Proceedings VCM 2012 72 thiết kế và thực hiện xe lăn điện điều khiển bằng mắt

Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 529
Mã bài: 125
Thiết kế và thực hiện xe lăn điện điều khiển bằng mắt
Design and implementation of
an eye-gaze controlled electric wheelchair
Huỳnh Thái Hoàng
Trường Đại học Bách Khoa TPHCM
e-Mail:
Tóm tắt
Bài báo trình bày một thiết kế mới xe lăn điện điều khiển bằng mắt giúp hỗ trợ người khuyết tật và người
già di chuyển. Xe lăn được truyền động dùng hai động cơ DC không chổi than gắn vào hai bánh xe sau, vận
tốc động cơ được điều khiển PID bằng mạch công suất dựa trên vi điều khiển. Xe lăn được trang bị các loại
cảm biến như encoder, la bàn điện tử, GPS và cảm biến siêu âm để định vị và phát hiện chướng ngại vật.
Thông tin từ các cảm biến sẽ được xử lý kết hợp với hướng nhìn của mắt giúp người sử dụng điều khiển xe lăn
bằng mắt dễ dàng, linh hoạt và an toàn. Một camera được lắp đặt phía trước ghế ngồi của xe lăn để thu ảnh mặt
người sử dụng. Kỹ thuật xử lý ảnh được sử dụng để tách ra vùng chứa ảnh mắt người. Mạng thần kinh với ngõ
vào là các đặc trưng đặc trưng PCA của ảnh mắt được sử dụng để xác định hướng nhìn của mắt. Một giao thức
điều khiển tiện dụng được đưa ra giúp người sử dụng thay đổi tín hiệu đặt vận tốc tới và vận tốc xoay của xe
lăn, giúp người sử dụng điều khiển dễ dàng và linh hoạt tương tự như dùng cần điều khiển. Kết quả thử
nghiệm cho thấy xe lăn điều khiển bằng mắt hoạt động tốt, an toàn trong nhà cũng như ngoài trời.
Abstract:
The paper presents the design and implemetation of a new eye-gaze controlled eletric wheelchair for
disabled and elderly people who have difficulty in mobility. The wheelchair is driven by two brushless DC
motors attached to the rear wheels, the velocity of the motors are PID-controlled by microcontroller-based
power circuits. The wheelchair is equiped with different types of sensors such as encoder, electronic compass,
GPS sensor and ultra-sonic sensors for positioning and obstacle detection. Information from the sensors will be
processed and combined with eye gaze to help the user control the wheelchair easily, flexibly and safely. A
camera is installed in front of the wheelchair to capture the user's face. Image processing techniques are
employed to extract the eye regions. Neural networks with the input being the PCA features of the eye images
are used to determine the eye gaze. A convinient control protocol is developed to allow the user change the
desired forward velocity and rotational velocity of the wheelchair in the same way as to use a joytick.

Experiment results show that the wheelchair operates well and safely in indoor and outdoor enviroment.

1. Giới thiệu
Những năm gần đây, nhiều dự án nghiên cứu xe
lăn thông minh đã được các nhóm nghiên cứu trên
thế giới thực hiện nhằm mục đích chế tạo ra loại
xe lăn điều khiển tự động tiện dụng, an toàn, thân
thiện với người sử dụng, góp phần giúp người
khuyết tật và người già hòa nhập với cuộc sống
cộng đồng dễ dàng hơn, từ đó giảm nhẹ gánh nặng
cho xã hội. Xe lăn thông minh phải có giao tiếp
thân thiện với người dùng, có khả năng trợ giúp
hoạch định đường đi và tự động điều khiển giúp
người sử dụng xe lăn không phải liên tục ra lệnh
điều khiển trong quá trình di chuyển, có khả năng
phát hiện và cảnh báo rủi ro trong quá trình di
chuyển.
Một trong những hướng nghiên cứu xe lăn thông
minh là phát triển giao tiếp điều khiển xe lăn bằng
mắt để hỗ trợ những người không thể sử dụng cần
điều khiển bằng tay. Nghiên cứu [1] thiết kế xe lăn
điều khiển bằng mắt, trong đó hướng nhìn được
xác định bằng cách đo điện mắt. Việc đo điện mắt
rất bất tiện vì phải gắn nhiều điện cực quanh mắt
của người sử dụng. Tiếp cận xác định hướng nhìn
theo cách xử lý hình ảnh, các công trình [2-4] thiết
kế các xe lăn điều khiển bằng mắt sử dụng camera
đội đầu để thu ảnh mắt. Thiết kế này nhằm thu
được ảnh mắt có độ phân giải cao, giảm ảnh
hưởng bởi nhiễu nhờ đó dễ dàng hơn trong việc xử

