Ứng dụng xử lý ảnh trong điều khiển chuyển động theo hướng của robot cá 3 khớp

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
--------------------

HOÀNG QUỐC PHƯƠNG

ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN
ĐỘNG THEO HƯỚNG CỦA ROBOT CÁ 3 KHỚP
Chuyên ngành: Kỹ Thuật Cơ Điện Tử
Mã số: 10390704

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. Hồ Chí Minh,tháng 07 năm 2014


CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG TPHCM
Cán bộ hướng dẫn khoa học : TS. Võ Tường Quân
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)
Cán bộ chấm nhận xét 1 : TS. Nguyễn Quốc Chí
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)
Cán bộ chấm nhận xét 2 : TS. Phạm Công Bằng
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)
Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp. HCM
ngày 15 tháng 07 năm 2014.
Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ)
1. Chủ tịch: PGS.TS Nguyễn Tấn Tiến
2. Thư ký: TS Phùng Trí Cơng
3. Ủy viên: TS Nguyễn Quốc Chí

4. Ủy viên: TS Phạm Cơng Bằng
5. Ủy viên: Võ Hồng Duy
Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên
ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có).
CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

TRƯỞNG KHOA CƠ KHÍ


ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ tên học viên: Hoàng Quốc Phương

MSHV: 10390704

Ngày, tháng, năm sinh: 30 / 01 / 1985

Nơi sinh: Đồng Nai

Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ Điện Tử

Mã số : 605268

I. TÊN ĐỀ TÀI:
ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG THEO

HƯỚNG CỦA ROBOT CÁ 3 KHỚP.
II. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:
-

Ứng dụng xử lý ảnh trong việc xác định vị trí của robot, vị trí điểm đích, hướng chuyển
động.

-

Ứng dụng kết quả về khoảng cách, góc lệch của robot so với đích đến của bài toán 1 để
điều khiển robot cá di chuyển từ vị trí ban đầu đến vị trí đích.

-

Thực nghiệm ứng dụng xử lý ảnh trên mơ hình robot cá sử dụng động cơ RC servo
với bộ điều khiển dsPIC 30F6014A.

III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ :20 / 01 /2014
IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ:20 / 06 / 2014
V.

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Ghi rõ học hàm, học vị, họ, tên):TS. Võ Tường Quân

Tp. HCM, ngày . . . . tháng .. . . năm 2014
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN
(Họ tên và chữ ký)

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO
(Họ tên và chữ ký)

TRƯỞNG KHOA CƠ KHÍ
(Họ tên và chữ ký)


LỜI CẢM ƠN
Để có được kiến thức như hơm nay, tôi xin chân thành cảm ơn các thầy trong
bộ môn Cơ Điện tử - Khoa Cơ Khí, Trường Đại học Bách Khoa, Thành phố Hồ Chí
Minh.
Tơi xin chân thành cám ơn Tiến sĩ Võ Tường Quân - thầy hướng dẫn tơi thực
hiện luận văn này. Thầy đã nhiệt tình hướng dẫn, trợ giúp và động viên tôi rất nhiều
trong suốt q trình thực hiện luận văn. Tơi đã học hỏi được rất nhiều từ kiến thức cho
đến phương pháp nghiên cứu cũng như sự nhiệt tâm của người thầy với học trị.
Tơi xin cảm ơn tất cả bạn bè và người thân đã giúp đỡ để tơi có được ngày hơm
nay.
Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng 6 năm 2014
Hoàng Quốc Phương

i


TÓM TẮT LUẬN VĂN
Robot phỏng sinh là hướng nghiên cứu mới đang ngày một phát triển nhanh
chóng hiện nay. Những nghiên cứu này tập trung vào nhiều loại robot phỏng sinh học
khác nhau. Một số loại khá nổi tiếng về robot phỏng sinh mô tả các chuyển động như
bay, chạy và bơi. Nội dung luận văn này tập trung nhiều vào robot dưới nước. Và một
trong những robot phỏng sinh nối tiếng nhất được nghiên cứu khắp nơi trên thế giới là
robot cá. Với ưu điểm vượt trội so với phương tiện di chuyển dưới nước truyền thống:
linh hoạt và tiêu tốn ít năng lượng. Mục đích của nghiên cứu này là ứng dụng xử lý
ảnh điều khiển chuyển động của robot cá 3 khớp dạng Carangiform.

