnh của đối để cải thiện tốc độ xử lý ảnh và xem xét đến các tượng di chuyển duy trì ở chính giữa mặt phẳng yếu tố nhiễu tác động lên quá trình thu thập ảnh. ảnh. Một thách thức khác của bài toán visual servoing là việc phân loại đối tượng. Một robot có thể phải đối Precision Range Max velocity deg/step deg deg/s mặt với rất nhiều đối tượng khác nhau, trong đó chỉ có một đối tượng quan tâm, còn các đối tượng khác Pan 0.01290 -1590 – +1580 60 thì không. Do vậy chúng ta phải mở rộng khả năng Tilt 0.01290 -300 – +410 60 của hệ thống bao gồm chức năng thông minh tự Bảng 1. Các đặc trưng chủ yếu của Robot. nhận dạng chính xác đối tượng cần tìm. Để nhận được thông tin về vị trí của mục tiêu trong môi Các thông số cơ bản của robot được giới thiệu như trường động, các đặc trưng của mục tiêu rất quan trên bảng 1. trọng. Các điểm lỗ, các góc cạnh, các đặc trưng Do các tín hiệu điều khiển dựa trên thông tin xử lí hình học của mục tiêu được phân tích thông qua ảnh, nên một mô hình ánh xạ từ mặt phẳng ảnh vào quá trình nhận dạng. Đặc tính về trọng tâm của mục không gian robot cần được thực hiện. Hơn nữa, để tiêu có thể dễ dàng tính thông qua momen bậc nhất giảm ảnh hưởng của nhiễu và giảm khối lượng tính của ảnh, trong trường hợp môi trường tĩnh, nhưng toán trong xử lí ảnh nên các bước tiền xử lí, nhận trong trường hợp môi trường động, việc này rất khó dạng, thích nghi cũng được sử dụng. Các bước này thực hiện vì chi phí thời gian tính toán lớn. Một giải sẽ lần lượt được trình bày dưới đây. pháp hay được sử dụng để lọc nhiễu, dự báo vị trí tiếp theo của mục tiêu, do đó giảm đáng kể thời 3. MÔ HÌNH HÓA ĐỘNG HỌC ROBOT. gian xử lí ảnh, được trình bày t ...