Tài liệu Mô phỏng hệ thống tự động định vị camera giám sát bằng logic mờ

BOÄ GIAÙO DUÏC VAØ ÑAØO TAÏO TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC CAÀN THÔ Ñeà taøi : KHOA COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN BOÄ MOÂN VIEÃN THOÂNG & TÖÏ ÑOÄNG HOÙA LUAÄN VAÊN TOÁT NGHIEÄP MO PHOÛNG HEÄ THOÁNG TÖÏ ÑOÄNG ÑÒNH VÒ CAMERA GIAÙM SAÙT BAÈNG Trung tâm Học liệu ĐH Cần Thơ @ Tài liệu học tập và nghiên cứu LOGIC MÔØ Giaùo vieân höôùng daãn : Ths. NGUYEÃN CHÍ NGOÂN Sinh vieân thöïc hieän : BUØI QUANG SÔN Mssv : 1980708 Lôùp : Ñieän töû 01-K24 Thaùng 02/2003 Lôøi môû ñaàu ************ Trong cuoäc soáng haøng ngaøy, coù nhieàu coâng vieäc tính toaùn, choïn löïa vaø giaûi quyeát caùc vaán ñeà raát phöùc taïp vaø khoù naém ñöôïc moät caùch chính xaùc. Ñeå moâ taû caùc coâng vieäc ño,ù thoâng thöôøng con ngöôøi söû duïng caùc töø ngöõ chung chung khoâng hoaøn toaøn chính xaùc. Chính vì söï khoâng hoaøn toaøn chính xaùc cuûa ngoân ngöõ töï nhieân maø tieán só Lotfi Zadeh ñaõ ñöa ra Lyù thuyeát taäp môø (Fuzzy Set Theory) vaøo naêm 1965, noù töông töï nhö söï laäp luaän cuûa con ngöôøi trong vieäc söû duïng caùc thoâng tin gaàn ñuùng vaø khoâng chaéc chaén khi ñöa ra quyeát ñònh. Lyù thuyeát naøy ñöôïc xaây döïng khoâng chæ ñeå moâ taû tính khoâng chaéc chaén vaø tính gaàn ñuùng baèng caùc coâng thöùc toaùn hoïc vaø noù coøn cung caáp caùc coâng cuï chính xaùc ñeå giaûi quyeát tính mô hoà trong baûn chaát cuûa nhieàu vaán ñeà. Ngöôïc vôùi caùc tính toaùn coå ñieån laø ñoøi hoûi tính chính xaùc ñeán phaàn nhoû nhaát. Söû duïng lyù thuyeát taäp môø seõ laøm cho caùc vaán ñeà trong tính toaùn khoa hoïc kyõ thuaät phöùc taïp tröôùc ñaây trôû neân ñôn giaûn vaø meàm deûo hôn. Lyù thuyeát taäp môø bao goàm Logic môø (Fuzzy logic), Pheùp toaùn môø (Fuzzy arithmetic), Laäp trình tính toaùn môø (Fuzzy mathematical Trungprogramming), tâm Học liệu Thơ @ TàiLyùliệu học nghiên cứu ToâpĐH oâ môøCần (Fuzzy Topology), thuyeá t ñoà tập hoïa và môø (Fuzzy graph theory) vaø Phaân tích döõ lieäu môø (Fuzzy data analysis). Thuaät ngöõ Logic môø hay Fuzzy logic thöôøng ñöôïc söû duïng ñeå moâ taû cho taát caû caùc thuaät ngöõ treân. Logic môø ñaõ ñöôïc taäp trung cuûa nhieàu nhaø toaùn hoïc, khoa hoïc vaø caùc kyõ sö ôû khaép nôi treân theá giôùi. Nhöng coù leõ laø do yù nghóa cuûa töø “ môø “ maø lónh vöïc naøy ñaõ khoâng ñöôïc chuù yù ñeán nhieàu. Maõi ñeán cuoái thaäp nieân 80 ñaàu thaäp nieân 90, Logic môø ñaõ noåi leân vaø trôû thaønh xu theá chuû ñaïo trong khoa hoïc kyõ thuaät . Logic môø coù theå ñieàu khieån caùc thoâng soá môø (xaáp xæ, gaàn ñuùng) moät caùch coù heä thoáng, vì vaäy Logic môø coù theå öùng duïng ñeå ñieàu khieån caùc heä thoáng phi tuyeán, moâ phoûng caùc heä thoáng phöùc taïp hay caùc heä thoáng khoâng bieát tröôùc ñöôïc ñoä chính xaùc. Vaø hieän nay, ñieàu khieån töï ñoäng söû duïng Logic môø ñang ñöôïc öùng duïng raát roäng raõi nhö ñieàu khieån xöû lyù hoùa chaát, ñieàu khieån thieát bò saûn xuaát vaø nhaát laø ôû caùc saûn phaåm gia duïng nhö