Nghiên cứu xác định vị trí và góc nghiêng camera cho điều khiển cánh tay robot công nghiệp sử dụng thị giác đơn trên nền tảng ROS
- Tác giả: Đoàn Công Luận
Cơ quan:
Trường Đại học Mỏ - Địa chất, 18 Phố Viên, Hà Nội, Việt Nam
- *Tác giả liên hệ:This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
- Từ khóa: ROS, thị giác máy, ước lượng góc lệch, Robot công nghiệp, Visual servoing
- Nhận bài: 28-10-2025
- Sửa xong: 21-11-2025
- Chấp nhận: 28-11-2025
- Ngày đăng: 01-10-2026
- Lĩnh vực: Cơ khí, Điện - Điện tử - Tự động hóa
Tóm tắt:
Bài báo này đề xuất giải pháp thị giác máy đơn (Monocular Vision) tích hợp trên robot công nghiệp nhằm xác định vị trí và tư thế không gian của vật thể trong môi trường làm việc phi cấu trúc. Thách thức lớn nhất đối với camera 2D là sai số do biến dạng phối cảnh khi trục quang học không vuông góc với bề mặt vật thể. Để giải quyết vấn đề này, nghiên cứu xây dựng thuật toán dựa trên ma trận đồng nhất (Homography) để ước lượng chính xác góc nghiêng (Tilt Angle) giữa trục camera và pháp tuyến mặt phẳng, đồng thời tính toán khoảng cách và độ lệch ngang (Lateral Offset) dựa trên mô hình Pinhole. Hệ thống được triển khai trên nền tảng ROS (Robot Operating System) với kiến trúc phân tán Publisher/Subscriber, cho phép tách biệt luồng xử lý ảnh và luồng điều khiển động học. Kết quả thực nghiệm trên robot Niryo Ned 2 với các vật thể hình học cơ bản cho thấy hệ thống hoạt động ổn định theo thời gian thực (30Hz), sai số ước lượng khoảng cách dưới 2% và xác định chính xác góc nghiêng để robot thực hiện bù trừ tư thế tiếp cận. Giải pháp này mang lại hiệu quả cao về chi phí và khả năng tích hợp cho các ứng dụng tự động hóa trong công nghiệp mỏ.
[1] Hashimoto, K., A review on vision-based control of robot manipulators. Advanced Robotics, 2003. 17(10).
[2] Du, G., et al., Vision-based robotic grasping from object localization, object pose estimation to grasp estimation for parallel grippers: a review. Artificial Intelligence Review, 2021. 54(3): p. 1677-1734.
[3] Fu, H., et al. Deep ordinal regression network for monocular depth estimation. in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2018.
[4] O’Mahony, N., et al. Deep learning vs. traditional computer vision. in Science and information conference. 2019. Springer.
[5] Suzuki, S., Topological structural analysis of digitized binary images by border following. Computer vision, graphics, and image processing, 1985. 30(1): p. 32-46.
[6] Hu, M.-K., Visual pattern recognition by moment invariants. IRE transactions on information theory, 1962. 8(2): p. 179-187.
[7] Chaumette, F. and S. Hutchinson, Visual servo control. I. Basic approaches. IEEE Robotics & Automation Magazine, 2006. 13(4): p. 82-90.
[8] Quigley, M., et al., ROS: an open-source Robot Operating System. in ICRA workshop on open source software. 2009. Kobe.
Các bài báo khác
Toà soạn Tạp chí Công nghiệp Mỏ
Số 226 Đường Lê Duẩn, Quận Đống Đa, Thành phố Hà Nội
Tel:(+84-24) 36649158 Fax: (+84-24) 366159
Email:tccongnghiepmo@gmail.com