lý ảnh để xác định hướng nhìn. Tuy nhiên, phương
án thiết kế này cũng gây khó chịu cho người sử
dụng vì lúc nào cũng phải mang một camera gắn
vào vào nón đội đầu. Gần đây, công trình nghiên
cứu [5] điều khiển xe lăn bằng mắt sử dụng
camera gắn cố định vào khung xe ở phía trước
người sử dụng. Camera cận hồng ngoài (Near
Infrared camera) được sử dụng để thu ảnh mặt
người, nhờ đó mà vị trí con ngươi được xác định
dễ dàng, từ đó có thể xác định được hướng nhìn
của mắt để ra lệnh điều khiển xe lăn.
530 Huỳnh Thái Hoàng

VCM2012
Bài báo này đề xuất một thiết kế mới cho xe lăn
điện điều khiển bằng mắt sử dụng webcam thông
thường gắn cố định vào khung xe để thu ảnh mặt
người. Phần cứng của xe lăn gồm động cơ không
chổi than, các loại cảm biến định vị và phát hiện
vật cản, bộ điều khiển nhúng. Mạng neuron hồi qui
được huấn luyện học đặc trưng PCA của ảnh mắt
được sử dụng để xác định hướng nhìn để điều
khiển xe lăn. Các phần tiếp theo của bài báo như
sau: mục 2 thiết kế phần cứng của xe lăn điện.
Mục 3 xây dựng giải thuật điều khiển xe lăn bằng
mắt. Mục 4 trình bày kết quả thực nghiệm. Kết
luận được trình bày ở mục 5.
2. Thiết kế phần cứng
Sơ đồ khối tổng quát xe lăn điện được thiết kế như
hình 1, các thiết bị điều khiển và cảm biến được

lắp đặt trên xe lăn như hình 2. Xe lăn điện gồm các
thành chính như sau:
Khung sườn: Phần cơ của xe lăn điện được thiết
kế dựa trên khung sườn của loại xe lăn đẩy tay
thông thường, toàn bộ khung được làm bằng inox
giúp xe cứng chắc. Khung xe lăn được gia cố thêm
ở phần gắn hai bánh sau để tăng khả năng chịu lực.
Hai bánh sau của xe lăn được thay thế bằng hai
bánh xe truyền động dùng động cơ. Hai bánh trước
là hai bánh tự do giúp xe lăn có thể di chuyển linh
hoạt theo sự điều khiển của hai bánh chủ động ở
phía sau. Dưới gầm xe có hàn thêm các giá đỡ để
gán bình ắc-qui và các bản mạch điều khiển.

H. 1 Sơ đồ khối phần cứng xe lăn điện


H. 2 Bố trí thiết bị trên xe lăn

Động cơ: Xe lăn được truyền động bằng 2 động cơ
không chổi than (Brushless DC motor - BLDC)
gắn liền với bánh xe. Đây là loại động cơ được sử
dụng trong các xe đạp điện, công suất 300W, cung
cấp đủ moment để truyền động cho xe lăn mà
không cần hộp số. Thiết kế này giúp phần cơ của
xe lăn gọn nhẹ, dễ bảo trì hơn so với phương án
dùng động cơ DC có chổi than kết hợp với hộp số.
Nguồn điện cung cấp cho động cơ là ắc-qui 48V.
Cảm biến: Xe lăn được trang bị các loại cảm biến:
- Cảm biến đĩa mã quang (encoder) được lắp