camera, maùy giaët, maùy ñieàu hoøa nhieät ñoä, loø vi soùng … Söï keát hôïp giöõa Logic môø vôùi maïng Nôron nhaân taïo taïo ra Heä thoáng Nôron môø (Neuro–Fuzzy System) vaø Giaûi thuaät di truyeàn laøm cho vieäc taïo ra heä thoáng töï ñoäng nhaän daïng trôû neân khaû thi hôn. Khi ñöôïc tích hôïp vôùi khaû naêng hoïc hoûi cuûa maïng thaàn kinh nhaân taïo vaø giaûi thuaät di truyeàn, naêng löïc suy luaän cuûa moät heä thoáng môø ñaûm nhaän vai troø ñieàu khieån trôû neân heát söùc chính xaùc vaø ñoä tin caäy cao. Ñieàu khieån môø (Fuzzy control) ra ñôøi vôùi cô sôû lyù thuyeát laø Lyù thuyeát taäp môø vaø Logic môø. Öu ñieåm cô baûn cuûa kyõ thuaät ñieàu khieån môø laø khoâng caàn bieát tröôùc ñaëc tính cuûa ñoái töôïng moät caùch chính xaùc, khaùc vôùi kyõ thuaät ñieàu khieån kinh ñieån laø hoaøn toaøn döïa vaøo thoâng tin chính xaùc tuyeät ñoái maø trong nhieàu öùng duïng laø khoâng caàn thieát hoaëc khoâng theå coù ñöôïc. Ñeà taøi “Moâ phoûng heä thoáng töï ñoäng ñònh vò canera giaùm saùt baèng logic môø” laø moät trong nhöõng öùng duïng cuûa Logic môø trong ñieàu khieån töï ñoäng noùi chung vaø ñoái vôùi camera noùi rieâng. Vôùi muïc tieâu laø nghieân cöùu ñieàu khieån môø vaø moâ phoûng ñöôïc moät boä ñieàu khieån môø ñeå ñieàu khieån moät camera giaùm saùt vaø nhöõng ham muoán tìm hieåu moät ngaønh kyõ thuaät ñieàu khieån môùi meû, em thöïc hieän vieäc nghieân cöùu lyù thuyeát môø vaø moâ phoûng moät heä thoáng ñieàu khieån môø baèng Matlab. Quaù trình thöïc hieän ñeà taøi naøy em ñi töø zero veà Logic môø, neân khoâng traùnh khoûi nhieàu thieáu soùt, vaø cuõng do giôùi haïn ñeà taøi neân cuõng chaéc chaén khoâng traùnh khoûi nhöõng haïn cheá. Em raát mong nhaän ñöôïc söï chæ daãn goùp yù cuûa caùc thaày coâ vaø caùc baïn ñeå ñeà taøi ñöôïc hoaøn chænh hôn. Caàn Thô, thaùng 02 naêm 2003 SVTH Trung tâm Học liệu ĐH Cần Thơ @ Tài liệu học tập và nghiên cứu Buøi Quang Sôn ABSTRACT ********** Nowasday, Fuzzy logic is no more strange to many people because it is found in a variety of control applications including chemical process control, in manufacturing, in medicine (for disease diagnosing and treating), in such consumer products as washing machines, video cameras, and automobiles. Subject “Using Fuzzy Logic To Simulate The Supervising Camera AutoLocating System” is one of Fuzzy logic applications in auto–controlling in general and camera in particluar. The aim of this subject include following steps : + Research fuzzy logic, fuzzy set theory, fuzzy control theory. + Build a fuzzy controller to control a supervising camera. + Use MatLab – Fuzzy Logic Toolbox to simulate this fuzzy controller. The simulating program solves to some extent the aim of the subject is using fuzzy logic to simulate an auto-supervising camera. of the limitCần of this subject my knowledge, this subject Trung tâmBecause Học liệu ĐH Thơ @ and Tàilimit liệuof học tập và nghiên cứu may be unavoidable having mistakes. I hope teachers and friends will offer me advises to make my subject more completely. Best