ABSTRACT
Biomimetic robots are new research area which is developing quickly in
recently. Those researches focus on many kinds of the biomimetic robots. Some of the
famous ones are the flying, running and swimming biomimetic robots. The content of
this thesis mainly pay more attention to the underwater robot. And, one of the most
popular underwater biomimetic robot that is studied by many researches all around the
world is fish robot. Flexibility and less energy consumption are great advantages than
traditional underwater robot. The purpose of this research is the applications of image
processing technique to control the moving direction of a 3-joint Carangiform fish
robot.

ii


LỜI CAM ĐOAN CỦA TÁC GIẢ
Tôi xin cam đoan các nghiên cứu về lý thuyết và thực nghiệm là do tơi thực hiện.
Nếu có bất cứ sự sao chép bất hợp pháp nào, tơi xin chịu tồn bộ trách nhiệm.

iii


MỤC LỤC
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1

1.1

Tổng quan

1

1.2

Tình hình nghiên cứu trong, ngồi nƣớc

2

1.3

Tình hình nghiên cứu, ứng dụng về xử lý ảnh

7

1.4

Hƣớng nghiên cứu chính của đề tài

9

CHƢƠNG 2: MƠ HÌNH HĨA

11

2.1

Giả thuyết và ký hiệu

11

2.2

Mơ hình hóa

13

CHƢƠNG 3: XỬ LÝ ẢNH VÀ ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH XÁC ĐỊNH KHOẢNG
CÁCH GIỮA 2 ĐIỂM TRONG MẶT PHẲNG

17

3.1

Tổng quan xử lý ảnh

17

3.2

Một số khái niệm cơ bản về ảnh và điểm ảnh

18

3.2.1 Điểm ảnh

18

3.2.2 Độ phân giải ảnh

18

3.2.3 Mức xám ảnh

18

3.3

Tìm hiểu về mơ hình camera

19

3.3.1Các đặc tính của camera

19

3.3.2Vấn đề về ma trận camera

19

3.4

Camera Calibration – Hiệu chỉnh camera

21

3.4.1 Hiệu chỉnh camera và mục đích của hiệu chỉnh camera

21

3.4.2 Phƣơng pháp hiệu chỉnh camera

21

3.5

Tiến hành Calib camera kiểm tra độ chính xác của kết quả calib

3.5.1 Tiến hành calib camera

25
25

iv


3.5.2 Ứng dụng kết quả calib xác định khoảng cách giữa 2 điểm màu cho trƣớc
28
CHƢƠNG 4: ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH TRONG ĐIỀU KHIỂN ROBOT CÁ

32

Quá trình xử lý ảnh

32

4.1.1 Chụp ảnh từ video

32

4.1.2 Chuyển về ảnh xám

33

4.1.3 Nhận dạng theo từng màu riêng biệt

33

4.1.4 Tìm đƣờng bao

34

4.1

4.2

Ứng dụng xử lý ảnh trong điều khiển robot cá

37

4.2.1 Các chế độ quẹo của robot cá

37

4.2.2 Xây dựng thuật toán bơi của robot cá dựa vào kết quả xử lý ảnh

39

CHƢƠNG 5:KẾT QUẢ VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN

44

5.1

Mơ hình robot cá

44

5.2

Kết quả thực nghiệm ứng dụng xử lý ảnh trên robot cá

46

5.2.1 Mục tiêu thực nghiệm:

46

5.2.2 Cách tiến hành thực nghiệm:

46

5.2.3 Kết quả thực nghiệm:

47

5.2.4 Nhận xét về kết quả thực nghiệm:

50

5.3

Kết luận và hƣớng phát triển

51

5.3.1 Kết luận:

51

5.3.2 Hƣớng phát triển:

51

TÀI LIỆU THAM KHẢO

53

PHỤ LỤC

55

v


DANH SÁCH HÌNH VẼ
Hình 1.1 Robot cá của Đại học Sƣ Phạm Kỹ Thuật [2]

2

Hình 1.2 Một số nghiên cứu về robot cá dạng BCF [1]

3

Hình 1.3 Robot cá của National Maritimes Research Institute [ 3]

