Nghiên cứu về thu thập và xử lý ảnh để hỗ trợ ô tô chạy tự động

Nội dung text: Nghiên cứu về thu thập và xử lý ảnh để hỗ trợ ô tô chạy tự động

1. NGHIÊN CỨU VỀ THU THẬP VÀ XỬ LÝ ẢNH ĐỂ HỖ TRỢ Ô TÔ CHẠY TỰ ĐỘNG “THE RESEARCH OF COLLECTING AND PROCESSING IMAGE TO SUPPORT AUTOMATIC VEHICLE” TS. Lê Thanh Phúc[1], KS. Văn Ánh Dương[2] duongckd08@gmail.com Trường Đại học sư phạm kỹ thuật TP.HCM Tóm tắt Đề tài “Nghiên cứu thu thập và xử lý ảnh để hỗ trợ ô tô chạy tự động” tìm hiểu về phương pháp nhận dạng các vật cản trên đường khi xe tham gia giao thông. Cụ thể, ở đây người nghiên cứu sử dụng các công cụ xử lý ảnh của labVIEW: Vision Acquisition, Vision Assistant để thu thập và xử lý vật cản. Mô hình đường là đường nhựa, với các giả định sau: - Đường bằng phẳng - Mặt đường sạch sẽ, đồng nhất. Đề tài sử dụng webcam để thu thập hình ảnh khi xe hoạt động. Hình ảnh được công cụ Vision Acquisition thu nhận, sau đó được xử lý để chuyển thành ảnh nhị phân, giảm nhiễu, đưa ra kết quả nhờ vào công cụ Vision Assistant. Ảnh đã được xử lý kết hợp với khoảng cách đo từ cảm biến SRF05 làm tín hiệu điều khiển hoạt động của xe. Khoảng cách từ vi điều khiển truyền lên labVIEW giao tiếp thông qua cổng giao tiếp RS232. Kết quả cuối cùng đã hoàn thành mô hình xe có thể nhận dạng được các vật cản trên đường đi, báo vị trí vật cản, điều khiển xe dừng khi khoảng cách xe và vật cản nguy hiểm. Thực nghiệm với xe chạy tốc độ chậm, hình ảnh và khoảng cách thu được có sai số khá nhỏ. Từ khóa:ô tô, xử lý ảnh, điều khiển tự động, labview Abstract The project of “The research of collecting and processing images to support automatic vehicle” learning about methods to indentify obstacles on the road in traffic. Specifically, researcher use processing image tools of labVIEW: Vision
2. Acquisition, Vision Assistant to collect and process obstructions. The model is asphalt road, with assumptions as below: - Flat street - Clear and homogeneous road This project uses webcam to collect images when operating vehicle. Vision Acquisition tool acquire images, then Vision Assistant tool processed to convert to binary image and noise reduction. Image processing combined with the distance measured from sensor SRF05 use control signals operating vehicle. Distance from microcontroller transfer labVIEW via standard RS232 interface. The end result completed vehicle model able to indentify the obstacles on the road, report obstacle position, control vehicle stopped when having dangerous distance. Experiment with vehicle running slow speed, images and distance obtained small error relatively. Keywords: image processing, labview, automatic vehicle 1. Giới thiệu: được xử lý, báo vị trí vật cản. Hình ảnh Ứng dụng xử lý ảnh vào thực tiễn giao được xử lý cùng với khoảng cách sẽ thông là đề tài còn khá mới mẻ. Đề tài điều khiển hoạt động xe: chạy chậm, ứng dụng xử lý ảnh cho xe ô tô có rất dừng nhiều ý nghĩa bởi vì: 2. Thiết kế, lắp đặt camera và thuật - Giúp người lái xe thoải mái nghỉ ngơi toán nhận dạng để hồi phục sức khỏe khi xe đang chạy trên đường vắng - Hỗ trợ điều khiển ô tô giúp việc tham gia giao thông an toàn hơn - Giúp con người khám phá được nhiều hơn những nơi không đến được Hình 1. Bản vẽ thiết kế - Đặc biệt đây là ứng dụng dược chú Để có thể lấy được hình ảnh và tính tâm nhiều trong lĩnh vực quân sự toán khoảng cách chính xác, cũng như Công trình đã thiết kế, lắp đặt camera, hiển thị lên LCD dễ quan sát thì ta chọn cảm biến siêu âm SRF05 để thu thập cách bố trí camera, cảm biến siêu âm hình ảnh và đo khoảng cách của vật cản như hình bên. trước xe. Vật cản thu nhận được sẽ