regard, Bùi Quang S ơn Lôøi caûm taï acdb Trong suoát thôøi gian thöïc hieän luaän vaên toát nghieäp, vôùi söï nhieät tình chæ baûo cuûa giaùo vieân höôùng daãn vaø söï chæ baûo cuûa caùc thaày coâ trong boä moân Vieãn Thoâng vaø Töï Ñoäng Hoùa. Cuøng vôùi keát quaû ñaït ñöôïc vaø cuõng khoâng ít khoù khaên gaëp phaûi, em ñaõ hoaøn thaønh ñeà taøi. Em xin chaân thaønh caûm ôn ñeán Thaày Nguyeãn Chí Ngoân ñaõ taän tình chæ baûo, höôùng daãn, giuùp ñôõ em trong suoát thôøi gian thöïc hieän ñeà taøi vaø truyeàn ñaït cho em nhieàu kinh nghieäm quyù baùu. Thaày Nguyeãn Höùa Duy Khang ñaõ nhaän lôøi phaûn bieän, giuùp cho ñeà taøi cuûa em ñöôïc hoaøn chænh hôn. Caùc thaày coâ trong Khoa Coâng Ngheä Thoâng Tin ñaõ taïo ñieàu kieän toát nhaát veà cô sôû vaät chaát cho em ñeå em thöïc hieän toát ñeà taøi. Trung tâm Học liệucuøĐH Thơ @nhTài và inghiên Vaø sau ng toâCần i xin chaâ n thaø caûmliệu ôn ñeáhọc n nhöõtập ng ngöôø baïn ñaõ cứu goùp yù cho toâi ñeå toâi hoaøn chænh ñeà taøi . Xin chaân thaønh caûm ôn Caàn Thô, thaùng 02 naêm 2003 Buøi Quang Sôn MUÏC LUÏC ******* Trang Chöông I GIÔÙI THIEÄU ÑEÀ TAØI I–1 Chöông II LYÙ THUYEÁT ÑIEÀU KHIEÅN MÔØ ............................................ II–1 II.1 GIÔÙI THIEÄU VEÀ LOGIC MÔØ .............................................................. II–2 II.2 BIEÁN NGOÂN NGÖÕ VAØ GIAÙ TRÒ BIEÁN NGOÂN NGÖÕ ............................. II–7 II.3 LUAÄT HÔÏP THAØNH MÔØ ................................................................... II–9 II.4 GIAÛI MÔØ ............................................................................................ II–29 II.5 ÖÙNG DUÏNG LOGIC MÔØ TRONG ÑIEÀU KHIEÅN TÖÏ ÑOÄNG ................. II–33 II.6 KEÁT LUAÄN VEÀ ÑIEÀU KHIEÅN MÔØ ...................................................... II–39 Chöông MOÂliệu PHOÛĐH NG Cần BOÄ ÑIEÀ U KHIEÅ N MÔØ ................................. III–1 cứu Trung tâm III Học Thơ @ Tài liệu học tập và nghiên III.1 XAÂY DÖÏNG MO HÌNH CAMERA GIAÙM SAÙT .................................... III–2 III.2 MO PHOÛNG BOÄ ÑIEÀU KHIEÅN MÔØ BAÈNG SIMULINK ...................... III–8 III.3 MO PHOÛNG BAÈNG ÑOÀ HOÏA KEÁT HÔÏP VÔÙI SIMULINK .................. III–11 Chöông IV KEÁT LUAÄN VAØ PHÖÔNG HÖÔÙNG PHAÙT TRIEÅN .......... IV–1 PHUÏ LUÏC .................................................................................................... i PHUÏ LUÏC 1 : GIÔÙI THIEÄU VEÀ MATLAB FUZZY TOOLBOX VAØ CAÙCH TAÏO MOÄT FILE *.FIS .............................................. ii PHUÏ LUÏC 2 : CAÙC THAM SOÁ CUÛA QUAÙ TRÌNG MO PHOÛNG ................. xiii PHUÏ LUÏC 3 : CHÖÔNG TRÌNH MO PHOÛNG ÑOÀ HOÏA ............................. xix TAØI LIEÄU THAM KHAÛO TOÙM TAÉT I. GIÔÙI THIEÄU ÑEÀ TAØI Ñeà taøi “Moâ phoûng heä thoáng töï ñoäng ñònh vò camera giaùm saùt baèng logic môø” laø moät trong nhöõng öùng duïng cuûa Logic môø trong ñieàu khieån töï ñoäng. Ñaây laø moät ñeà taøi môùi ñang ñöôïc nghieân cöùu cuûa Boä moân Vieãn Thoâng vaø Töï Ñoäng Hoùa – Khoa Coâng Ngheä Thoâng Tin, Tröôøng Ñaïi Hoïc Caàn Thô. II. MUÏC TIEÂU VAØ GIAÛI PHAÙP 1. Muïc tieâu : Ø Muïc tieâu cuûa ñeà taøi laø tìm hieåu veà Logic môø, nghieân cöùu veà ñieàu khieån môø Ø Xaây döïng ñöôïc moät boä ñieàu khieån môø töông ñoái hoaøn chænh ñeå ñieàu khieån moät heä thoáng ñònh vò camera giaùm saùt (moät camera theo doõi töï ñoäng) Ø Moâ phoûng boä ñieàu khieån naøy baèng phaàn meàm chuyeân duïng. 