4

Hình 1.4 Robot Tuna I – MIT USA [4 ]

4

Hình 1.5 Robot Tuna II - MIT U.S.A [5]

5

Hình 1.6 Robot cá của Đại học Essen nƣớc Anh (G8) [6]

5

Hình 1.7 Robot dạng mực của đại học Osaka [1]

6

Hình 1.8 Robot dạng knifefish [1]

6

Hình 1.9 Bố trí sơ đồ điều khiển robot cá dùng giải thuật xử lý ảnh [7]

7

Hình 1.10 Các robot cá đƣợc nhận dạng bởi màu sắc trong bể nƣớc [7]

7

Hình 1.11 Sơ đồ bố trí Camera và hệ thống truyền nhận điều khiển robot cá [8]

8

Hình 1.12 Sơ đồ mơ tả nhận dạng màu. (a) Robot cá đƣợc gắn màu nhận dạng; (b) Sơ
đồ mơ tả dấu màu [9]

8

Hình 1.13 Kết quả nghiên cứu và phân tích giải thuật [10]

9

Hình 1.14 Quy ƣớc các điểm màu dùng để xác định robot, điểm đích.

9

Hình 2.1 Mơ hình robot cá 5 khâu, 4 khớp.[13]

11

Hình 2.2 Sơ đồ động các khâu của robot cá.[13]

12

Hình 2.3 Mơ hình lực tác dụng lên robot cá[13]

12

Hình 2.4 Mộ hình lực thủy động trên phần đi[14]

14

Hình 2.5 Mơ hình vận tốc trên phần đi [14]

14

Hình 3.1 Q trình xử lý ảnh

17

Hình 3.2 Các bƣớc cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh

17

Hình 3.3 Điểm ảnh trên ảnh số

18

vi


Hình 3.4 Chuyển ảnh từ ảnh màu sang ảnh xám[15]

19

Hình 3.5 Mối quan hệ giữa hệ tọa độ thực và hệ tọa độ camera [18]

20

Hình 3.6 Mẫu dùng để calib camera (dạng bàn cờ 7x10) [19]

22

Hình 3.7 Webcam Logitech C270 (độ phân giải 1280 x 720).

25

Hình 3.8 Bố trí camera

26

Hình 3.9 Trƣớc khi calib

26

Hình 3.10 Hình ảnh 1 vị trí mẫu trong quá trình calib

27

Hình 3.11 Sau khi calib

27

Hình 3.12 File chứa thông số nội và thông số ngoại của camera.

28

Hình 3.13 Khoảng cách 2 điểm màu bố trí trong thực nghiệm

30

Hình 3.14 Kết quả đo bằng camera

30

Hình 4.1 Webcam Logitech C270.

32

Hình 4.2 Phƣơng pháp xác định đƣờng bao dựa theo màu

34

Hình 4.3 Qui ƣớc các điểm màu và khơng gian hoạt động của robot

35

Hình 4.4 Lƣu đồ giải thuật của quá trình điều khiển.

36

Hình 4.5Chế độ quẹo của robot cá[22]

37

Hình 4.6 Mode A trong chế độ quẹo của robot cá.

37

Hình 4.7 Mode B trong chế độ quẹo của robot cá.

38

Hình 4.8 Mode C trong chế độ quẹo của robot cá.

38

Hình 4.9 Mơ hình các khớp của robot cá.

39

Hình 4.10 Ký hiệu góc lệch và khoảng cách L.

39

Hình 4.11 Các kiểu điều khiển robot cá.

41

Hình 4.12 Cách xác định Lmin

41

Hình 4.13 Lƣu đồ giải thuật

43
vii


Hình 5.1 Mơ hình của robot cá.

44

Hình 5.2 Bố trí thực nghiệm

46

Hình 5.3 Hình dáng chuyển động của robot

48

Hình 5.4 Hình dáng chuyển động của robot

49

Hình 5.5 Đồ thị đáp ứng

50

viii


DANH SÁCH BẢNG BIỂU
Bảng 2.1 Các ký hiệu

12

Bảng 3.1 Kết quả khoảng cách đo đƣợc bằng camera

30

Bảng 4.1 Các kiểu điều khiển robot hoạt động ứng với giá trị góc lệch.