đặt để đo tốc độ của hai bánh sau, cung cấp thông
tin phản hồi để các bộ điều khiển động cơ thực
hiện chức năng điều khiển PID, đảm bảo hai bánh
chủ động quay đúng vận tốc đặt cần thiết để xe lăn
di chuyển với vận tốc tới và vận tốc xoay mong
muốn.
- Cảm biến la bàn và định vị toàn cầu (Global
Positioning System - GPS) được sử dụng để xác
định phương hướng và vị trí của xe lăn. Các thông
tin này cần thiết để điều khiển xe lăn di chuyển tự
động theo lộ trình được hoạch định bởi các giải
thuật điều khiển thông minh sẽ được phát triển
trong thời gian tới. Dữ liệu GPS được thu trực
tiếp và xử lý trên máy tính. Dữ liệu từ các cảm
biến siêu âm được nhận qua cổng UART bằng
phương pháp hỏi vòng. Mỗi cảm biến được gán
một địa chỉ, khi cảm biến siêu âm gửi dữ liệu cho
vi điều khiển, dựa vào địa chỉ sẽ xác định được đó
là dữ liệu từ cảm biến nào.
Bộ điều khiển động cơ: gồm vi mạch MC33035
điều khiển vòng hở động cơ BLDC có chức năng
xuất tín hiệu kích MOSFET cấp điện các cho cuộn
dây của động cơ tương ứng với vị trí của rotor đọc
về từ cảm biến Hall. Vi điều khiển PIC16F887 đọc
tín hiệu đo vận tốc động cơ từ encoder và thực
hiện chức năng điều khiển PID để điều khiển vận
tốc động cơ bám theo tín hiệu vận tốc đặt từ vi
điều khiển trung tâm.

Webcam

Laptop


Joytick


Các c
ảm biến


Đ
ộng c
ơ
BLDC

Encoder


Acquy & các
mạch điện

La bàn đi
ện tử



GPS

Máy tính


Vi đi
ều khiển
trung tâm

PIC16F887

điều khiển PID


Camera


Bánh trái

C
ảm biến
siêu âm

La bàn
điện tử

C
ần điều
khi
ển

C
ảm biến
GPS

MC33035

Ghép cách ly +
c
ầu MOSFET

C
ảm biến

Hall

C
ảm biến

Encoder

PIC16F887

điều khiển PID


Bánh ph
ải

MC33035

Ghép cách ly +
c
ầu MOSFET

C
ảm biến

Hall

C
ảm biến

Encoder

Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 531
Mã bài: 125
Bộ điều khiển trung tâm: Vi điều khiển ARM
Cortex LPC1769 đảm nhận vai trò của điều khiển
trung tâm, thực hiện các chức năng:
- Nhận tín hiệu yêu cầu tăng/giảm vận tốc dài
và vận tốc xoay của xe lăn từ cần điều khiển qua
cổng SPI (trường hợp điều khiển bằng tay) hoặc
máy tính qua cổng UART3 (trường hợp điều khiển
bằng mắt), tính toán vận tốc đặt cho bánh phải và
bánh trái, truyền tín hiệu đặt vận tốc bánh phải và
bánh trái xuống hai vi điều khiển PIC16F887 điều
khiển động cơ thông qua hai cổng UART1 và
UART2.
- Đọc tín hiệu từ cảm biến la bàn điện tử để
định hướng và từ cảm biến siêu âm để phát hiện

chướng ngại vật. Ở chế độ điều khiển bằng tay
hoặc bằng mắt, bộ điều khiển trung tâm sẽ xuất tín
hiệu yêu cầu dừng động cơ nếu người điều khiển
xe lăn thẳng vào chướng ngại vật. Ở chế độ điều
khiển tự động, bộ điều khiển trung tâm sẽ xuất tín
hiệu điều khiển tự động tránh chướng ngại vật.
Máy tính: thực hiện các chức năng:
- Đọc ảnh mặt người vận hành từ webcam, xử
lý ảnh xác định hướng nhìn, thay đổi vận tốc tới và
vận tốc xoay mong muốn dựa vào hướng nhìn.
Giao thức điều khiển xe lăn bằng mắt sẽ được
trình bày chi tiết ở mục tiếp theo.
- Đọc tín hiệu từ cảm biến GPS và tính toán xác
định vị trí của xe lăn. Hoạch định quỹ đạo xe lăn
theo một giải thuật điều khiển thông minh. Chức
năng này sẽ được phát triển trong các nghiên cứu
tiếp theo.

