luận văn công nghệ thông tin một agent tự nhận thức để tìm kiếm

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ



LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP


ĐỀ TÀI:
M
M
Ộ
Ộ
T
T


A
A
G
G
E
E
N
N
T
T


T
T

Ự
Ự


N
N
H
H
Ậ
Ậ
N
N


T
T
H
H
Ứ
Ứ
C
C


Đ
Đ
Ể
Ể

T
T
Ì
Ì
M
M


K
K
I
I
Ế
Ế
M
M












TP. HỒ CHÍ MINH
2003

TRƯỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

GVHD : HUỲNH VĂN ĐỨC
SVTH : ĐẶNG HỒNG HẢI
MSSV : 97DT216 KHÓA 98


LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP


ĐỀ TÀI:
M
M
Ộ
Ộ
T
T


A
A
G
G
E
E
N
N
T
T

T
T
Ự
Ự


N
N
H
H
Ậ
Ậ
N
N


T
T
H
H
Ứ
Ứ
C
C


Đ
Đ

Ể
Ể


T
T
Ì
Ì
M
M


K
K
I
I
Ế
Ế
M
M

Tp. HỒ CHÍ MINH
NĂM 2003


GVHD : HUỲNH VĂN ĐỨC
SVTH : ĐẶNG HỒNG HẢI
MSSV : 97DT216 KHÓA 98
NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN:

NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN:

LỜI CẢM ƠN

Trong suốt thời gian học tập ở trường, em đã được quý Thầy Cô
cung cấp và truyền đạt rất nhiều kiến thức chuyên môn cần thiết và quý giá. Đó
là những hành trang hết sức cần thiết để có thể thành công khi bắt tay vào
nghề nghiệp trong tương lai.
Luận văn tốt nghiệp là cơ hội để em có thể áp dụng, tổng kết lại
những kiến thức mà mình đã học. Đồng thời, rút ra những kinh nghiệm thực tế
và quý giá trong suốt quá trình thực hiện đề tài.
Bên cạnh những kết quả khiêm tốn mà em đạt được, chắc chắn
không tránh khỏi những sai sót khi thực hiện luận văn của mình, kính mong
quý Thầy Cô chỉ bảo thêm. Sự phê bình, góp ý của quý Thầy Cô sẽ là những
bài học kinh nghiệm rất quý giá cho công việc thực tế của chúng em sau này.
Em xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô khoa Công Nghệ Thông
Tin đã tận tình dạy dỗ, giúp đỡ em trong suốt thời gian học tập, nghiên cứu ở
trường. Em vô cùng biết ơn Thầy Huỳnh Văn Đức đã tận tình hướng dẫn em
trong thời gian làm luận văn tốt nghiệp. Và tôi xin cám ơn các bạn sinh viên
khoá 98TH, những người đã tích cực động viên, giúp đỡ để tôi có thể hoàn
thành được đề tài này.

TP. HCM, 05-2003
Đặng Hồng Hải


LỜI MỞ ĐẦU

Từ xưa đến nay, con người luôn mong muốn cải thiện môi trường sống
quanh mình, nâng cao chất lượng cuộc sống, tăng năng suất lao động, khám
phá những bí ẩn của thiên nhiên. Do đó, con người đã không ngừng tìm tòi cải
tiến, sáng tạo ra các công cụ sản xuất mới, phương tiện lao động mới… nhằm
phục vụ cho nhu cầu của con người. Robot cũng đã được phát minh ra từ thực
tế đó.
Từ khi xuất hiện, Robot đã tỏ ra là một công cụ lao động rất hiệu quả do
có thể thay thế con người trong rất nhiều công việc từ đơn giản đến phức tạp, từ
những công việc bình thường đến những công việc cực kỳ khó khăn nguy
hiểm.
Đề tài: Xây dựng một Agent tự nhận thức để tìm kiếm (Xây dựng
một mô hình đối tượng – tạm gọi là Robot – có khả năng nhận thức môi trường
chung quanh để tìm kiếm). Đề tài này nhằm tìm hiểu về bài toán nhận thức của
Robot – một bài toán tuy nhỏ nhưng lại không thể thiếu trong các hành vi của
Robot.
Sau một thời gian thực hiện dưới sự hướng dẫn tận tình của thầy hướng
dẫn và sự giúp đỡ nhiệt tình của các bạn sinh viên đồng khoá, đề tài đã được
hoàn thành. Tuy nhiên, do đề tài được làm với quỹ thời gian hạn hẹp và trình
độ chuyên môn cũng như kinh nghiệm còn nhiều hạn chế nên không thể tránh
khỏi những sai lầm và thiếu sót, rất mong được sự chỉ bảo, đóng góp của quý
Thầy Cô và các bạn.
TP. HCM, 05-2003
SVTH : Đặng Hồng Hải.