2. Giaûi phaùp thöïc hieän : a) Moâ hình cuï theå : Trung tâm Học liệu ĐH @ Tàin môø liệu học tập và nghiên cứu Vò trí Cần Thơ Boä ñieà u khieå Xöû lyù aûnh Capture sau moãi T(s) ñoái töôïng Goùc quay Vò trí camera Camera Delay T(s) Laáy vò trí camera Khung nhìn Muïc tieâu chính cuûa ñeà taøi laø xaây döïng ñöôïc boä ñieàu khieån môø vaø moâ phoûng boä ñieàu khieån môø naøy. b) Xaây döïng boä ñieàu khieån môø : i) Ñònh nghóa caùc bieán vaøo ra vaø mieàn giaù trò cuûa chuùng : Boä ñieàu khieån môø ñöôïc xaây döïng goàm hai bieán ngoân ngöõ ñaàu vaøo vaø moät bieán ngoân ngöõ ñaàu ra. Bieán ngoân ngöõ vaøo bao goàm : 1 – vitridt : vò trí ñoái töôïng so vôùi khung nhìn cuûa camera, coù mieàn giaù trò töø –3 ñeán 3 (m) (giaû söû ñoä roäng cuûa khung nhìn laø 6m) – vitricam : vò trí cuûa camera so vôùi vò trí cuûa ñoái töôïng (vò trí cuõ cuûa camera), coù mieàn giaù trò töø –pi/10 ñeán pi/10 (rad) Bieán ngoân ngöõ ñaàu ra : – gocquay : goùc quay cuûa camera (vò trí môùi cuûa camera), coù mieàn giaù trò töø –pi/10 ñeán pi/10 (rad) ii) Xaùc ñònh taäp môø (giaù trò ngoân ngöõ) Xaùc ñònh soá löôïng giaù trò ngoân ngöõ : Moãi bieán ngoân ngöõ seõ coù 5 giaù trò môø. Giaù trò ngoân ngöõ cuûa bieán vitridt : trai, hoitrai, giua, hoiphai, phai Giaù trò ngoân ngöõ cuûa bieán vitricam : trai, hoitrai, giua, hoiphai, phai Giaù trò ngoân ngöõ cuûa bieán gocquay : trai, hoitrai, codinh, hoiphai, phai Xaùc ñònh haøm lieân thuoäc (membership function) vaø rôøi raïc hoùa haøm lieân thuoäc Haøm lieân thuoäc ñöôïc söû duïng ôû ñaây laø haøm lieân thuoäc tam giaùc (triangle membership function – trimf). Trung Học Thơ Moâ tâm hình caù c haømliệu lieân ĐH thuoäcCần nhö sau : @ Tài liệu học tập và nghiên cứu µvitridt trai hoitrai giua hoiphai phai vitridt(m) -4.5 -3 -1.5 0 1.5 3 4.5 µvitricam trai hoitrai giua hoiphai phai vitricam(rad) -0.4712 -pi/10 -0.1571 0 0.1571 pi/10 0.4712 µgocquay trai hoitrai codinh hoiphai phai gocquay(rad) -0.4712 -pi/10 -0.1571 0 0.1571 pi/10 0.4712 2 iii) Xaây döïng caùc luaät ñieàu khieån : Ta bieåu dieãn caùc luaät ñieàu khieån naøy döôùi daïng ma traän nhö sau : vitricam trai hoitrai giua hoiphai Phai trai codinh hoitrai trai X X hoitrai hoiphai codinh hoitrai trai X giua phai hoiphai codinh hoitrai trai hoiphai X phai hoiphai codinh hoitrai phai X X phai hoiphai codinh vitridt Trung tâm Học liệu ĐH Cần Thơ @ Tài liệu học tập và nghiên cứu Ta coù theå thaáy roõ chæ coù 19 luaät trong toång soá 25 khaû naêng phoái hôïp laø thích öùng vôùi nguyeân taéc ñieàu khieån goùc quay cuûa camera. Caùc luaät ñieàu khieån ñöôïc thieát laäp döïa treân meänh ñeà hôïp thaønh vôùi hai ñieàu kieän vaø moät keát