3. Thiết kế chương trình điều khiển xe lăn
bằng mắt
3.1 Giải thuật xác định hướng nhìn
Lưu đồ giải thuật xác định hướng nhìn được trình
bày ở hình 3 ([6]). Webcam được sử dụng để thu
nhận ảnh người sử dụng. Giải thuật Adaboost và
đặc trưng Haar được sử dụng để phát hiện mặt và
hai mắt. Ảnh mắt được trích đặc trưng PCA. Đặc
trưng PCA thực chất là tọa độ của ảnh mắt trong
không gian mắt riêng được xây dựng từ tập ảnh
mắt mẫu. Hình 4 minh họa các mắt riêng vượt trội
trích ra từ tập ảnh mắt mẫu.

Các đặc trưng PCA của ảnh mắt được sử dụng để
huấn luyện mạng thần kinh hồi qui có cấu trúc như
hình 5. Với cấu hình này, có thể huấn luyện mạng
thần kinh để ngõ ra của mạng giữ nguyên trạng
thái hướng nhìn ở thời điểm trước đó nếu các đặc
trưng ảnh mắt thu được ở thời điểm hiện tại không
rõ ràng do chớp mắt hoặc do mắt chuyển hướng,
nhờ vậy nâng được tỉ lệ xác định đúng hướng nhìn.

H. 3 Lưu đồ xử lý ảnh xác định hướng nhìn




H. 4 Các mắt riêng (Eigeneyes)

Cấu trúc của mạng như sau: Mạng có d ngõ vào,
tương ứng với số đặc trưng PCA vượt trội của ảnh
mắt. Cụ thể, trong nghiên cứu này d được chọn
bằng 10. Mạng có 5 ngõ ra tương ứng với 5 trạng
thái của mắt (nhìn thẳng, nhìn lên, nhìn trái, nhìn
phải và nhắm mắt) cần phải xác định. Lớp ẩn gồm
50 tế bào thần kinh với hàm kích hoạt dạng S
lưỡng cực (sigmoid), lớp ra gồm 5 tế bào thần kinh
có hàm kích hoạt tuyến tính.
Thu ảnh từ Webcam

Bắt đầu
Yes

No


Tiền xử lý ảnh

Phát hiện mặt dùng
Adaboost và đặc trưng Haar

Tìm thấy mặt ?

Ước lượng vị trí hai mắt

Phát hiện mắt dùng
Adaboost và đặc trưng Haar

Tìm thấy mắt ?

Tính đặc trưng PCA
của từng mắt
Xác định hướng nhìn của từng mắt
dùng mạng thần kinh

Kết thúc

Kết luận hướng nhìn
chung của hai mắt

Yes

No

532 Huỳnh Thái Hoàng

VCM2012

H. 5 Mạng thần kinh hồi qui xác định hướng nhìn

Vì mạng thần kinh hồi qui ở hình 5 là mạng động
nên để huấn luyện mạng phải thu thập một chuỗi
ảnh mắt mẫu theo thời gian. Dữ liệu ngõ vào huấn
luyện mạng ở thời điểm lấy mẫu k gồm các đặc
trưng PCA của ảnh mắt ở thời điểm đó và giá trị
các ngõ ra của mạng ở thời điểm k1. Dữ liệu ngõ
ra huấn luyện mạng ở thời điểm k được gán theo
bảng 1. Nếu ảnh mắt ở thời điểm k rõ ràng thì gán
ngõ ra tương ứng với hướng nhìn của ảnh mắt
bằng 1, các ngõ ra còn lại bằng 0. Ngược lại, nếu
ảnh mắt ở thời điểm k không rõ ràng thì gán dữ
liệu ngõ ra để huấn luyện bằng giá trị ngõ ra của
mạng ở thời điểm k1. Lưu đồ huấn luyện mạng
hồi qui trình bày ở hình 6. Hình 7 là giải thuật xác
định hướng nhìn dùng mạng thần kinh. Các đặc
trưng PCA của ảnh mắt cần xác định hướng nhìn
được đưa vào ngõ vào của mạng thần kinh để tính
ngõ ra. Hướng nhìn của mắt được xác định là
hướng tương ứng với ngõ ra có giá trị lớn nhất
trong 5 ngõ ra của mạng.