40

Bảng 5.1: Thông số robot

45

ix


Chƣơng 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1 Tổng quan
Ngày nay, việc xây dựng các mơ hình robot mơ phỏng theo các loại động vật
khơng cịn là điều gì xa lạ. Các loại động vật qua q trình tiến hóa có đƣợc sự thích
nghi với mơi trƣờng, đặc biệt là ở chức năng vận động. Ở các loài cá cũng vậy. Nhờ sự
chọn lọc thích nghi của mơi trƣờng, khả năng vận động của các lồi cá đạt đƣợc mức
tối ƣu hóa cao về đáng điệu chuyển động cũng nhƣ năng lƣợng tiêu tốn.
Trong những năm gần đây, các nghiên cứu ứng dụng của phƣơng tiện tự hành
dƣới nƣớc AUVs (Autonomous Underwater Vehicles), phƣơng tiện không ngƣời lái
UUVs (Unmanned Undersea Vehicles) hay phƣơng tiện bán tự động dƣới nƣớc ROVs
(Remotely Operated Vehicles) có bƣớc phát triển vƣợt bậc. Lịch sử phát triển của các

phƣơng tiện này gắn liền với các nghiên cứu về cơ chế phát sinh lực đẩy trong môi
trƣờng nƣớc.
Các thiết bị tự hành dƣới nƣớc (AUVs) đẩy nhờ cánh quạt có một số nhƣợc điểm
là độ linh hoạt của robot không cao, tiêu tốn nhiều năng lƣợng. Một hƣớng nghiên cứu
khác tạo ra lực đẩy dựa vào cơ chể đẩy của các lồi cá, đó là các nghiên cứu phỏng
sinh học. Các loài cá sử dụng sự biển đổi uyển chuyển thân, các vây, đuôi để di chuyển
cơ thể một cách linh hoạt. Dựa vào các đặc điểm này, các nhà nghiên cứu đã phát triển
các robot “bắt chƣớc” theo các loài cá thật trong tự nhiên. Các robot này cịn đƣợc gọi
là các robot phỏng sinh học.
Các lồi cá trải qua q trình tiến hóa, chức năng vận động cũng hồn thiện hơn,
thích nghi với điều kiện của mơi trƣờng sống. Theo [1] có thể phân loại các loại cá
theo cơ chế đẩy: Loại một dựa trên sự thay đổi hình dạng của phần thân và đi để tạo
ra lực đẩy (BCF - body and/or caudal fin). Loại thứ hai là dạng mở rộng của cánh đẩy
dựa trên cơ sở sự tạo các dải gợn sóng của vây lƣng và/ hoặc vây hông (MPF- median
and/or paired fin).

1


Chƣơng 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu
1.2 Tình hình nghiên cứu trong, ngoài nƣớc
Trong nƣớc:
Ngày 16/12/2009, Sở Khoa học - Công nghệ TPHCM đã nghiệm thu đề tài
“Nghiên cứu, thiết kế, hiện thực robot cá trong hồ bơi điều khiển bằng sóng vơ tuyến”
của kỹ sƣ Phạm Tiến Trung, Trƣờng ĐH Sƣ phạm Kỹ thuật TPHCM, và các cộng sự.
Đây đƣợc xem là rôbôt cá đầu tiên ở Việt Nam.

Hình 1.1 Robot cá của Đại học Sƣ Phạm Kỹ Thuật [2]
Robot cá có chiều dài 350mm, trọng lƣợng cá 600gr, đƣợc điều khiển từ xa bằng
sóng vơ tuyến với các tính năng sau: Có thể bơi trong hồ bơi (môi trƣờng nƣớc trong

và tĩnh) gần giống với cá thật. Thân hình cá mỏng, chiều dài lớn hơn chiều rộng, thích
hợp bơi lên, lặn xuống, cua nhanh và thay đổi đột ngột tốc độ bơi. Đuôi cá đƣợc pha
trộn nhiều loại keo silicon với nhau cùng với một số tạp chất khác nên vừa cứng vừa
dẻo.
Robot bơi với nguyên tắc: Khi bơm nƣớc vào, tỉ trọng của cá sẽ lớn hơn tỉ trọng
của nƣớc, làm cho cá lặn xuống. Ngƣợc lại, nếu xả nƣớc ra thì robot cá bơi lên, với tốc
độ bơi khoảng 0,6 m mỗi giây, ở độ sâu tối đa khoảng 2 m, đồng thời thực hiện các
động tác bơi lên, lặn xuống, chuyển hƣớng một cách nhịp nhàng.
Tuy nhiên, robot cá vẫn còn một số nhƣợc điểm nhƣ: các khớp nối chƣa thật tối ƣu,
làm hạn chế khả năng bơi uyển chuyển, bơi lên và bơi xuống chƣa nhanh. Khả năng