luaän. Ví duï : NEÁU vitridt = trai VAØ vitricam = trai THÌ gocquay = codinh, HOAËC NEÁU vitridt = hoitrai VAØ vitricam = giua THÌ gocquay = hoitrai, HOAËC iv) Choïn luaät hôïp thaønh vaø phöông phaùp giaûi môø : Luaät hôïp thaønh Luaät hôïp thaønh R ñöôïc choïn laø luaät hôïp thaønh max-MIN Phöông phaùp giaûi môø 3 Phöông phaùp giaûi môø ñöôïc choïn laø phöông phaùp ñieåm troïng taâm. y' laø hoaønh ñoä cuûa ñieåm troïng taâm y ’ c) Moâ phoûng boä ñieàu khieån môø : y i) Moâ phoûng boä ñieàu khieån môø baèng simulink : Moâ hình simulink : Trung tâm Học liệu ĐH Cần Thơ Taùc duïng cuûa caùc khoái : – Khoái Fuzzy Logic Controller with Ruleviewer coù taùc duïng giaû laäp boä ñieàu khieån môø. – Khoái Sine Wave coù taùc duïng giaû laäp vò trí ñoái töôïng. – Khoái Unit Delay coù taùc duïng giaû laäp vò trí cuõ cuûa camera. Khoáhọc i Scope duønvà g ñeå xem ñaùpcứu öùng cuûa @ Tài –liệu tập nghiên output gocquay so vôùi hai input vitridt vaø vitricam. Keát quaû moâ phoûng : vitridt vitricam gocquay ii) Moâ phoûng boä ñieàu khieån môø baèng ñoà hoïa keát hôïp vôùi simulink : Moâ hình simulink : 4 Taùc duïng cuûa hai khoái Workspace vaø To Workspace From – From Workspace : laáy bieán töø workspace ñöa vaøo Simulink ñeå moâ phoûng – To Workspace : laáy keát quaû moâ phoûng töø Simulink ñöa vaøo workspace Moâ hình ñoà hoïa : Trung tâm Học liệu ĐH Cần Thơ @ Tài liệu học tập và nghiên cứu Keát quaû moâ phoûng : camera theo doõi ñoái töôïng khi ñoái töôïng di chuyeån quatraùi vaø qua phaûi 5 III. KEÁT LUAÄN 1. Keát quaû ñaït ñöôïc : – Cô baûn naém ñöôïc lyù thuyeát veà Logic môø, ñieàu khieån môø – Coù khaû naêng xaây döïng ñöôïc moät boä ñieàu khieån môø vaø moâ phoûng phaàn meàm naøy treân phaàn meàm chuyeân duïng 2. Haïn cheá : – Boä ñieàu khieån môø chæ laø moät boä ñieàu khieån môø cô baûn – Chöông trình moâ phoûng khoâng thaät söï chính xaùc – Camera chæ theo doõi ñöôïc moät ñoái töôïng. 3. Phöông höôùng phaùt trieån : – Hoaøn chænh phaàn moâ phoûng – Phaùt trieån ñeà taøi öùng duïng vaøo thöïc teá Trung tâm Học liệu ĐH Cần Thơ @ Tài liệu học tập và nghiên cứu 6 MO PHOÛNG HEÄ THOÁNG TÖÏ ÑOÄNG ÑÒNH VÒ CAMERA GIAÙM SAÙT BAÈNG LOGIC MÔØ Chöông I GIÔÙI THIEÄU ÑEÀ TAØI Trung tâm Học liệu ĐH Cần Thơ @ Tài liệu học tập và nghiên cứu ? GVHD : Th.s NGUYEÃN CHÍ NGOÂN I–1 SVTH : BUØI QUANG SÔN MO PHOÛNG HEÄ THOÁNG TÖÏ ÑOÄNG ÑÒNH VÒ CAMERA GIAÙM SAÙT BAÈNG LOGIC MÔØ I.1 GIÔÙI THIEÄU ÑEÀ TAØI Ñeà taøi “Moâ phoûng heä thoáng töï ñoäng ñònh vò camera giaùm saùt baèng logic môø” laø moät trong nhöõng öùng duïng cuûa Logic môø trong ñieàu khieån töï ñoäng. Ñaây laø moät ñeà taøi môùi ñang ñöôïc nghieân cöùu cuûa Boä moân Vieãn Thoâng vaø Töï Ñoäng Hoùa – Khoa Coâng Ngheä Thoâng Tin, Tröôøng Ñaïi Hoïc Caàn Thô. Ñeà taøi giuùp hieåu roõ hôn veà lyù thuyeát taäp môø (Fuzzy Set Theory), lyù thuyeát ñieàu khieån môø (Fuzzy Control Theory). Töø ñoù giuùp chuùng ta thieát keá vaø moâ phoûng caùc boä ñieàu khieån môø. Ñieàu quan troïng cuûa ñeà taøi naøy laø khoâng chæ giuùp chuùng ta hieåu bieát veà