Bảng 1: Quan hệ giữa hướng nhìn và

ngõ ra của mạng thần kinh hồi qui

Hướng nhìn

của mắt
Ngõ ra của mạng thần kinh hồi qui
y
1
(k) y
2
(k) y
3
(k) y
4
(k) y
5
(k)
Nhìn thẳng 1 0 0 0 0
Nhìn lên 0 1 0 0 0
Nhìn trái 0 0 1 0 0
Nhìn phải 0 0 0 1 0
Nhắm mắt 0 0 0 0 1
Không rõ
y
1
(k1) y
2
(k1)

y

3
(k1)

y
4
(k1)
y
5
(k1)

H. 6 Lưu đồ huấn luyện mạng thần kinh


H. 7 Lưu đồ xác định hướng nhìn dùng mạng thần
kinh

Mạng thần kinh hồi qui ở trên được sử dụng để
xác định hướng nhìn riêng của từng mắt. Để điều
khiển xe lăn, cần xác định hướng nhìn chung cho
cả hai mắt. Gọi D
R
(k), D
L
(k) tương ứng là hướng
nhìn của mắt phải và mắt trái được xác định bởi
mạng thần kinh ở thời điểm k. Do ảnh hưởng của
nhiễu ánh sáng môi trường nên thực tế xuất hiện
hai tình huống: không xác định được hướng nhìn
của một hoặc cả hai mắt (D
R

(k) = null và/hoặc
D
L
(k) = null); hoặc hướng nhìn của hai mắt được
xác định khác nhau (D
R
(k)  D
L
(k)). Gọi D
C
(k) là
hướng nhìn chung của hai mắt, lưu đồ ở hình 8 xử
lý các tình huống nêu trên để đưa ra hướng nhìn
chung của hai mắt tin cậy nhất có thể. Giao thức
Đọc ảnh mắt cần xác định hướng


Bắt đầu

Kết thúc

Tính tọa độ ảnh mắt
trong không gian mắt riêng

Tính ngõ ra của mạng

Kết luận về hướng nhìn

Đọc các mắt riêng và trọng số
mạng thần kinh đã lưu trữ

Đọc tập ảnh mắt mẫu

Bắt đầu

Phân tích PCA

Xác định và lưu trữ
tập hợp các mắt riêng

Kết thúc
Tính tọa độ các ảnh mắt mẫu
trong không gian mắt riêng

Tạo tập dữ liệu huấn
luyện mạng thần kinh

Huấn luyện mạng

Lưu trọng số mạng

y
1

y
2


y
5





x
1

x
2




x
d

z

1

z

1

z

1

Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 533

Mã bài: 125
điều khiển xe lăn bằng mắt trình bày ở mục tiếp
theo dựa trên hướng nhìn chung của hai mắt.

H. 8 Lưu đồ xác định hướng nhìn chung của hai
mắt

3.2 Giao thức điều khiển xe lăn bằng mắt
Để xe lăn di chuyển theo một quỹ đạo mong
muốn, cần phải điều khiển vận tốc tới v và vận tốc
xoay

của xe lăn (hình 9). Đối với xe lăn điện
thông thường, vận tốc tới v và vận tốc xoay

của
xe lăn có thể thay đổi nhờ cần điều khiển: di
chuyển cần điều khiển tới lui để thay đổi v, di
chuyển cần điều khiển sang phải hoặc sang trái để
thay đổi

(xem hình 10a).