2


Chƣơng 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu
bơi xuống độ sâu cịn hạn chế do sóng vơ tuyến chƣa đủ đáp ứng. Khi cá bơi xuống
sâu, camera không thể truyền tín hiệu đƣợc.
Nƣớc ngồi:
Ở nƣớc ngồi, việc nghiên cứu và ứng dụng rôbôt mô phỏng sinh học, đặc biệt là
rôbôt cá bắt đầu từ rất lâu và có những bƣớc tiến mạnh mẽ. Có thể phân loại các loại
cá theo cơ chế đẩy thành 2 loại nhƣ đã nói ở trên: BCF - body and/or caudal fin và
MPF- median and/or paired fin.
Ta hãy điểm qua một số mẫu rôbôt cá tiêu biểu sau:
_ Theo dạng BCF:

Hình 1.2 Một số nghiên cứu về robot cá dạng BCF [1]
_ Robot cá của National Maritimes Research Institute (PPF-09)

3

Chƣơng 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu

Hình 1.3 Robot cá của National Maritimes Research Institute [ 3]
Các thông số kỹ thuật:
+ Robot có 2 khớp điều khiển chuyển động bơi và có thể bơi lên, lặn xuống.
+ Đƣợc điều khiển bởi bộ điều khiển Fubuta 4 kênh.
+ Robot đƣợc làm bằng gỗ.
+ Tốc độ bơi tối đa 0.9m/s, lặn đƣợc tối đa 1m, bán kính quẹo 0.4m.
Robot cá PPF-09 chỉ có thể hoạt động điều khiển bằng tay, khơng tích hợp bất kỳ
cảm biến nào. Hoạt động của robot khơng uyển chuyển do chỉ có 2 khớp tạo chuyển
động bơi.
_ Robot Tuna I là dự án của học viện công nghệ Massachusetts, đƣợc bắt đầu
năm 1993. Mục tiêu của dự án nhằm phát triển cơ chế đẩy của phƣơng tiện tự hành
dƣới nƣớc. Tốc độ đạt đƣợc của robot có thể đạt đƣợc là 74km/h.

Hình 1.4 Robot Tuna I – MIT USA [4 ]

4


Chƣơng 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu

Hình 1.5 Robot Tuna II - MIT U.S.A [5]
Sau Tuna I, MIT phát triển tiếp phiên bản thứ 2. Robot Tuna II có 8 đốt sống, sử
dụng hệ thống các gân và cơ để tạo ta dáng điệu của phần đuôi, nhờ vậy nó có đƣợc sự
linh hoạt và mền mại trong di chuyển.
_ Robot cá của Đại học Essen nƣớc Anh (G8):

Hình 1.6 Robot cá của Đại học Essen nƣớc Anh (G8) [6]

Các thông số kỷ thuật:
+ Đây là robot phiên bản thứ 8 của Đại học Essen, từ G1 – 2001 đến G8,G9 năm
2005.
+ Robot có 3 khớp điều khiển chuyển động bơi. Có thể bơi lên lặn xuống.
+ Là robot tự hành trong nƣớc.
+ Chiều dài thân cá 50cm, trọng lƣợng 3 kg.
+ Có thể nói đây là 1 trong các mẫu robot cá thành công trên thế giới. Tuy nhiên
giá thành robot q cao và vẫn cịn mang tính nghiên cứu là chủ yếu.

5


Chƣơng 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu
Theo dạng MPF:
_ Y. Yoda - đại học Osaka – Nhật Bản đã phát triển robot mực ống, di chuyển
nhờ hai dải vây hai bên.