MỤC LỤC

PHẦN I : LÝ THUYẾT
Chương I: Ý tưởng và đặc trưng của bài toán

Trang 1
1. Ý tưởng

Trang 1
2. Đặc trưng

Trang 3
Chương II: Kiến thức liên quan
Trang 5

I. Đồ Họa Máy Tính

Trang 5

1. Khái niệm

Trang 6
2. Các ứng dụng tiêu biểu của kỹ thuật đồ họa:

Trang 6
3. Giải thuật xén:

Trang 7
4. Camera tổng hợp:

Trang 9
II. Trí Tuệ Nhân Tạo

Trang 12

1. Khái niệm:

Trang 12
2. Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng cơ bản
của Trí Tuệ Nhân Tạo

Trang 13
3. Các phương pháp và kỹ thuật Trí Tuệ Nhân Tạo

Trang 14
4. Các Giải Thuật Tìm Kiếm Heuristic Trang 14
4.1 Giải thuật leo đồi

Trang 15
4.2 Giải thuật A*

Trang 16
III. Lập trình hướng đối tượng với Visual C++ 6

Trang 17

1. Khái niệm về lập trình hướng đối tượng :
Trang 17

1.1 Tổng quan:
Trang 17

1.2 Một số khái niệm:
Trang 18

1.3 Các ưu điểm của lập trình hướng đối tượng:
Trang 20

2. Ngôn ngữ lập trình Visual C++ trên môi trường Windows
Trang 22

2.1 Tổng quan:
Trang 22

2.2 Thư viện MFC:
Trang 25

2.2 .1 Window Messages:
Trang 25

2.2 .2 Hộp thoại ở chế độ Modal và Modaless:
Trang 26

IV. Giới Thiệu Về UML

Trang 26

1. Tổng quan:
Trang 26

2. Công dụng của UML:
Trang 27

3. Khái quát về UML:
Trang 28

3.1 View:
Trang 28

3.2 Diagram:
Trang 29

3.3 Model Element: Trang 31
3.4 Tool:
Trang 32

Chương III: Hướng Tiếp Cận Của Đề Tài

Trang 34

Chương IV: Giao Diện Của Ứng Dụng

Trang 36

Phần II : THIẾT KẾ CHƯƠNG TRÌNH

Trang 38

1. Thiết kế mức quan niệm:

Trang 38
1.1 Sơ đồ lớp với các lớp chính: Trang 38
1.2 Biểu đồ cộng tác: Trang 39
2. Thiết kế mức cài đặt:

Trang 40
2.1
Sơ đồ lớp:

Trang 40
2.2. Sơ đồ cộng tác:
Trang 42

2.3 Cấu trúc của lớp Robot:
Trang 44

2.4 Sơ đồ lớp với các thuộc tính:
Trang 50

2.5 Sơ đồ tìm kiếm:
Trang 51

2.6 Sơ đồ tuần tự cho chức năng
thu thập thông tin (chức năng nhận thức):
Trang 53

2.7 Các lớp tiện ích:
Trang 54

Phụ lục
Tài liệu tham khảo

Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC


SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 1






PHẦN I : LÝ THUYẾT





CHƯƠNG I : Ý TƯỞNG VÀ ĐẶC TRƯNG CỦA BÀI TOÁN

1. Ý Tưởng
Trong thời đại kỹ thuật công nghệ phát triển mạnh mẽ như hiện nay, vấn
đề tự động hoá luôn được đặt lên vị trí hàng đầu. Những công việc trước đây
con người phải tự tay làm thì ngày nay đã được thay thế dần bằng những bộ
máy hiện đại được lập trình theo những chức năng chuyên dụng.
Theo đà phát triển, con người đã chế tạo ra Robot – một loại máy móc
thông minh kết hợp từ các ngành cơ khí, điện tử và tin học – và nó giúp con
người rất nhiều việc: từ việc thám hiểm những nơi con người không đến được
cho đến những công việc nội trợ trong gia đình.

Từ khi xuất hiện đến nay, Robot luôn được các nhà khoa học đặc biệt
quan tâm và làm cho nó ngày càng thông minh hơn, chuyên nghiệp hơn để
thích ứng với những yêu cầu mới, những công việc mới trong những lĩnh vực
mới. Một trong những việc rất cần đến sự trợ giúp của Robot là lĩnh vực tìm
kiếm, chẳng hạn như việc tìm và gỡ mìn, một việc làm rất nguy hiểm đối với
con người nhưng Robot lại làm rất tốt. Bên cạnh đó, việc thám hiểm những
hành tinh xa xôi, những đáy biển sâu… thì không có sự lựa chọn nào tốt hơn
Robot.
Hiện nay, con người còn có những ý tưởng chưa thực hiện được về việc
chế tạo Robot như: Robot cảnh sát chuyên trấn áp tội phạm, Robot nội trợ,
Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC


SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 2


Robot có cảm xúc, Robot cảm nhận bằng âm thanh, Robot mô phỏng các hoạt
động của con người…
Tuy Robot được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực khác nhau nhưng hiện
tại, việc chế tạo Robot vẫn còn gặp rất nhiều khó khăn về kỹ thuật cũng như
công nghệ. Thực tế đó đã làm nảy sinh ý tưởng: có thể mô phỏng hoạt động
của một Robot trong thế giới thực bằng máy tính được không? Câu trả lời là có
và đã có nhiều công ty lớn làm theo cách này. Đây là một hướng phát triển rất
quan trọng trong việc chế tạo Robot vì nó giúp cho việc thiết kế cũng như thử
nghiệm Robot không còn khó khăn và tốn kém như trước.
Tuy nhiên, việc thể hiện toàn bộ hoạt động của một Robot từ thế giới
thực lên máy tính là một bài toán khá rộng lớn nên ở đây, trong giới hạn của đề
tài này, tôi chỉ tập trung tìm hiểu bài toán “Xây dựng mô hình mô phỏng một
đối tượng – tạm gọi là Robot – có khả năng nhận thức môi trường chung quanh
để tìm kiếm mục tiêu”. Phần quan trọng của bài toán này là mô phỏng sự nhận

thức của Robot, một bài toán tuy nhỏ nhưng không thể thiếu đối với hầu hết
các Robot.
Mục tiêu của bài toán là mô phỏng cách một Robot tự phân tích môi
trường chung quanh để đi tìm vật thể. Giống như con người, đầu tiên Robot
phải tìm nó bằng cách đi tìm khắp mọi nơi nhưng khi đã gặp thì Robot sẽ nhớ
vị trí đó để định vị cho lần tìm kiếm sau. Và trong quá trình tìm kiếm, Robot
phải tìm cách tránh né chướng ngại vật, phải đánh dấu đường đi đã qua, phải tự
đưa ra những quyết định khi đã có thêm thông tin…
Với bài toán này, các nội dung chính cần đạt được là:
 Khả năng nhận thức môi trường xung quanh của Robot: Robot
sau khi “nhìn” sẽ phân biệt được chướng ngại vật, đường đi hay
vật cần tìm trong khung nhìn.
 Khả năng đưa ra hành vi thích hợp của Robot: sau khi nhận thức
được môi trường chung quanh, Robot sẽ đi tìm mục tiêu theo
hướng tốt nhất trong các hướng có thể đi được, kết hợp chuyển
hướng quan sát nếu gặp phải chướng ngại vật.
Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC


SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 3


 Khả năng học của Robot: Robot có thể học bằng cách nhớ lại vị
trí của vật cần tìm để định vị cho lần tìm kiếm sau.
2. Đặc trưng của bài toán:
Do đây là một bài toán tìm kiếm nên nó có một số đặc trưng sau:
 Thông tin về đối tượng cần tìm có thể chưa chính xác hoặc bị
thay đổi (Heuristic chưa có hoặc bị thay đổi)
 Đối tượng cần tìm có thể ở những nơi mà Robot không bao giờ
tìm thấy được vì đối tượng bị che khuất phía sau vật cản. Kết quả

là không bao giờ tìm thấy trong trường hợp môi trường cần tìm
kiếm rộng lớn (có khả năng thất bại)
 Có thể có những đường không đi tiếp được mà thoạt đầu Robot
chưa biết (có khả năng quay lui)
 Có thể có những ngã đường buộc Robot phải chọn một trong số
các hướng có thể đi được. Trong thực tế, hướng “gần” đối tượng
cần tìm lại là hướng xa nhất do cuối cùng phải đi đường vòng
(khả năng mạo hiểm trong việc rẽ nhánh)
 Robot có thể được đặt ở những nơi mà tất cả các hướng Robot
đều không thể đi tiếp. Kết quả là Robot sẽ quay lui về tới vị trí
xuất phát và ngưng quá trình tìm kiếm (khả năng kết thúc sớm)
 Đối tượng cần tìm có thể nằm ở những nơi Robot chỉ nhìn thấy
nhưng không thể đi đến được (khả năng Robot đi vòng quanh đối
tượng càng lúc càng xa)
 Có thể có những lối đi quá hẹp để Robot có thể đi qua được (coi
như đường đang đi là đường không đi tiếp được)
 Robot nên đi những nơi mà nó chưa đi qua. Do đó có thể có khả
năng đối tượng cần tìm nằm ở bên kia đường đã đi rồi. Kết quả là
Robot sẽ phải quay lui hoặc đi vòng.

Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC


SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 4

CHƯƠNG II : KIẾN THỨC LIÊN QUAN

Do đề tài mô phỏng khả năng nhận thức của Robot nên một số kiến thức
sau đây được sử dụng:
Đồ hoạ máy tính: để thể hiện giao diện và giải quyết một số vấn đề kỹ
thuật như: tạo khung nhìn, thu thập thông tin về những đối tượng trong khung
nhìn …
Trí tuệ nhân tạo: hỗ trợ khả năng nhận thức và đưa ra quyết định nhằm
phục vụ cho việc tìm kiếm.
Lập trình hướng đối tượng: vì tính chất của đề tài là mô phỏng thế giới
thực nên lập trình hướng đối tượng là một cách tiếp cận hiệu quả nhất.
UML (Unified Modeling Languge): được sử dụng để lên mô hình cho dự
án .

Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC


SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 5


I. ĐỒ HỌA MÁY TÍNH:
Đồ hoạ máy tính là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất và lý
thú nhất của ngành tin học. Ngay từ khi xuất hiện, đồ họa máy tính đã cuốn hút
rất nhiều người thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau. Và nhờ có công nghệ đồ họa
mà con người có thể làm quen dễ dàng với máy tính. Do đó, để thể hiện giao

diện cũng như giải quyết một số vấn đề kỹ thuật, đề tài này cũng dùng đến một
số kỹ thuật sau:
Tiếp cận Camera tổng hợp: sử dụng cách tiếp cận này để tạo ra khung nhìn
cho Robot.
Các giải thuật xén: để lấy các đối tượng trong khung nhìn của Robot nhằm
mô phỏng việc Robot chỉ có thể thấy những gì nằm trong khung nhìn của nó
mà thôi.

1. Khái niệm :
Đồ họa là quá trình đưa ra một bức ảnh dựa vào một số mô tả. Để làm được
điều này chúng ta phải thực hiện đồng thời 2 việc: thứ nhất là đưa ra một tiếp
cận khả dĩ mô tả được các đối tượng từ đơn giản đến phức tạp, thứ hai là xây
dựng một tập đầy đủ các công cụ vẽ ảnh cho phép đưa ra những bức ảnh từ
những nét phác thảo thô sơ cho đến những hình ảnh sống động đầy hiện thực.
Nói cách khác, đồ họa máy tính là tất cả những gì liên quan đến việc sử dụng
máy tính để phát sinh ra hình ảnh. Các vấn đề liên quan đến công việc này bao
gồm: tạo, lưu trữ, thao tác trên các mô hình hình học của đối tượng và các ảnh.
2. Các ứng dụng tiêu biểu của kỹ thuật đồ họa:
2.1 Xây dựng giao diện người dùng (User Interface)
Giao diện đồ họa đang được đa số người dùng ưa thích nhờ tính thân
thiện, dễ sử dụng của nó. Ưu điểm của nó so với ứng dụng console có thể được
tóm tắt như sau:
 Người dùng có thể nắm bắt dễ dàng nếu các icon được thiết kế tốt
để gợi nhớ về chức năng của nó.
Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC


SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 6

 Có khả năng mở rộng giao diện, nhiều cửa sổ.
2.2
Lĩnh vực giải trí, nghệ thuật và mô phỏng :
Các phần mềm đồ họa có thể cho phép các họa sĩ tạo ra các hình ảnh ngay
trên màn hình máy tính. Người họa sĩ được máy tính cung cấp các công cụ làm
việc rất đầy đủ như: khung vẽ, bảng pha màu, các thao tác cắt, dán, tẩy, xóa,
phóng to, thu nhỏ và rất nhiều công cụ toán học khác nhau mà họa sĩ trên
khung vải không sao có được. Các phần mềm khác để xây dựng các hình ảnh
động và các kỹ xảo hoạt hình cũng có đầy đủ chức năng như vậy. Hiện tại công
nghệ VRML đang phát triển rất nhanh cho phép tạo ra các thế giới thực tại ảo
trên máy tính cũng như cho phép xây dựng những ứng dụng trong giải trí, trò
chơi, thương mại.
3. Giải thuật xén- Clipping:
Xén là tiến trình xác định các điểm của một đối tượng nằm trong hay
ngoài cửa sổ hiển thị. Đặc trưng của bài toán xén hình là loại bỏ các phần hình
ảnh nằm ngoài một vùng cho trước. Hiện nay có 2 hướng tiếp cận xén thông
dụng là cắt và tô. Phương pháp cắt được dùng trong trường hợp hình nhỏ hơn
vùng cần xén. Trong khi đó, phương pháp tô được dùng trong trường hợp hình
lớn hơn vùng cần xén. Vì tính chất của đề tài này là hình ảnh rất lớn so với
vùng cần xén (chứa luôn vùng cần xén) nên ở đây tôi chọn phương pháp tô mà
không chọn phương pháp cắt. Dựa trên phương pháp tô này, thay vì tô màu ở
những vị trí cần tô ta lấy thông tin về đối tượng tại đó.
Có hai cách tiếp cận chính để tô màu một vùng tô là: tô theo dòng quét
(scan-line fill) và tô theo đường biên (boundary fill). Phương pháp tô màu theo
dòng quét thường được dùng để tô màu các đa giác và một số đường cong đơn
giản. Còn phương pháp tô màu theo đường biên thường được dùng cho các
vùng tô có đường biên phức tạp hơn.
Vì khung nhìn của Robot chỉ là một đa giác đơn giản nên phương pháp
tô màu theo dòng quét được sử dụng thay vì phương pháp tô màu theo đường
biên.

Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC


SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 7


Giải thuật tô màu đa giác theo dòng quét – Scanline:
Giải thuật dựa trên ý tưởng sử dụng một đường quét trên trục y của màn
hình đi từ y
max
đến y
min
của vùng cần được tô màu. Với mỗi giá trị y = y
i

đường thẳng quét cắt các đường biên của vùng cần tô tạo ra đoạn thẳng y = y
i

với giới hạn x  [x
min
- x
max
]. Trên đoạn thẳng đó chúng ta tô màu các điểm
tương ứng đi từ x
min
> x
max
. Các điểm cần tô màu sẽ là (x
i
, y

i
) thuộc đoạn
thẳng y = y
i
nói trên.
Phép tô màu hình chữ nhật với giải thuật Scanline là phép tô màu đơn
giản nhất bởi với mọi đường quét y = y
i
ta đều thu được hai giá trị x
min
và x
max

như nhau.
Phép tô màu cho một đa giác bất kỳ sẽ phức tạp hơn rất nhiều so với
hình chữ nhật. Độ phức tạp ở đây sẽ xảy ra từ việc xác định giải thuật cho việc
tính giao điểm của đường thẳng quét để tìm ra đường biên xấp xỉ khi tô màu
đến việc suy diễn đưa ra các phần đoạn thẳng cần tô màu trên đường thẳng quét
khi gặp loại hình đa giác lõm hay điểm cắt trùng với đỉnh của đa giác khi mô
tả.





Phép tô màu một đa giác điển hình (như hình vẽ) sẽ theo những bước
sau:
 Tìm giao điểm của đường thẳng quét với các cạnh của đa giác.
 Sắp xếp các giao điểm theo thứ tự tăng dần của giá trị biến x.
Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC

SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 8


 Tô màu từng đoạn thẳng nằm giữa cặp điểm giao của đường
thẳng quét và cạnh của đa giác. Trong bước này, ta phải giải
quyết một vấn đề nảy sinh khi đường thẳng quét đi qua đỉnh của
đa giác.
Giả sử rằng tại đỉnh của đa giác, đường thẳng quét sẽ cắt 2 cạnh của đa
giác tại hai điểm chồng khít lên nhau. Bài toán sẽ có lời giải trong một số
trường hợp khi số điểm cắt là chẵn. Với số điểm cắt lẻ thì chúng ta không thể
tìm được các cặp điểm cần tô màu.
Để khắc phục nhược điểm trên ta sắp xếp các đỉnh mà dòng quét đi qua.
Giải thuật sau đây sẽ cho phép ta quyết định lấy P là một điểm hay hai điểm
trùng khớp nhau vào danh sách các điểm cắt.
 Nếu P là giao điểm của 2 cạnh đa giác có hướng ngược nhau, một
cạnh có giá trị y tăng khi x tăng, một cạnh có giá trị y giảm khi x
tăng thì dòng quét tạo ra hai điểm giao trên P.
 Ngược lại, nếu P là đỉnh chung của 2 cạnh đa giác có hướng y
cùng nhau, y tăng khi x tăng thì đỉnh P cung cấp 1 điểm giao duy
nhất cho danh sách điểm giao.
Điều này được minh họa như sau:




4. Camera tổng hợp:
Giống như con người, Robot cũng có khả năng nhìn và nhận biết được
sự có mặt của các đối tượng trong phạm vi quan sát. Để mô phỏng khả năng

Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC


SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 9


này của Robot trên máy tính, tôi sử dụng cách tiếp cận camera tổng hợp với các
đặc điểm sau:
Là một công cụ hữu hiệu mà gói đồ họa 3D như CORE (Bergeron
1978), GKS3D và PHIGS (Brown 1985) cung cấp nhằm hỗ trợ cho việc lấy
ảnh của thế giới thực.
Camera tổng hợp có một mặt phẳng quan sát và một con mắt. Mặt phẳng
quan sát xác định hệ tọa độ quan sát. Cửa sổ mô tả trong mặt phẳng quan sát.
Con mắt, cửa sổ và các mặt phẳng trước, sau xác định khối quan sát. Các cạnh
đều bị xén qua 6 mặt của khối quan sát này, phần còn lại được chiếu lên mặt
phẳng quan sát, chuyển đến NDC (thiết bị đồ họa chuẩn) và cuối cùng được vẽ
lên thiết bị.
Nói cách khác, Camera tổng hợp mô tả một camera định vị và định
hướng trong không gian, gồm 3 phần chính:
 Mặt phẳng quan sát (view plane) trong đó có định nghĩa một cửa
sổ (window).
 Hệ quan sát.
 Và một con mắt.