Logic môø, bieát moâ phoûng caùc boä ñieàu khieån môø maø coøn giuùp chuùng ta môû roäng, phaùt trieån ñeà taøi, töø moâ phoûng chuyeån sang thieát keá moät boä ñieàu khieån môø öùng duïng vaøo thöïc teá. I.2 MUÏC TIEÂU VAØ GIAÛI PHAÙP I.2.1 Muïc tieâu Muïc tieâu cuûa ñeà taøi laø tìm hieåu veà Logic môø, nghieân cöùu veà ñieàu khieån môø, xaây döïng ñöôïc moät boä ñieàu khieån môø töông ñoái hoaøn chænh ñeå ñieàu khieån moät heä thoáng ñònh vò camera giaùm saùt (moät camera theo doõi töï ñoäng) vaø moâ Trungphoû tâm Học @mTài liệu ng boä ñieàuliệu khieåĐH n naøyCần baèng Thơ phaàn meà chuyeâ n duïhọc ng. tập và nghiên cứu I.2.2 Giaûi phaùp I.2.2.1 Nghieân cöùu veà Logic môø vaø ñieàu khieån môø Tìm hieåu veà Logic môø, caùc thaønh phaàn cuûa moät boä ñieàu khieån môø nhö bieán ngoân ngöõ, haøm lieân thuoäc, luaät hôïp thaønh. Nghieân cöùu caùch xaây döïng moät boä ñieàu khieån môø, phöông phaùp giaûi môø I.2.2.2 Xaây döïng boä ñieàu khieån môø Boä ñieàu khieån môø ñöôïc xaây döïng goàm hai bieán ngoân ngöõ ñaàu vaøo vaø moät bieán ngoân ngöõ ñaàu ra. Bieán ngoân ngöõ vaøo bao goàm : – vitridt : vò trí ñoái töôïng so vôùi khung nhìn cuûa camera – vitricam : vò trí cuûa camera so vôùi vuøng maø camera coù theå quan saùt ñöôïc (khoâng phaûi khung nhìn cuûa camera) Bieán ngoân ngöõ ñaàu ra – gocquay : goùc quay cuûa camera GVHD : Th.s NGUYEÃN CHÍ NGOÂN I–2 SVTH : BUØI QUANG SÔN MO PHOÛNG HEÄ THOÁNG TÖÏ ÑOÄNG ÑÒNH VÒ CAMERA GIAÙM SAÙT BAÈNG LOGIC MÔØ Hoaït ñoäng cuûa boä ñieàu khieån môø nhö sau : boä ñieàu khieån môø seõ xeùt xem vò trí töông ñoái cuûa ñoái töôïng so vôùi khung nhìn cuûa camera vaø vò trí cuûa camera sau ñoù seõ quyeát ñònh goùc quay cuûa camera ñeå camera baùm theo ñoái töôïng. I.2.2.3 Moâ phoûng boä ñieàu khieån môø Ñeå moâ phoûng boä ñieàu khieån ñöôïc xaây döïng treân ta söû duïng Fuzzy Logic Toolbox vaø Simulink–Fuzzy Logic cuûa MatLab. I.2 GIÔÙI HAÏN CUÛA ÑEÀ TAØI Do Logic môø chæ môùi ñöôïc ñöa vaøo nghieân cöùu neân ñeà taøi naøy chæ döøng ôû möùc ñoä nghieân cöùu vaø moâ phoûng. Do thôøi gian thöïc hieän ñeà taøi coù haïn neân chöông trình moâ phoûng ñöôïc thieát keá ñôn giaûn neân phaàn moâ phoûng baèng ñoà hoïa coù theå khoâng ñöôïc toát vaø khoâng theå khoâng maéc nhöõng khieám khuyeát vaø sai soùt. I.3 NOÄI DUNG CUÛA ÑEÀ TAØI Ñeà taøi ñöôïc chia laøm boán chöông vaø moät phuï luïc. Noäi dung cuûa caùc chöông vaø phuï luïc nhö sau : Chöông GIÔÙIĐH THIEÄ U ÑEÀThơ TAØI @ Tài liệu học tập và nghiên cứu Trung tâm HọcI :liệu Cần Giôùi thieäu veà ñeà taøi, muïc tieâu vaø giaûi phaùp cho ñeà taøi, giôùi haïn cuûa ñeà taøi, vaø noäi dung cuûa ñeà taøi. Chöông II : LYÙ THUYEÁT ÑIEÀU KHIEÅN MÔØ Giôùi thieäu khaùi nieäm veà Logic môø, lyù thuyeát veà taäp môø, lyù thuyeát ñieàu khieån môø vaø moät soá boä ñieàu khieån môø. Chöông III : MO PHOÛNG BOÄ ÑIEÀU KHIEÅN MÔØ Thöïc hieän moâ phoûng boä ñieàu khieån môø cuûa heä thoáng töï ñoäng ñònh vò camera giaùm saùt baèng MatLab–Simulink vaø moâ phoûng baèng ñoà hoïa. Chöông IV : KEÁT LUAÄN VAØ PHÖÔNG HÖÔÙNG PHAÙT