Hình 1.7 Robot dạng mực của đại học Osaka [1]
_ Low và Willy của đại học Naynang – Sigapore [NTU] đã phát triển robot dao
“knifefish”.

Hình 1.8 Robot dạng knifefish [1]

6


Chƣơng 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu
1.3 Tình hình nghiên cứu, ứng dụng về xử lý ảnh
Hầu hết các nghiên cứu về robot cá trên thế giới và ở nƣớc ta tập trung vào
nghiên cứu động học, động lực học, sử dụng các giải thuật PID, Fuzzy, các cảm biến la

bàn để điều khiển chuyển động cho robot cá. Các ứng dụng về xử lý ảnh để điều khiển
robot cá chƣa xuất hiện nhiều.
Tại trung tâm điều khiển hệ thống, khoa cơ khí và khoa học kỹ thuật, trƣờng Đại
học Bắc Kinh, Trung Quốc, Junzhi Yu, Yimin Fang, Wei Zhao, and Long Wang đã
ứng dụng xử lý ảnh trong việc điều khiển vị trí cho robot cá. Hệ thống gồm một CCD
camera, máy tính cá nhân, bể nƣớc và một robot cá.

Hình 1.9 Bố trí sơ đồ điều khiển robot cá dùng giải thuật xử lý ảnh [7]

Hình 1.10 Các robot cá đƣợc nhận dạng bởi màu sắc trong bể nƣớc [7]
Năm 2008, tại trƣờng Đại học khoa học và kỹ thuật Trung Quốc, Qin Yan, Zhen
Han, Shi-wu Zhang, Jie Yang cũng đã ứng dụng xử lý ảnh trong việc điều khiển robot
cá bám theo quỹ đạo cho trƣớc.

7


Chƣơng 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu

Hình 1.11 Sơ đồ bố trí Camera và hệ thống truyền nhận điều khiển robot cá [8]
Vào năm 2008, Junzhi Yu, Min Tan and Long Wang đến từ viện khoa học công
nghệ Trung Quốc và trƣờng Đại học Bắc Kinh, Trung Quốc cũng đã nghiên cứu về
vấn đề tracking color để điều khiển hƣớng di chuyển của robot cá, cảm biến đƣợc sử
dụng là một CCD camera có tầm quan sát rộng.

(a)

(b)

Hình 1.12 Sơ đồ mô tả nhận dạng màu. (a) Robot cá đƣợc gắn màu nhận dạng; (b)

Sơ đồ mô tả dấu màu [9]
Tháng 8-2007, J. Shao, L. Wang, J. Yu cũng đã nghiên cứu về giải thuật ứng
dụng camera và xử lý ảnh để điều khiển robot cá di chuyển theo dạng 2D. Số lƣợng
robot cá đƣợc điều khiển là 3 con. Các robot cá đƣợc điều khiển để đẩy chiếc đĩa có
gắn dấu màu trên mặt nƣớc vào cổng

8


Chƣơng 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu

Hình 1.13 Kết quả nghiên cứu và phân tích giải thuật [10]
1.4 Hƣớng nghiên cứu chính của đề tài
Đề tài tập trung nghiên cứu ở các nội dung sau:
- Ứng dụng xử lý ảnh trong việc xác định vị trí của robot, vị trí điểm đích, hƣớng
chuyển động.
Bằng việc gán các điểm màu cho robot và đích đến, sau đó dùng kỹ thuật
xử lý ảnh để nhận dạng từ đó xác định vị trí của robot, hƣớng chuyển động đến
đích để đƣa ra các cách điều khiển robot hợp lý.

Hình 1.14 Quy ƣớc các điểm màu dùng để xác định robot, điểm đích.

9


Chƣơng 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu

- Ứng dụng kết quả về khoảng cách, góc lệch của robot so với đích đến của bài
tốn trên để điều khiển robot cá di chuyển từ vị trí ban đầu đến vị trí đích.
Ứng dụng kết quả xử lý ảnh điều khiển chuyển động cho robot. Trong quá

trình chuyển động, do ma sát với nƣớc, qn tính .. robot có thể lệch so với
hƣớng chuyển động lúc đầu (xác định bằng ảnh của robot và đích đến lúc ban
đầu) thì nhiệm vụ của xử lý ảnh là cập nhật liên tục ảnh trong quá trình chuyển
động để đƣa ra các sai lệch nhằm điều khiển robot chuyển động theo đúng với
hƣớng yêu cầu.
- Thực nghiệm ứng dụng xử lý ảnh trên mô hình robot cá sử dụng động cơ RC
servo với bộ điều khiển dsPIC 30F6014A.