Hình vẽ minh họa một camera như vậy lơ lửng trong hệ tọa độ thực
(World Coordinate System). Con mắt nhìn xuyên qua cửa sổ và thấy một phần

thế giới thực. Có thể coi camera tổng hợp như là một hệ tọa độ được để tự do di
chuyển trong không gian, mang theo mặt phẳng quan sát và con mắt.
Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC


SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 10


Các thành phần của camera tổng hợp:
 Gốc tọa độ của hệ UVN là điểm VRP (View Reference Point)
nằm trong mặt phẳng quan sát, được mô tả bằng r = (r
x
, r
y
, r
z
).
 Pháp tuyến của mặt phẳng quan sát xác định trục N của hệ UVN,
là vector VPN (View Plane Normal). Hệ UVN được chọn là hệ
tọa độ nghịch, các vector chỉ hướng tương ứng là u, v, n và ta có
u = n
x
v.






Tính mềm dẻo của mô hình Camera tổng hợp:

Các thành phần của Camera cho phép điều khiển sự quan sát phù hợp
với cách di chuyển đầu của chúng ta.
 VRP (vector r) xác định vị trí của người quan sát, di chuyển VRP
giống như di chuyển đầu mà không thay đổi hướng nhìn.
 VPN (vector n) xác định hướng nhìn. Thay đổi VPN giống như
động tác quay đầu.
 Thay đổi “hướng lên” (thay đổi vector v) giống như nghiêng đầu
mà vẫn giữ mắt cố định trên đối tượng.
II. TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Trong cuộc sống ngày nay, máy tính là một trợ thủ đắc lực và không thể
thiếu của con người trong việc xử lý thông tin. Không những thế, máy tính còn
Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC


SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 11


có khả năng giải quyết các nhiệm vụ ở mức độ trí tuệ ngày càng cao. Theo một
nghĩa nào đó, máy tính đã được trang bị trí tuệ nhân tạo.
Mục tiêu của trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu các kỹ thuật làm cho máy tính
có thể “suy nghĩ một cách thông minh”. Theo một nghĩa hẹp, trí tuệ nhân tạo
nghĩa là mô phỏng quá trình suy nghĩ của con người khi đưa ra những quyết
định, những lời giải bằng cách tìm kiếm thông tin trong không gian bài toán.
Từ đó thiết kế các chương trình cho máy tính để giải quyết bài toán trong quá
trình tìm kiếm.
Trên cơ sở đó, ta ứng dụng kỹ thuật tìm kiếm của trí tuệ nhân tạo vào đề tài
nhằm giải quyết bài toán tìm kiếm của Robot.
1. Khái niệm:
Trong thực tế, nhiều dạng hoạt động của con người từ những tính toán trong
các nghiên cứu khoa học kỹ thuật, các bài toán xử lý dữ liệu cỡ lớn trong quản

lý kinh tế xã hội đến những hoạt động ít nhiều mang tính giản đơn như giải đáp
câu đố, chơi cờ, sửa chữa máy móc … đều đòi hỏi sự tham gia của trí tuệ.
Trí tuệ nhân tạo là một ngành khoa học chuyên nghiên cứu và tạo ra các
chương trình thực hiện các công việc như con người hoặc mô phỏng hoạt động
của não người.
Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo còn làm cho máy tính có khả năng suy nghĩ cũng
như có thể mô phỏng quá trình học của con người. Có thể nhận thấy rằng bộ
não của con người có thể tích hợp những tri thức mới mà không cần phải thay
đổi cách thức làm việc, không cần phải thay đổi cách suy diễn trong não bộ
hoặc loại bỏ đi những sự kiện đã được lưu trước đó. Trên cơ sở đó các chuyên
gia trí tuệ nhân tạo cố gắng làm cho các chương trình trí tuệ nhân tạo hoạt động
tương tự như thế.
2. Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng cơ bản của Trí Tuệ Nhân
Tạo:
Sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo và tin học trong những thập niên
gần đây đã tạo ra ngày càng nhiều sản phẩm thông minh phục vụ trong đời
Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC


SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 12


sống hằng ngày, trong công nghiệp cũng như trong các ngành khoa học. Từ đó
có thể phân chia các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng quan trọng của trí tuệ
nhân tạo theo 4 hướng cơ bản sau :
 Mô hình hoá trên máy tính những chức năng khác nhau trong quá
trình sáng tạo như : các trò chơi, chứng minh tự động các định lý,
tổng hợp tự động các chương trình …
 Nâng cao khả năng trí tuệ “bên ngoài” của máy tính gắn liền với
các giao tiếp, hội thoại bằng cách sử dụng các kỹ thuật suy diễn

và tìm kiếm.
 Nâng cao khả năng trí tuệ “bên trong” của máy tính trên cơ sở
chế tạo các máy tính thế hệ mới với kiến trúc vật lý mới dựa trên
các nguyên lý của trí tuệ nhân tạo.
 Chế tạo các Robot thông minh có khả năng thực hiện những thao
tác phức tạp, có thể ”suy nghĩ” và “hành động” để đạt đến mục
đích đã đặt ra.

3. Các phương pháp và kỹ thuật Trí Tuệ Nhân Tạo
Các bài toán trí tuệ nhân tạo trải rộng trong nhiều lĩnh vực khác nhau nên
việc giải quyết chúng đòi hỏi phải đáp ứng những yêu cầu về phương diện kỹ
thuật tin học và cả về thiết bị tương ứng.
Các phương pháp và kỹ thuật trí tuệ nhân tạo cơ bản bao gồm:
- Các phương pháp biểu diễn tri thức và công nghệ xử lý tri thức.
- Các phương pháp giải quyết vấn đề.
- Các phương pháp Heuristic.
- Các phương pháp học.
- Các ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo.
Xử lý danh sách, kỹ thuật đệ quy, kỹ thuật quay lui … là những kỹ thuật cơ
bản của tin học truyền thống có liên quan trực tiếp đến trí tuệ nhân tạo.
Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC


SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 13


Vì đề tài sử dụng các phương pháp tìm kiếm Heuristic và phương pháp học
nên ở đây chỉ đề cập đến hai phương pháp này. Còn những phương pháp khác
nếu có nhu cầu tìm hiểu thêm, xin xem thêm ở tài liệu tham khảo.
4. Các Giải Thuật Tìm Kiếm Heuristic

Lập trình Heuristic là một hướng tiếp cận quan trọng trong việc xây dựng
các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Lý thuyết tìm kiếm Heuristic bao gồm các
phương pháp và các kỹ thuật tìm kiếm, sử dụng các tri thức đặc biệt nảy sinh từ
bản thân bài toán cần giải để rút ngắn quá trình giải, nhanh chóng đi đến kết
quả mong muốn. Kỹ thuật cơ bản dựa trên các tri thức Heuristic hay được sử
dụng trong thực tiễn là các hàm đánh giá.


4.1 Giải thuật leo đồi
Giải thuật leo đồi là một giải thuật tìm kiếm dựa trên hàm đánh giá theo
chiều sâu nghĩa là chỉ tập trung tìm kiếm theo một hướng.
Những nét chính của thuật giải
Thuật giải sử dụng 2 danh sách:
- Danh sách mở Open, chứa các đỉnh sẽ được xem xét ở các bước
kế tiếp.
- Danh sách đóng Close, chứa các đỉnh đã được xem xét.
Các đối tượng chính trong thuật giải:
- Đỉnh bắt đầu s
- Đỉnh kết thúc g
- Đỉnh đang xét n
- Danh sách B(n) chứa các đỉnh đi được từ đỉnh n.
Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC


SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 14


Thuật giải:
1. Open.Store(s)
2. while not Open.Empty() do

2.1 n = Open.Retrieve()
2.2 Close.Store(n)
2.3 if n == g then return true
2.4 for m  B(n) do Open.Store(m)
3. return false
Danh sách mở Open được sử dụng trong trường hợp này là Stack.

4.2 Giải thuật A*:
Giải thuật A* là một giải thuật tìm kiếm dựa trên hàm đánh giá theo chiều
rộng với các thông tin Heuristic cho phép sắp xếp lại các đỉnh.
Những nét chính của thuật giải:
Thuật giải cũng sử dụng 2 danh sách:
- Danh sách mở Open, chứa các đỉnh sẽ được xem xét ở các bước kế tiếp.
- Danh sách đóng Close, chứa các đỉnh đã được xem xét.
Các đối tượng chính trong thuật giải:
- Đỉnh bắt đầu s
- Đỉnh kết thúc g
- Đỉnh đang xét n
- Danh sách B(n) chứa các đỉnh đi được từ đỉnh n.
Thuật giải A*:
1. Open.Store(s)
2. while not Open.Empty() do
2.1 n = Open.Retrieve()
2.2 Close.Store(n)
2.3 if (n == g) then return true
Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC


SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 15

2.4 for m  B(n) do
2.4.1 <Tính ^f(m)>
2.4.2 if (m  Open  Close) then Open. Store(m)
2.4.3 if (m == (m’ OpenClose) && ^f(m) < ^f(m’) then
2.4.3 .1 <đặt lại tham chiếu cho m’)
2.4.3 .2 if (m’  Close ) < chuyển m’ qua Open )
3. return false
Danh sách mở Open được sử dụng trong trường hợp này là Queue.
III. LẬP TRÌNH HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG VỚI VISUAL C++
Thực tế, mọi thứ trong thế giới thực đều có thể được xem như đối tượng.
Do đó, để mô phỏng thế giới thực thì không có hướng tiếp cận nào tốt hơn
hướng đối tượng. Trong số các ngôn ngữ hỗ trợ hướng đối tượng thì C++ được
xem là ngôn ngữ lập trình thông dụng nhất. Hiện nay, trên thị trường có nhiều
công cụ hỗ trợ lập trình trên C++ như Borland C++, Watson C++, Visual
C++… trong đó Visual C++ của hãng Microsoft được ưa chuộng nhất vì tính
thân thiện, dễ sử dụng và hỗ trợ triển khai ứng dụng nhanh. Vì thế, tôi chọn
Visual C++ làm công cụ phát triển ứng dụng của mình trong đề tài này.
1. Khái niệm về lập trình hướng đối tượng:
1.1 Tổng quan:
Lập trình hướng đối tượng (Object-Oriented Programming – gọi tắt là
OOP), hay chi tiết hơn là lập trình định hướng đối tượng, là một phương pháp
lập trình lấy đối tượng (object) làm nền tảng để xây dựng thuật giải, xây dựng
chương trình.
Lập trình hướng đối tượng đặt trọng tâm vào đối tượng - yếu tố quan
trọng trong quá trình phát triển chương trình- và không cho phép dữ liệu biến
động tự do trong hệ thống. Dữ liệu được gắn chặt với các hàm thành các vùng
riêng mà chỉ có các hàm đó tác động lên và cấm các hàm bên ngoài truy cập tới
một cách tuỳ tiện. Lập trình hướng đối tượng cho phép chúng ta phân tích bài
Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC

SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 16


toán thành các thực thể được gọi là các đối tượng và sau đó xây dựng các dữ
liệu cùng các hàm xung quanh các đối tượng đó. Các đối tượng có thể tác động,
trao đổi thông tin với nhau thông qua cơ chế truyền nhận thông điệp (message).
Việc tổ chức một chương trình hướng đối tượng có thể được mô tả như sau:






Lập trình hướng đối tượng có các đặc tính chủ yếu sau:
 Tập trung vào dữ liệu thay cho các hàm.
 Chương trình được chia thành các đối tượng.
 Cấu trúc dữ liệu được thiết kế sao cho đặc tả được đối tượng.
 Các hàm thao tác trên các vùng dữ liệu của đối tượng được gắn
với cấu trúc dữ liệu đó.
 Dữ liệu được đóng gói lại, được che giấu và không cho phép các
hàm ngoại lai truy cập tự do.
 Các đối tượng tác động và trao đổi thông tin với nhau qua các hàm
 Có thể dễ dàng bổ sung dữ liệu và các hàm mới vào đối tượng nào
đó khi cần thiết.
 Chương trình được thiết kế theo cách tiếp cận từ dưới lên (bottom-
up).
Sau đây là một số khái niệm được sử dụng trong lập trình hướng đối
tượng.

1.2 Một số khái niệm:
Đối tượng (object)
Đối tượng A
Dữ liệu
Đối tượng B
Dữ liệu
Đối tượng C
Dữ liệu
message
Luận văn tốt nghiệp GVHD: HUỲNH VĂN ĐỨC


SVTH: Đặng Hồng Hải Trang 17


Đối tượng là sự kết hợp giữa dữ liệu và phương thức thao tác trên dữ
liệu đó. Có thể đưa ra công thức phản ánh bản chất kỹ thuật của lập trình hướng
đối tượng như sau:
Đối tượng = dữ liệu + phương thức
Lớp (class)
Lớp là một khái niệm mới trong lập trình hướng đối tượng so với các kỹ
thuật lập trình khác. Đó là một tập các đối tượng có cấu trúc dữ liệu và các
phương thức giống nhau (hay nói cách khác là một tập các đối tượng cùng
loại). Như vậy khi có một lớp thì chúng ta sẽ biết được một mô tả cấu trúc dữ
liệu và phương thức của các đối tượng thuộc lớp đó. Mỗi đối tượng sẽ là một
thể hiện cụ thể (instance) của lớp đó. Trong lập trình, chúng ta có thể coi một
lớp như là một kiểu còn các đối tượng sẽ là các biến có kiểu của lớp.
Nguyên tắc đóng gói dữ liệu
Trong lập trình hướng đối tượng ta đã thấy các hàm hay thủ tục được sử
dụng mà không cần biết nội dung cụ thể của nó. Người sử dụng chỉ cần biết

chức năng của hàm cũng như các tham số cần truyền vào để gọi hàm thực thi
mà không cần quan tâm đến những lệnh cụ thể bên trong nó. Người ta gọi đó là
sự đóng gói về chức năng.
Trong lập trình hướng đối tượng, không những chức năng được đóng gói
mà cả dữ liệu cũng như vậy. Với mỗi đối tượng, người ta không thể truy cập
trực tiếp vào các thành phần dữ liệu của nó mà phải thông qua các thành phần
chức năng (các phương thức) để làm việc đó.
Chúng ta sẽ thấy sự đóng gói thực sự về dữ liệu chỉ có trong một ngôn
ngữ lập trình hướng đối tượng “thuần khiết” (pure) theo nghĩa các ngôn ngữ
được thiết kế ngay từ đầu chỉ cho lập trình hướng đối tượng. Còn đối với các
ngôn ngữ “lai” (hybrid) được xây dựng trên các ngôn ngữ khác (ban đầu chưa
phải là hướng đối tượng) như C++ vẫn có những ngoại lệ nhất định vi phạm
nguyên tắc đóng gói dữ liệu.

Tính thừa kế (inheritance)