H. 9 Các vận tốc của xe lăn

H. 10 Thay đổi tốc độ đặt của xe lăn
Để trợ giúp người không thể dùng tay điều khiển
xe lăn điện, một giao thức điều khiển xe lăn bằng
mắt thân thiện với người dùng đã được xây dựng
dựa trên nguyên tắc cơ bản ở hình 3b. Để kích hoạt

giao thức điều khiển, trước tiên người sử dụng
phải nhìn thẳng vào camera, lặp lại động tác nhắm
mắt và mở mắt ba lần liên tiếp. Để chống tín hiệu
nhiễu do chớp mắt hay liếc mắt nhanh, trạng thái
của mắt chỉ được xác nhận nếu được duy trì trong
khoảng thời gian tối thiểu là 400ms. Khi tín hiệu
kích hoạt được chấp nhận, cờ báo điều khiển bằng
mắt EyeCtrlFlag chuyển sang trạng thái ON, hệ
thống phát ra ba tiếng bíp cao và bật đèn báo
“Start” trên cửa sổ điều khiển, báo hiệu hệ thống
sẳn sàng nhận tín hiệu điều khiển xe lăn bằng mắt.
Để người sử dụng có thể dễ dàng và linh hoạt điều
khiển xe lăn bằng mắt, và cũng để tương thích với
những xe lăn dùng cần điều khiển, giao thức điều
khiển dựa vào sự thay đổi hướng nhìn để thay đổi
vận tốc tới và vận tốc xoay mong muốn của xe lăn
theo lưu đồ ở hình 11.
Vận tốc tới mong muốn của xe lăn từ 0 đến V
max

được lượng tử hóa làm 10 mức, hai mức vận tốc
liên tiếp hơn kém nhau V
max
/10. Như vậy giá trị
biến vận tốc tới mong muốn v có thể nhận được
giá trị số nguyên từ 0 đến 10. Khi mắt nhìn lên
(dài hơn 400 mili giây), v tăng 1 mức; khi nhắm
mắt (thời gian dài hơn 400 mili giây nhưng nhỏ
hơn 1 giây), v giảm mức. Để báo hiệu cho người
sử dụng, hệ thống phát một tiếng bíp cao để xác

nhận sự thay đổi mức vận tốc tới mong muốn. Nếu
đã v đạt đến giá trị nhỏ nhất (v=0), hệ thống không
thể tiếp tục giảm v, khi đó nếu tiếp tục nhận được
tín hiệu yêu cầu giảm v thì hệ thống sẽ báo hiệu
không thể thực hiện được yêu cầu bằng một âm
bíp dài.
Tương tự, vận tốc xoay

của xe lăn trong tầm từ
xoay trái tối đa đến xoay phải tối đa được lượng tử
hóa thành số nguyên từ 10 đến 10. Giá trị

=0
tương ứng với hình huống xe lăn đi thẳng. Để tăng
(hoặc giảm) giá trị vận tốc xoay

mong muốn,
tương ứng nhìn phải (hoặc nhìn trái) trong khoảng
thời gian tốt thiểu 400 mili giây. Âm thanh báo
hiệu cho người sử dụng được thiết kế tương tự như
trường hợp điều khiển vận tốc tới.

tăng
v
giảm


tăng



giảm v
(a) Dùng cần điều khiển (b) Bằng mắt
X

Y


b



L

v





R

qu
ỹ đạo
mong muốn

Đ

Đ

Đ

Đ

Đ

D
C
(
k
) = null


Kết thúc

Bắt đầu
D
L
(
k
) =
D
R
(
k
) = null ?

D
R
(

k
) = null ?

D
L
(
k
) = null ?

D
R
(
k
) =
D
L
(
k
) ?

D
C
(
k
) =
D
L
(
k
)

S

D
C
(
k
) =
D
R
(
k
)


D
C
(
k
) =
D
R
(
k
)


D
R

(k) = D
C
(k

1) ?

D
C
(
k
) =
D
R
(
k
)


D
L
(k) = D
C
(k

1) ?

D
C
(
k

) =
D
L
(
k
)