TRIEÅN Keát luaän veà ñeà taøi, keát luaän veà nhöõng gì ñaït ñöôïc vaø chöa ñaït ñöôïc, töø ñoù ñöa ra phöông höôùng phaùt trieån cho ñeà taøi. Phuï luïc : Giôùi thieäu veà Fuzzy Logic ToolBox, caùc chöông trình moâ phoûng, caùch thöïc hieän moät boä ñieàu khieån môø . . . GVHD : Th.s NGUYEÃN CHÍ NGOÂN I–3 SVTH : BUØI QUANG SÔN MO PHOÛNG HEÄ THOÁNG TÖÏ ÑOÄNG ÑÒNH VÒ CAMERA GIAÙM SAÙT BAÈNG LOGIC MÔØ Chöông II LYÙ THUYEÁT ÑIEÀU KHIEÅN MÔØ Trung tâm Học liệu ĐH Cần Thơ @ Tài liệu học tập và nghiên cứu GVHD : Th.s NGUYEÃN CHÍ NGOÂN II–1 SVTH : BUØI QUANG SÔN MO PHOÛNG HEÄ THOÁNG TÖÏ ÑOÄNG ÑÒNH VÒ CAMERA GIAÙM SAÙT BAÈNG LOGIC MÔØ II.1 GIÔÙI THIEÄU VEÀ LOGIC MÔØ II .1.1 Khaùi nieäm veà logic môø Logic môø laø moät sieâu taäp hôïp caùc pheùp toaùn logic thoâng thöôøng (Ñaïi soá Bool) ñöôïc môû roäng ñeå coù theå chaáp nhaän khaùi nieäm giaù trò gaàn ñuùng – moät giaù trò giöõa “hoaøn toaøn ñuùng” vaø “hoaøn toaøn sai”. II.1.2 Khaùi nieäm veà taäp môø : II.1.2 .1 Ñònh nghóa: Taäp môø F xaùc ñònh treân taäp kinh ñieån X laø moät taäp maø moãi phaàn töû cuûa noù laø moät caëp caùc giaù trò (x, µF(x)) trong ñoù x ∈ X vaø µF laø aùnh xaï. µF: X → [0, 1] AÙnh xaï µF ñöôïc goïi laø haøm lieân thuoäc (hoaëc haøm phuï thuoäc) cuûa taäp môø F. Taäp kinh ñieån X ñöôïc goïi laø taäp neàn (hay vuõ truï) cuûa taäp môø F. Ví duï moät taäp môø F cuûa caùc soá töï nhieân nhoû hôn 5 vôùi haøm phuï thuoäc µF(x) coù daïng nhö sau : µB(x) Trung tâm Học liệu ĐH Cần Thơ @ Tài liệu học tập và nghiên cứu 1 0.95 x 0.17 0 1 2 3 4 5 Hình II–1 Taäp môø F cuûa caùc soá töï nhieân nhoû hôn 5 Treân neàn X seõ chöùa caùc phaàn töû sau F ={(1, 1) , (2, 1) , (3, 0.95) , (4, 0.17)} Soá töï nhieân 1 vaø 2 coù ñoä phuï thuoäc : µF(1) = µF(2) = 1, caùc soá töï nhieân 3 vaø 4 coù ñoä phuï thuoäc nhoû hôn 1 µF(3) = 0.95 vaø µF(4) = 0.17 Nhöõng soá khoâng lieät keâ coù ñoä phuï thuoäc baèng 0. GVHD : Th.s NGUYEÃN CHÍ NGOÂN II–2 SVTH : BUØI QUANG SÔN MO PHOÛNG HEÄ THOÁNG TÖÏ ÑOÄNG ÑÒNH VÒ CAMERA GIAÙM SAÙT BAÈNG LOGIC MÔØ Söû duïng caùc haøm lieân thuoäc ñeå tính ñoä phuï thuoäc cuûa moät phaàn töû x naøo ñoù coù hai caùch: tính tröïc tieáp (neáu µF(x) ôû daïng coâng thöùc töôøng minh) hoaëc tra baûng (neáu µF(x) ôû daïng baûng). Caùc haøm lieân thuoäc µF(x) coù daïng “trôn” ñöôïc goïi laø haøm lieân thuoäc kieåu S. Ñoái vôùi haøm lieân thuoäc kieåu S, do caùc coâng thöùc bieåu dieãn µF(x) coù ñoä phöùc taïp lôùn neân thôøi gian tính ñoä phuï thuoäc cho moät phaàn töû laâu. Trong kyõ thuaät ñieàu khieån môø thoâng thöôøng, caùc haøm lieân thuoäc kieåu S thöôøng ñöôïc thay gaàn ñuùng baèng moät haøm tuyeán tính töøng ñoaïn. Moät haøm lieân thuoäc coù daïng tuyeán tính töøng ñoaïn ñöôïc goïi laø haøm lieân thuoäc coù möùc chuyeån ñoåi tuyeán tính. µF(x) 1 0 m1 m2 Hình II–2 m3 m4 x Haøm lieân thuoäc µF(x) coù möùc chuyeån ñoåi tuyeán tính Trung tâm Học liệu ĐH Cần Thơ @ Tài liệu học tập và nghiên cứu Haøm lieân thuoäc µF(x) ôû Hình II–2 vôùi m1 = m2 vaø m3 = m4 chính laø haøm phuï thuoäc cuûa moät taäp kinh ñieån. I.1.2 .2 Ñoä cao, mieàn xaùc ñònh vaø mieàn tin caäy cuûa taäp môø: Ñoä cao cuûa moät taäp môø F (treân taäp neàn X) laø giaù trò: h = sup μF (x) x∈M Kyù hieäu sup μ F (x ) chæ giaù trò nhoû nhaát trong taát caû caùc giaù trò chaën treân x∈M haøm µ(x). Moät taäp môø vôùi ít nhaát moät phaàn töû coù ñoä phuï thuoäc baèng 1 ñöôïc goïi laø taäp môø chính taéc töùc laø h = 1, ngöôïc laïi moät taäp môø F vôùi h < 1 ñöôïc goïi laø taäp môø khoâng chính taéc. Mieàn xaùc ñònh cuûa taäp môø F (treân taäp neàn X), ñöôïc kyù hieäu bôûi S laø taäp con cuûa X thoûa maõn: S = suppµF(x) = { x ∈ M | µF(x) > 0} Mieàn tin caäy cuûa taäp môø F (treân taäp neàn X), ñöôïc kyù hieäu bôûi T laø taäp con cuûa X thoûa maõn: GVHD : Th.s NGUYEÃN CHÍ NGOÂN II–3 SVTH : BUØI QUANG SÔN MO PHOÛNG HEÄ THOÁNG TÖÏ ÑOÄNG ÑÒNH VÒ CAMERA GIAÙM SAÙT BAÈNG LOGIC MÔØ T = { x ∈ M | µF(x) = 1} µF(x) 1 0 x Mieàn tin caäy Mieàn xaùc ñònh Hình II–3 Mieàn xaùc ñònh vaø mieàn tin caäy cuûa moät taäp môø. II.1.3 Caùc pheùp toaùn treân taäp môø : II.1.3.1 Pheùp hôïp : Hôïp cuûa hai taäp môø A vaø B coù cuøng taäp neàn X laø moät taäp môø cuõng xaùc ñònh treân taäp neàn X vôùi haøm lieân thuoäc: µA∪B(x) = max{µA(x), µB(x)} (Luaät laáy max), Trung tâm Học liệu ĐH Cầnµ Thơ @ Tài liệu học tập và nghiên cứu µA(x) µB(x) x Hình II–4 Haøm lieân thuoäc cuûa hôïp hai taäp môø coù cuøng taäp neàn. Coù nhieàu coâng thöùc khaùc nhau ñöôïc duøng ñeå tính haøm lieân thuoäc µA∪B(x) cuûa hôïp hai taäp môø nhö: max{µ A ( x), µ B ( x)} neáu min{µ A ( x), µ B ( x)} = 0 , 1 neá u min{ µ ( x ), µ ( x )} ≠ 0 A B  1. µ A∪ B ( x) =  2. µA∪B(x) = min{1, µA(x) + µ B(x)} 3. µ A∪ B ( x) = µ A ( x) + µ B ( x) 1 + µ A ( x) + µ B ( x) (Toång Einstein), 4. µA∪B(x) = µA(x) + µB(x) - µA(x).µB(x) GVHD : Th.s NGUYEÃN CHÍ NGOÂN (Pheùp hôïp Lukasiewicz), II–4 (Toång tröïc tieáp),... SVTH : BUØI QUANG SÔN MO PHOÛNG HEÄ THOÁNG TÖÏ ÑOÄNG ÑÒNH VÒ CAMERA GIAÙM SAÙT BAÈNG LOGIC MÔØ a) µA(x) µB(y) x b) y µA(x, y) M×N y µB(x, y) x x M×N y µA∪B(x, y) c) Trung tâm Học liệu ĐH Cần Thơ @ Tài xliệu học tập và nghiên cứu M×N y Hình II–5 Pheùp hôïp hai taäp môø khoâng cuøng taäp neàn: a) Haøm lieân thuoäc cuûa hai taäp môø A, B. b) Ñöa hai taäp môø veà chung moät taäp neàn M × N. c) Hôïp hai taäp môø treân taäp neàn M × N. Coù hai taäp môø A (taäp neàn M) vaø B (taäp neàn N). Do hai taäp neàn M vaø N ñoäc laäp vôùi nhau neân haøm lieân thuoäc µA(x), x ∈ M cuûa taäp môø A seõ khoâng phuï thuoäc vaøo N vaø ngöôïc laïi µB(y), y ∈ N cuûa taäp môø B cuõng seõ khoâng phuï thuoäc vaøo M. Ñieàu naøy theå hieän ôû choã treân taäp neàn môùi laø taäp tích M × N haøm µA(x) phaûi laø moät maët “cong” doïc theo truïc y vaø µB(y) laø moät maët “cong” doïc theo truïc x. Taäp môø A ñöôïc ñònh nghóa treân hai taäp neàn M vaø M × N. Ñeå phaân bieät ñöôïc chuùng, kyù hieäu A seõ ñöôïc duøng ñeå chæ taäp môø A treân taäp neàn M × N. Töông töï, kyù hieäu B ñöôïc duøng ñeå chæ taäp môø B treân taäp neàn M × N, vôùi nhöõng kyù hieäu ñoù thì: GVHD : Th.s NGUYEÃN CHÍ NGOÂN II–5 SVTH : BUØI QUANG SÔN