10


Chƣơng 2: Mơ hình hóa
CHƢƠNG 2: MƠ HÌNH HĨA
2.1 Giả thuyết và ký hiệu
Trong nội dung mơ hình hóa, tác giả tham khảo phần phân tích động học cho mơ
hình robot cá 5 khâu 4 khớp. Việc mơ hình hóa robot cá 5 khâu 4 khớp hay 4 khâu 3
khớp là gần nhƣ giống nhau, chỉ khác nhau ờ chỗ số khớp động đƣợc thêm vào.
Đối với Robot cá dạng Carangiform, số lƣợng khớp càng nhiều thì phần đi
(caudal part) của cá chuyển động càng êm và càng giống với cá thực.
Từ [11], [12] ta có các giả thuyết và phƣơng trình nhƣ sau:
Các giả thuyết về mơ hình robot cá:
 Phần thân đều cứng hoàn toàn.
 Lực đẩy đƣợc tạo ra nhờ vây đuôi.
 Phân đuôi bao gồm 4 khâu 3 khớp.
 2 khớp đuôi gắn các động cơ trừ khớp cuối cùng liên kết với vây đuôi.
 Tại các khớp có gắn lị xo giảm chấn tƣơng đƣơng quy đổi từ động cơ và khớp
cuối có lị xo gắn thêm vào.
Khâu 0

Khâu 1

Khâu 2

Khâu 4

Khâu 3

m2

m3

m4

m0
m1

Hình 2.1 Mơ hình robot cá 5 khâu, 4 khớp.[13]

11


Chƣơng 2: Mơ hình hóa

l3

a3

m2

l1

m0

a1

a2

m3
l2

m4

a4
l4

m1

a0
l0

Hình 2.2 Sơ đồ động các khâu của robot cá.[13]

Hình 2.3 Mơ hình lực tác dụng lên robot cá[13]
Các ký hiệu đƣợc sử dụng:
Bảng 2.1 Các ký hiệu
Ký hiệu

Chú thích

k1, k2, k3, k4

Độ cứng tƣơng đƣơng của lò xo.

b1, b2, b3, b4

Độ cản nhớt của các khớp.

q1, q2, q3, q4

Góc tuyệt đối của các khâu.

T1, T2, T3

Momen động cơ đặt vào các khớp 1, 2, 3.

m0, m1, m2, m3, m4, J1, J2, Lần lƣợt là khối lƣợng và momen quán tính tại
J3, J4

trọng tâm các khâu.

l0, l1, l2, l3, l4, l5

Chiều dài các khâu.

12


Chƣơng 2: Mơ hình hóa

a0, a1, a2, a3, a4

Khoảng cách từ khớp thứ i đến trọng tâm khâu i.

Qi

Lực suy rộng.

R

Hàm tiêu tán Rayleigh.

2C, L

Chiều dài, cao của vây đuôi.

S

Diện tích phần thân – vng góc với dịng chảy.

ρ

Tỷ trọng của nƣớc.

u

vận tốc tƣơng đối so với m0 theo phƣơng y.

U

Vận tốc tuyệt đối của trọng tâm của đuôi.

Um

Vận tốc dòng chảy.

xG, vG

Quãng đƣờng và vận tốc Robot theo phƣơng trục x.

CD

Hệ số phụ thuộc vào hình dạng Robot

2.2 Mơ hình hóa
Phƣơng pháp Lagrang đƣợc sử dụng để mơ hình hóa Robot
Phƣơng trình Lagrange:
d  L

dt  qi

 L R
 

 Qi
 q i qi

(2.1)

Lực suy rộng bao gồm momen của các động cơ và momen gây ra bởi các thành
phần lực đẩy FF và FC

Mơ hình lực đẩy:
Mơ hình lực đẩy tác dụng lên vây đuôi đƣợc đề nghị [10] nhƣ hình 2.4.
13