Đ

D
C
(
k
) = null


S

S

S

S

S

giảm v
giảm


tăng



tăng
v
534 Huỳnh Thái Hoàng

VCM2012

H. 11 Lưu đồ điều khiển xe lăn bằng mắt
Để chấm dứt tương tác điều khiển bằng mắt, nhắm
mắt trong khoảng thời gian 2 giây. Lúc này xe lăn
vẫn di chuyển theo vận tốc tới và vận tốc xoay đã
đặt. Chức năng này giúp người sử dụng có thể điều
khiển xe lăn di chuyển liên tục nhưng không cần
thiết phải nhìn vào camera liên tục, tạo sự thoải
mái cho người sử dụng. Khi muốn dừng xe lăn
khẩn cấp, người sử dụng nhắm mắt trong 3 giây.
Sau khi lệnh chấm dứt điều khiển bằng mắt hoặc
lệnh dừng khẩn cấp được chấp nhận, hệ thống phát
ba tiếng bíp thấp và tắt đèn báo “Start” trên cửa sổ
điều khiển báo trạng thái dừng hoạt động. Muốn
điều khiển xe lăn bằng mắt trở lại, phải kích hoạt
lại giao thức điều khiển như đã trình bày ở trên.
3.2 Giải thuật điều khiển động cơ
Mô hình xe lăn gồm hai bánh xe chủ động lắp ở
phía sau được truyền động bằng động cơ DC không
chổi than, hai bánh trước tự do. Phương trình mô tả

quan hệ giữa vận tốc chuyển động của xe lăn và
vận tốc góc của hai bánh xe:

























L
R
b

R
b
R
RR
v



22
22
(1)
Trong đó:
- v là vận tốc tới của xe lăn
-

là vận tốc xoay của xe lăn
- R là bán kính của 2 bánh xe chủ động
- b là phân nửa khoảng cách giữa 2 bánh xe chủ
động
-

R
và

L
là vận tốc góc của bánh xe phải và trái
Từ (1) có thể tính được vận tốc đặt của hai bánh
khi biết vận tốc tới và vận tốc xoay mong muốn
của xe lăn

Rbv
R
/)(


(2)

Rbv
L
/)(


(3)
Hai bộ điều khiển PID được sử dụng để điều khiển
vận tốc hai bánh đạt vận tốc đặt tương ứng với vận
tốc tới và vận tốc xoay mong muốn của xe lăn.

4. Kết quả thực nghiệm
Xe lăn điện điều khiển bằng mắt thiết kế ở trên đã
được chế tạo thử nghiệm tại Phòng Thí nghiệm
Điều khiển tự động, Khoa Điện-Điện Tử, Đại học
Bách Khoa TPHCM. Hình 12 là hình chụp tổng
thể xe lăn điện sau khi thi công. Các bánh xe
truyền động dùng động cơ BLDC được gắn vào
khung xe lăn một cách chắc chắn và có tính thẩm
mỹ. Các mạch điều khiển, mạch lái động cơ và
mạch cảm biến hoặc động tin cậy, chống nhiễu tốt.
Giao diện điều khiển xe lăn điện bằng mắt trên
máy tính (hình 13) được thiết kế rất thân thiện và
tiện dụng.

H. 12 Xe lăn điện sau khi thi công
Khởi động, gán v=0,

=0
EyeCtrlFlag = OFF

Yes

No


Chớp mắt ba lần?

Gán
EyeCtrlFlag
= ON,
phát ba tiếng bíp cao

Thu ảnh mắt, xử lý xác
định trạng thái của mắt

Thu ảnh mắt, xử lý xác
định trạng thái của mắt

Nhìn lên?

Tăng
v

Đ

Nhìn phải?

Tăng



Nhìn trái?

Giảm



T
nhắm
<1s

S

Dừng khẩn cấp
Gán v=0,

=0
EyeCtrlFlag=OFF

Kết thúc điều
khiển bằng mắt
EyeCtrlFlag=OFF

Nhắm mắt?

1s<
T
nhắm
<2s

T
nhắm
>3s

Giảm
v


Đ

Đ

Đ

Đ

Đ

S

S

S

S

S

S

Đ

Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 535
Mã bài: 125

H. 13 Giao diện điều khiển xe lăn điện bằng mắt
Xe lăn điện điều khiển bằng mắt đã được vận hành
thử nghiệm ở điều kiện trong phòng và ngoài trời.
Kết quả thực nghiệm cho thấy xe lăn hoạt động an
toàn, không va chạm với các chướng ngại vật
trong phòng cũng như ngoài trời nhờ bộ điều khiển
trung tâm kết hợp thông tin từ hướng nhìn với
thông tin phản hồi từ cảm biến siêu âm trong khi
đưa ra lệnh điều khiển vận tốc hai bánh của xe lăn.
Người sử dụng có thể điều khiển xe lăn bằng mắt
một cách dễ dàng và linh hoạt, kết quả điều khiển
không bị ảnh hưởng bởi điều kiện ánh sáng môi
trường.