3. Ngoài ra việc bố trí các thiết bị như vậy là để tiết kiệm được không gian trên xe, và công việc kiểm tra hư hỏng được Hình 4. Sơ đồ nguyên lý của mạch đo thuận tiện khoảng cách Hình 2. Mô phỏng 3D Hình 5. Mạch đo khoảng cách  Thuật toán giao tiếp giữa vi điều khiển và máy tính qua chuẩn RS 232 Hình 3. Lắp đặt mô hình Chuẩn RS 232 là chuẩn giao tiếp thông 3. Đo khoảng cách dụng nhất giữa máy tính và thiết bị Cảm biến siêu âm SRF05 có 2 đầu: ngoại vi. Hầu hết mỗi máy tính đều có phát và nhận. Hoạt động đầu phát sẽ một vài cổng nối tiếp COM. Kết nối phát ra sóng siêu âm, khi sóng này gặp bằng RS 232 có thể có khoảng cách vật cản sẽ đập vào vật cản và phản hồi lớn. Tuy nhiên nó cũng có nhược điểm về đầu nhận. Thời gian tính từ khi sóng là tại một thời điểm chỉ kết nối được phát ra và nhận về được cảm biến tính một máy. Tốc độ truyền của RS 232 toán khoảng cách tới vật cản. cũng chậm hơn so với chuẩn khác.
4.  Nhận dạng và xử lý ảnh với labVIEW Tổng quan về hệ thống: Trong hệ thống nhận dạng và xử lý ảnh, việc thiết kế vị trí và thiết bị là cần thiết để đảm bảo cho hệ thống hoạt động chính xác. - Trong hệ thống sẽ bao gồm: . Webcam/ camera: thu tín hiệu hình ảnh từ bên ngoài. . Mạch xử lý các tín hiệu và giao tiếp Hình 6. Lưu đồ thuật toán với máy tính. . Thiết bị ngõ ra như: điều khiển hoạt - Bước 1: khởi tạo: Bước này gồm có động của xe (motor). mở thiết bị, khởi tạo đường truyền tín hiệu và xóa thiết bị. - Mô hình sẽ được bố trí theo nguyên tắc sau: - Bước 2: Lập cấu trúc hình cho các WEBCAM kênh - Bước 3: Lập trình cấu hình quét. - Bước 4: Định dạng dữ liệu thu về. - Bước 5: Thu dữ liệu về và xử lý. Có nhiều lệnh đọc dữ liệu về nhưng Hình 7. Tổng quan hệ thống thuận tiện nhất là dùng 2 lệnh DATA: - Hệ thống sẽ hoạt động như sau: POINT và DATA: REM Dữ liệu thu về Webcam/ camera có nhiệm vụ thu thập dưới dạng gồm nhiều trường khác nhau các hình ảnh. Sau đó hình ảnh từ như giá trị kênh, thời gian Để bóc webcam/ camera sẽ được chuyển vào tách lấy dữ liệu ta dùng Data to 3D máy tính. Máy tính lúc này sẽ thực hiện ARRAY VI để tách lấy phần dữ liệu việc so sánh và xử lý các hình ảnh thông cần xử lý. qua phần mềm labVIEW, sau đó nó sẽ - Bước 6: Đóng thiết bị, để đóng thiết xuất tín hiệu ra điều khiển xe card kết bị có thể dùng hàm VISA Close của nối với máy. Ta có thể tóm tắt quy trình LabVIEW. như sau:
5. THU XỬ LÝ XUẤT THẬP HÌNH TÍN ẢNH ẢNH HIỆU Hình 8. Quy tắc hoạt động của hệ thống Trong đó quá trình xử lý ảnh gồm hai giai đoạn: thu thập ảnh và xử lý hình Hình 11. Thu nhận vật cản bên phải ảnh thu thập được. 4. Thực nghiệm  Thuật toán nhận dạng và đo  Điều kiện thực nghiệm khoảng cách - Tốc độ động cơ: 50 vòng/phút, 60 vòng/phút, 70vòng/phút - Chiều cao vật cản: >3cm - Mặt đường: bằng phẳng, sạch sẽ - Độ phân giải của camera: 1290x640 - Tốc độ lấy ảnh: 30fps - Khoảng cách lấy ảnh: 150 cm  Kết quả thực nghiệm  Kết quả thu thập hình ảnh Hình 12. Thu nhận hình ảnh 2 vật cản điều khiển xe chạy/dừng Hình 9. Thu thập vật cản bên trái Hình 13. Thu nhận hình ảnh 2 vật cản Hình 10. Thu nhận vật cản ở giữa điều khiển xe chạy/dừng
6. camera bị rung gây nhiễu khi nhận dạng ảnh. . Khả năng lấy khoảng cách từ cảm biến hiển thị lên chương trình cũng tương đối chính xác. Tuy nhiên khi vật Hình 14. Thu nhận hình ảnh 2 vật cản cản nằm ở 2 bìa của camera cảm biến bị điều khiển xe chạy/dừng nhiễu.  Đánh giá . Khi vật cản ở vị trí nhỏ hơn hoặc Để đánh giá chương trình hoạt động có bằng 10cm, chương trình điều khiển xe chính xác hay không ta có nhiều tiêu dừng chính xác. chí đánh giá. Tuy nhiên do đề tài xử lý Lần 1: ảnh ứng dụng để điều khiển ô tô còn khá mới nên chưa có nhiều tiêu chí đánh giá. Trong phạm vi luận văn tôi sẽ đánh giá dựa vào tiêu chí tốc độ xử lý, độ chính xác của chương trình Lần 2: - Tốc độ thu thập Lần 3: So sánh với một số nghiên cứu trước đây, chương trình có thể thu nhận ảnh với độ phân giải 1290x640 và số khung ảnh thu thập 30fps là khá tốt. Tốc độ Lần 4: truyền dữ liệu từ vi điều khiển lên chương trình cũng khá nhanh. - Độ chính xác: Sau nhiều lần chạy thực nghiệm, khả năng nhận dạng vật cản là tương đối chính xác. Tuy nhiên khi chạy thì
7. Lần 5: 5. Kết luận Đề tài đã hoàn thành việc thiết kế, lắp đặt camera, cảm biến Qua đó thực hiện được việc thu thập, nhận dạng, báo vị trí vật cản và điều khiển xe hoạt động Lần 6: trong khoảng cách an toàn. Tài liệu tham khảo [1] “Lập trình LabVIEW”, TS. Nguyễn Bá Hải, NXB Đại học Quốc Gia TP.Hồ Chí Minh. [2]“Điện động cơ và điều khiển động cơ”, PGS.TS Đỗ Văn Dũng, NXB Đại học Quốc Gia TPHCM, 2013 [3]“Digital Image Processing”, Rafael C.Gonzalez-University of Tennessee, Richar E.Woods-MedData Interactive [4] “GOLD: A parallel real-time stereo vision system for generic obstacle and lane detection”, M.Bertozzi and A.Broggi, IEEE Transaction on Image Processing, 1998, pp.199-213. [5]“Realtime Lane Tracking of Curved Local Road”, ZuWhan Kim, in IEEE Intelligent Transporation Systems, Toronto, Canada, 2006, pp.1149-1155. [6] "Lane detection and tracking using BSnake," Y. Wang, E.K.Teoh, and D.Shen, Image and Vision Computing, vol. 22, no.4, 2004, pp. 269-280
8. BÀI BÁO KHOA HỌC THỰC HIỆN CÔNG BỐ THEO QUY CHẾ ĐÀO TẠO THẠC SỸ Bài báo khoa học của học viên có xác nhận và đề xuất cho đăng của Giảng viên hướng dẫn Bản tiếng Việt ©, TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH và TÁC GIẢ Bản quyền tác phẩm đã được bảo hộ bởi Luật xuất bản và Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam. Nghiêm cấm mọi hình thức xuất bản, sao chụp, phát tán nội dung khi chưa có sự đồng ý của tác giả và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. ĐỂ CÓ BÀI BÁO KHOA HỌC TỐT, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN! Thực hiện theo MTCL & KHTHMTCL Năm học 2016-2017 của Thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh.