Xây dựng thuật toán bám đối tượng trên cơ sở xử lý ảnh cho UAV quadrotor
16 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.FEE.2024.65-71Từ khóa:
Thiết bị bay không người lái; Quadrotor; Mạng học sâu.Tóm tắt
Bài báo trình bày kết quả xây dựng thuật toán và thực nghiệm điều khiển bám đối tượng ứng dụng xử lý ảnh cho UAV quadrotor sử dụng mô hình động lực học của UAV quadrotor, mô hình học sâu và được tối ưu hóa cho hệ thống phần cứng. Hệ thống phần cứng sử dụng camera đo sâu, máy tính nhúng để thu thập dữ liệu hình ảnh, thông tin khoảng cách của đối tượng và tính toán, xử lý để đưa ra các tín hiệu điều khiển các động cơ thông qua bộ điều khiển bay nhằm đảm bảo bám và giữ khoảng cách giữa UAV và đối tượng. Kết quả đạt được của bài báo có thể đánh giá khả năng đáp ứng thời gian thực bài toán bám đối tượng dùng xử lý ảnh với phần cứng có tài nguyên hạn chế.
Tài liệu tham khảo
[1]. M. Dimitris, A. John and P. Nikos, “UAVs for Industrial Applications: Identifying Challenges and Opportunities from the Implementation Point of View”, Procedia Manufacturing Procedia Manufacturing, v. 55, 183-190, (2021). DOI: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2021.10.026
[2]. R. Shadie and Y. Suping, “A systematic review of UAV applications to education”, (2022).
[3]. Fakhar-I-Adil, Qureshi, A. Khan and Deeba, “Applications of Medical Drones in Public Health: An Overview”, (2021).
[4]. A. A. Laghari, A. K. Jumani, R. A. Laghari and H. Nawaz, “Unmanned Aerial Vehicles: A Review”, (2023). DOI: https://doi.org/10.1016/j.cogr.2022.12.004
[5]. F. Li, X. Fuhuai, W. Dongzheng and M. Guanglei, “The overview for UAV Air-Combat Decision method”, (2014).
[6]. W. Xudong, L. Bo and Z. Zhang, "Application of UAV Target Tracking Based on Computer," (2021).
[7]. B. Kamel and R. Naeem, "Human detection based on deep learning YOLO-v2 for real-time," (2021).
[8]. K. Lesole, W. Wanggen and H. Li, "Analysis Based on Recent Deep Learning Approaches Applied in Real-Time Multi-Object Tracking: A Review," (2021).
[9]. M. Mandal and S. K. Vipparthi, "An Empirical Review of Deep Learning Frameworks for Change Detection: Model Design, Experimental Frameworks, Challenges and Research Needs," (2022). DOI: https://doi.org/10.1109/TITS.2021.3077883
[10]. M. Karahan, H. Kurt and C. Kasnakoglu, "Autonomous Face Detection and Tracking Using Quadrotor UAV," (2020). DOI: https://doi.org/10.1109/ISMSIT50672.2020.9254469
[11]. H. C. Hsien, W. Y. Ta, K. Jau-Hong, S. Ming-Yu and C. Cheng-Chuan, "A hybrid moving object detection method for aerial images," (2010).
[12]. H. Saribas, B. Uzun, B. Benligiray, O. Eker and H. Cevikalp, "A Hybrid Method for Tracking of Objects by UAVs," (2019). DOI: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2019.00082
[13]. L.-Y. Lo, C. H. Yiu, Y. Tang, A.-S. Yang, B. Li and C.-Y. Wen, "Dynamic Object Tracking on Autonomous UAV System for Surveillance Applications," (2021).
[14]. M. Phạm Trung and T. Nguyễn Hoàng Thùy, "Mô hình điều khiển drone tự phát hiện và bám theo hướng di chuyển của con người," (2022).
[15]. G. Wang, Y. Chen, P. An, H. Hong, J. Hu and T. Huang, "UAV-YOLOv8: A Small-Object-Detection Model Based on Improved YOLOv8 for UAV Aerial Photography Scenarios," (2023). DOI: https://doi.org/10.3390/s23167190
[16]. Y. Zhang, P. Sun, Y. Jiang, D. Yu, F. Weng, Z. Yuan, P. Luo, W. Liu and X. Wang, "ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box," (2021). DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-20047-2_1
[17]. G. Ian, B. Yoshua and C. Aaron, "Deep Learning," (2016).
[18]. P. Rafael, N. S. L and S. Eduardo, "A Survey on Performance Metrics for Object-Detection Algorithms," (2020).
[19]. "Comet ML," [Online]. Available: https://www.comet.com/site/about-us/.
[20]. N. Developer, "NVIDIA TensorRT," [Online]. Available: https://developer.nvidia.com/tensorrt.