5. Kết luận
Bài báo đã trình bày một thiết kế mới xe lăn điện
điều khiển bằng mắt. Xe được truyền động dùng

hai động cơ BLDC có rotor gắn chung vào bánh
xe, nhờ đó làm cho phần cơ của xe lăn điện trở nên
gọn nhẹ, dễ bảo trì. Giao thức điều khiển bằng mắt
được thiết kế tiện dụng, sử dụng camera gắn vào
khung xe thay vì camera gắn vào nón đội đầu, tạo
sự thỏa mái cho người sử dụng. Mạng neuron hồi
qui kết hợp với đặc trưng PCA xác định hướng
nhìn chính xác, bền vững với ánh sáng môi trường,
giúp xe lăn điện điều khiển bằng mắt có thể vận
hành tốt trong phòng cũng như ngoài trời.

Lời cám ơn
Nghiên cứu này được tài trợ bởi Đại học Quốc gia
Thành phố Hồ Chí Minh (VNU-HCM) trong đề tài
mã số B2012-20-08.

Tài liệu tham khảo
[1] Al-Haddad. A; Sudirman, R.; Omar, C.; Hui,
K. Y.; and Jimin, M. R. (2012), "Wheelchair
Motion Control Guide Using Eye Gaze and
Blinks Based on PointBug Algorithm," 2012
Third Int. Conf. on Intelligent Systems
Modelling and Simulation, pp. 37-42.
[2] Lin, C S.; Ho, C W.; Chen, W C.; Chiu,
C C.; and Yeh, M S. (2006),"Powered
wheelchair controlled by eye-tracking
system", Optica Applicata, Vol 19, No. 2-3,
pp. 401-412.
[3] Rascanu, G. C.; and Solea, R. (2011),
"Electric Wheelchair Control for People with

Locomotor Disabilities Using Eye
Movements," 15th International Conference
on System Theory, Control, and Computing,
pp. 1-5.
[4] Bartolein, C.; Wagner, A.; Jipp, M.; &
Badreddin, E. (2008), "Easing Wheelchair
Control by Gaze-based Estimation of
Intended Motion," 17th IFAC World
Congress (IFAC'08).
[5] Arai, K and Mardiyanto, R. (2011), "Electric
Wheel Chair Controlled by Human Eyes Only
with Obstacle Avoidance," International
Journal of Research and Reviews in
Computer Science, Vol. 2, No. 6, pp. 1235-
1242.
[6] Huynh Thai Hoang (2012) "Xây dựng giải
thuật xác định hướng nhìn từ ảnh có độ phân
giải thấp sử dụng PCA và mạng thần kinh",
Hội nghị cơ điện tử toàn quốc lần 6 (đã chấp
nhận).
Huỳnh Thái Hoàng sinh năm
1974 tại Việt Nam. Ông tốt nghiệp
Thạc Sĩ và Tiến Sĩ chuyên ngành
Điều khiển Tự Động tại Đại học
Bách Khoa TPHCM năm 1999 và
2005. Ông đã nghiên cứu Sau Tiến
Sĩ năm 2007 tại Đại học Haute
Alsace (Pháp). Từ năm 1996, ông làm việc tại Bộ
môn Điều Khiển Tự Động, Khoa Điện-Điện Tử,
Đại học Bách Khoa TPHCM. Hướng nghiên cứu

chính của ông bao gồm điều khiển thông minh,
nhận dạng hệ thống và thị giác máy tính.


K
ết quả phát hiện
mặt và hai mắt

Kết quả xác định hướng
nhìn chung của hai mắt

Thống kế kết
quả xác định
hướng nhìn

Kết quả xác định
hướng nhìn hai mắt


Nút ĐK xe lăn bằng tay

Tùy chọn
nguồn ảnh


PP xác đ
ịnh
hướng nhìn

Chọn lưu ảnh


Thời gian xử lý


Thông số bộ xử lý ảnh
phát hiện mặt và hai mắt


Vận tốc tới và vận
tốc xoay mong
muốn của xe lăn
(ra lệnh bằng mắt)