ROBOT PIONEER 2 BÁM SÁT ĐỐI TƯỢNG CHUYỂN ĐỘNG

Abstract

Trong bài luận văn này, em trình bày kết hợp giữa các giải thuật máy học và Robot Pioneer 2 nhằm điều khiển bám sát đối tượng theo thời gian thực. Vấn đề cốt lõi trong bài toán này là nhận dạng được đối tượng trong hình ảnh và theo dõi đối tượng. Đầu tiên, sử dụng giải thuật máy học Cascade of boosting classifier dùng đặc trưng Haar-Like Feature nhận dạng đối tượng. Tiếp theo, sử dụng giải thuật Correlation tracking do Martin Danelljan cải tiến để theo dõi đối tượng. Cuối cùng, khi đã nhận dạng và theo dõi đối tượng, bắt đầu tính kích thước và định vị trí đối tượng trên mặt phẳng ảnh để điều khiển Robot bám sát đối tượng. Kết quả kiếm thử cho thấy Robot đã hoạt động đảm bảo các mục tiêu đặt ra như điều khiển các hành vi tiến, lùi, rẽ trái, rẽ phải, bám sát đối tượng. Tập dữ liệu huấn luyện Haar-training gồm 2200 ảnh dương và 4400 ảnh âm với hơn 4 giờ huấn luyện. Tập dữ liệu học cho độ chính xác trung bình với 10 lần kiểm thử là 63.15% khi lấy ngẫu nhiên 200 ảnh trên tập 1200 ảnh dương làm ảnh kiểm thử.