Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 529 Mã bài: 125 Thiết kế và thực hiện xe lăn điện điều khiển bằng mắt Design and implementation of an eye-gaze controlled electric wheelchair Huỳnh Thái Hoàng Trường Đại học Bách Khoa TPHCM e-Mail: hthoang@hcmut.edu.vn Tóm tắt Bài báo trình bày một thiết kế mới xe lăn điện điều khiển bằng mắt giúp hỗ trợ người khuyết tật và người già di chuyển. Xe lăn được truyền động dùng hai động cơ DC không chổi than gắn vào hai bánh xe sau, vận tốc động cơ được điều khiển PID bằng mạch công suất dựa trên vi điều khiển. Xe lăn được trang bị các loại cảm biến như encoder, la bàn điện tử, GPS và cảm biến siêu âm để định vị và phát hiện chướng ngại vật. Thông tin từ các cảm biến sẽ được xử lý kết hợp với hướng nhìn của mắt giúp người sử dụng điều khiển xe lăn bằng mắt dễ dàng, linh hoạt và an toàn. Một camera được lắp đặt phía trước ghế ngồi của xe lăn để thu ảnh mặt người sử dụng. Kỹ thuật xử lý ảnh được sử dụng để tách ra vùng chứa ảnh mắt người. Mạng thần kinh với ngõ vào là các đặc trưng đặc trưng PCA của ảnh mắt được sử dụng để xác định hướng nhìn của mắt. Một giao thức điều khiển tiện dụng được đưa ra giúp người sử dụng thay đổi tín hiệu đặt vận tốc tới và vận tốc xoay của xe lăn, giúp người sử dụng điều khiển dễ dàng và linh hoạt tương tự như dùng cần điều khiển. Kết quả thử nghiệm cho thấy xe lăn điều khiển bằng mắt hoạt động tốt, an toàn trong nhà cũng như ngoài trời. Abstract: The paper presents the design and implemetation of a new eye-gaze controlled eletric wheelchair for disabled and elderly people who have difficulty in mobility. The wheelchair is driven by two brushless DC motors attached to the rear wheels, the velocity of the motors are PID-controlled by microcontroller-based power circuits. The wheelchair is equiped with different types of sensors such as encoder, electronic compass, GPS sensor and ultra-sonic sensors for positioning and obstacle detection. Information from the sensors will be processed and combined with eye gaze to help the user control the wheelchair easily, flexibly and safely. A camera is installed in front of the wheelchair to capture the user's face. Image processing techniques are employed to extract the eye regions. Neural networks with the input being the PCA features of the eye images are used to determine the eye gaze. A convinient control protocol is developed to allow the user change the desired forward velocity and rotational velocity of the wheelchair in the same way as to use a joytick. Experiment results show that the wheelchair operates well and safely in indoor and outdoor enviroment. 1. Giới thiệu Những năm gần đây, nhiều dự án nghiên cứu xe lăn thông minh đã được các nhóm nghiên cứu trên thế giới thực hiện nhằm mục đích chế tạo ra loại xe lăn điều khiển tự động tiện dụng, an toàn, thân thiện với người sử dụng, góp phần giúp người khuyết tật và người già hòa nhập với cuộc sống cộng đồng dễ dàng hơn, từ đó giảm nhẹ gánh nặng cho xã hội. Xe lăn thông minh phải có giao tiếp thân thiện với người dùng, có khả năng trợ giúp hoạch định đường đi và tự động điều khiển giúp người sử dụng xe lăn không phải liên tục ra lệnh điều khiển trong quá trình di chuyển, có khả năng phát hiện và cảnh báo rủi ro trong quá trình di chuyển. Một trong những hướng nghiên cứu xe lăn thông minh là phát triển giao tiếp điều khiển xe lăn bằng mắt để hỗ trợ những người không thể sử dụng cần điều khiển bằng tay. Nghiên cứu [1] thiết kế xe lăn điều khiển bằng mắt, trong đó hướng nhìn được xác định bằng cách đo điện mắt. Việc đo điện mắt rất bất tiện vì phải gắn nhiều điện cực quanh mắt của người sử dụng. Tiếp cận xác định hướng nhìn theo cách xử lý hình ảnh, các công trình [2-4] thiết kế các xe lăn điều khiển bằng mắt sử dụng camera đội đầu để thu ảnh mắt. Thiết kế này nhằm thu được ảnh mắt có độ phân giải cao, giảm ảnh hưởng bởi nhiễu nhờ đó dễ dàng hơn trong việc xử lý ảnh để xác định hướng nhìn. Tuy nhiên, phương án thiết kế này cũng gây khó chịu cho người sử dụng vì lúc nào cũng phải mang một camera gắn vào vào nón đội đầu. Gần đây, công trình nghiên cứu [5] điều khiển xe lăn bằng mắt sử dụng camera gắn cố định vào khung xe ở phía trước người sử dụng. Camera cận hồng ngoài (Near Infrared camera) được sử dụng để thu ảnh mặt người, nhờ đó mà vị trí con ngươi được xác định dễ dàng, từ đó có thể xác định được hướng nhìn của mắt để ra lệnh điều khiển xe lăn. 530 Huỳnh Thái Hoàng VCM2012 Bài báo này đề xuất một thiết kế mới cho xe lăn điện điều khiển bằng mắt sử dụng webcam thông thường gắn cố định vào khung xe để thu ảnh mặt người. Phần cứng của xe lăn gồm động cơ không chổi than, các loại cảm biến định vị và phát hiện vật cản, bộ điều khiển nhúng. Mạng neuron hồi qui được huấn luyện học đặc trưng PCA của ảnh mắt được sử dụng để xác định hướng nhìn để điều khiển xe lăn. Các phần tiếp theo của bài báo như sau: mục 2 thiết kế phần cứng của xe lăn điện. Mục 3 xây dựng giải thuật điều khiển xe lăn bằng mắt. Mục 4 trình bày kết quả thực nghiệm. Kết luận được trình bày ở mục 5. 2. Thiết kế phần cứng Sơ đồ khối tổng quát xe lăn điện được thiết kế như hình 1, các thiết bị điều khiển và cảm biến được lắp đặt trên xe lăn như hình 2. Xe lăn điện gồm các thành chính như sau: Khung sườn: Phần cơ của xe lăn điện được thiết kế dựa trên khung sườn của loại xe lăn đẩy tay thông thường, toàn bộ khung được làm bằng inox giúp xe cứng chắc. Khung xe lăn được gia cố thêm ở phần gắn hai bánh sau để tăng khả năng chịu lực. Hai bánh sau của xe lăn được thay thế bằng hai bánh xe truyền động dùng động cơ. Hai bánh trước là hai bánh tự do giúp xe lăn có thể di chuyển linh hoạt theo sự điều khiển của hai bánh chủ động ở phía sau. Dưới gầm xe có hàn thêm các giá đỡ để gán bình ắc-qui và các bản mạch điều khiển. H. 1 Sơ đồ khối phần cứng xe lăn điện H. 2 Bố trí thiết bị trên xe lăn Động cơ: Xe lăn được truyền động bằng 2 động cơ không chổi than (Brushless DC motor - BLDC) gắn liền với bánh xe. Đây là loại động cơ được sử dụng trong các xe đạp điện, công suất 300W, cung cấp đủ moment để truyền động cho xe lăn mà không cần hộp số. Thiết kế này giúp phần cơ của xe lăn gọn nhẹ, dễ bảo trì hơn so với phương án dùng động cơ DC có chổi than kết hợp với hộp số. Nguồn điện cung cấp cho động cơ là ắc-qui 48V. Cảm biến: Xe lăn được trang bị các loại cảm biến: - Cảm biến đĩa mã quang (encoder) được lắp đặt để đo tốc độ của hai bánh sau, cung cấp thông tin phản hồi để các bộ điều khiển động cơ thực hiện chức năng điều khiển PID, đảm bảo hai bánh chủ động quay đúng vận tốc đặt cần thiết để xe lăn di chuyển với vận tốc tới và vận tốc xoay mong muốn. - Cảm biến la bàn và định vị toàn cầu (Global Positioning System - GPS) được sử dụng để xác định phương hướng và vị trí của xe lăn. Các thông tin này cần thiết để điều khiển xe lăn di chuyển tự động theo lộ trình được hoạch định bởi các giải thuật điều khiển thông minh sẽ được phát triển trong thời gian tới. Dữ liệu GPS được thu trực tiếp và xử lý trên máy tính. Dữ liệu từ các cảm biến siêu âm được nhận qua cổng UART bằng phương pháp hỏi vòng. Mỗi cảm biến được gán một địa chỉ, khi cảm biến siêu âm gửi dữ liệu cho vi điều khiển, dựa vào địa chỉ sẽ xác định được đó là dữ liệu từ cảm biến nào. Bộ điều khiển động cơ: gồm vi mạch MC33035 điều khiển vòng hở động cơ BLDC có chức năng xuất tín hiệu kích MOSFET cấp điện các cho cuộn dây của động cơ tương ứng với vị trí của rotor đọc về từ cảm biến Hall. Vi điều khiển PIC16F887 đọc tín hiệu đo vận tốc động cơ từ encoder và thực hiện chức năng điều khiển PID để điều khiển vận tốc động cơ bám theo tín hiệu vận tốc đặt từ vi điều khiển trung tâm. Webcam Laptop Joytick Các c ảm biến Đ ộng c ơ BLDC Encoder Acquy & các mạch điện La bàn đi ện tử GPS Máy tính Vi đi ều khiển trung tâm PIC16F887 điều khiển PID Camera Bánh trái C ảm biến siêu âm La bàn điện tử C ần điều khi ển C ảm biến GPS MC33035 Ghép cách ly + c ầu MOSFET C ảm biến Hall C ảm biến Encoder PIC16F887 điều khiển PID Bánh ph ải MC33035 Ghép cách ly + c ầu MOSFET C ảm biến Hall C ảm biến Encoder Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 531 Mã bài: 125 Bộ điều khiển trung tâm: Vi điều khiển ARM Cortex LPC1769 đảm nhận vai trò của điều khiển trung tâm, thực hiện các chức năng: - Nhận tín hiệu yêu cầu tăng/giảm vận tốc dài và vận tốc xoay của xe lăn từ cần điều khiển qua cổng SPI (trường hợp điều khiển bằng tay) hoặc máy tính qua cổng UART3 (trường hợp điều khiển bằng mắt), tính toán vận tốc đặt cho bánh phải và bánh trái, truyền tín hiệu đặt vận tốc bánh phải và bánh trái xuống hai vi điều khiển PIC16F887 điều khiển động cơ thông qua hai cổng UART1 và UART2. - Đọc tín hiệu từ cảm biến la bàn điện tử để định hướng và từ cảm biến siêu âm để phát hiện chướng ngại vật. Ở chế độ điều khiển bằng tay hoặc bằng mắt, bộ điều khiển trung tâm sẽ xuất tín hiệu yêu cầu dừng động cơ nếu người điều khiển xe lăn thẳng vào chướng ngại vật. Ở chế độ điều khiển tự động, bộ điều khiển trung tâm sẽ xuất tín hiệu điều khiển tự động tránh chướng ngại vật. Máy tính: thực hiện các chức năng: - Đọc ảnh mặt người vận hành từ webcam, xử lý ảnh xác định hướng nhìn, thay đổi vận tốc tới và vận tốc xoay mong muốn dựa vào hướng nhìn. Giao thức điều khiển xe lăn bằng mắt sẽ được trình bày chi tiết ở mục tiếp theo. - Đọc tín hiệu từ cảm biến GPS và tính toán xác định vị trí của xe lăn. Hoạch định quỹ đạo xe lăn theo một giải thuật điều khiển thông minh. Chức năng này sẽ được phát triển trong các nghiên cứu tiếp theo. 3. Thiết kế chương trình điều khiển xe lăn bằng mắt 3.1 Giải thuật xác định hướng nhìn Lưu đồ giải thuật xác định hướng nhìn được trình bày ở hình 3 ([6]). Webcam được sử dụng để thu nhận ảnh người sử dụng. Giải thuật Adaboost và đặc trưng Haar được sử dụng để phát hiện mặt và hai mắt. Ảnh mắt được trích đặc trưng PCA. Đặc trưng PCA thực chất là tọa độ của ảnh mắt trong không gian mắt riêng được xây dựng từ tập ảnh mắt mẫu. Hình 4 minh họa các mắt riêng vượt trội trích ra từ tập ảnh mắt mẫu. Các đặc trưng PCA của ảnh mắt được sử dụng để huấn luyện mạng thần kinh hồi qui có cấu trúc như hình 5. Với cấu hình này, có thể huấn luyện mạng thần kinh để ngõ ra của mạng giữ nguyên trạng thái hướng nhìn ở thời điểm trước đó nếu các đặc trưng ảnh mắt thu được ở thời điểm hiện tại không rõ ràng do chớp mắt hoặc do mắt chuyển hướng, nhờ vậy nâng được tỉ lệ xác định đúng hướng nhìn. H. 3 Lưu đồ xử lý ảnh xác định hướng nhìn H. 4 Các mắt riêng (Eigeneyes) Cấu trúc của mạng như sau: Mạng có d ngõ vào, tương ứng với số đặc trưng PCA vượt trội của ảnh mắt. Cụ thể, trong nghiên cứu này d được chọn bằng 10. Mạng có 5 ngõ ra tương ứng với 5 trạng thái của mắt (nhìn thẳng, nhìn lên, nhìn trái, nhìn phải và nhắm mắt) cần phải xác định. Lớp ẩn gồm 50 tế bào thần kinh với hàm kích hoạt dạng S lưỡng cực (sigmoid), lớp ra gồm 5 tế bào thần kinh có hàm kích hoạt tuyến tính. Thu ảnh từ Webcam Bắt đầu Yes No Tiền xử lý ảnh Phát hiện mặt dùng Adaboost và đặc trưng Haar Tìm thấy mặt ? Ước lượng vị trí hai mắt Phát hiện mắt dùng Adaboost và đặc trưng Haar Tìm thấy mắt ? Tính đặc trưng PCA của từng mắt Xác định hướng nhìn của từng mắt dùng mạng thần kinh Kết thúc Kết luận hướng nhìn chung của hai mắt Yes No 532 Huỳnh Thái Hoàng VCM2012 H. 5 Mạng thần kinh hồi qui xác định hướng nhìn Vì mạng thần kinh hồi qui ở hình 5 là mạng động nên để huấn luyện mạng phải thu thập một chuỗi ảnh mắt mẫu theo thời gian. Dữ liệu ngõ vào huấn luyện mạng ở thời điểm lấy mẫu k gồm các đặc trưng PCA của ảnh mắt ở thời điểm đó và giá trị các ngõ ra của mạng ở thời điểm k1. Dữ liệu ngõ ra huấn luyện mạng ở thời điểm k được gán theo bảng 1. Nếu ảnh mắt ở thời điểm k rõ ràng thì gán ngõ ra tương ứng với hướng nhìn của ảnh mắt bằng 1, các ngõ ra còn lại bằng 0. Ngược lại, nếu ảnh mắt ở thời điểm k không rõ ràng thì gán dữ liệu ngõ ra để huấn luyện bằng giá trị ngõ ra của mạng ở thời điểm k1. Lưu đồ huấn luyện mạng hồi qui trình bày ở hình 6. Hình 7 là giải thuật xác định hướng nhìn dùng mạng thần kinh. Các đặc trưng PCA của ảnh mắt cần xác định hướng nhìn được đưa vào ngõ vào của mạng thần kinh để tính ngõ ra. Hướng nhìn của mắt được xác định là hướng tương ứng với ngõ ra có giá trị lớn nhất trong 5 ngõ ra của mạng. Bảng 1: Quan hệ giữa hướng nhìn và ngõ ra của mạng thần kinh hồi qui Hướng nhìn của mắt Ngõ ra của mạng thần kinh hồi qui y 1 (k) y 2 (k) y 3 (k) y 4 (k) y 5 (k) Nhìn thẳng 1 0 0 0 0 Nhìn lên 0 1 0 0 0 Nhìn trái 0 0 1 0 0 Nhìn phải 0 0 0 1 0 Nhắm mắt 0 0 0 0 1 Không rõ y 1 (k1) y 2 (k1) y 3 (k1) y 4 (k1) y 5 (k1) H. 6 Lưu đồ huấn luyện mạng thần kinh H. 7 Lưu đồ xác định hướng nhìn dùng mạng thần kinh Mạng thần kinh hồi qui ở trên được sử dụng để xác định hướng nhìn riêng của từng mắt. Để điều khiển xe lăn, cần xác định hướng nhìn chung cho cả hai mắt. Gọi D R (k), D L (k) tương ứng là hướng nhìn của mắt phải và mắt trái được xác định bởi mạng thần kinh ở thời điểm k. Do ảnh hưởng của nhiễu ánh sáng môi trường nên thực tế xuất hiện hai tình huống: không xác định được hướng nhìn của một hoặc cả hai mắt (D R (k) = null và/hoặc D L (k) = null); hoặc hướng nhìn của hai mắt được xác định khác nhau (D R (k)  D L (k)). Gọi D C (k) là hướng nhìn chung của hai mắt, lưu đồ ở hình 8 xử lý các tình huống nêu trên để đưa ra hướng nhìn chung của hai mắt tin cậy nhất có thể. Giao thức Đọc ảnh mắt cần xác định hướng Bắt đầu Kết thúc Tính tọa độ ảnh mắt trong không gian mắt riêng Tính ngõ ra của mạng Kết luận về hướng nhìn Đọc các mắt riêng và trọng số mạng thần kinh đã lưu trữ Đọc tập ảnh mắt mẫu Bắt đầu Phân tích PCA Xác định và lưu trữ tập hợp các mắt riêng Kết thúc Tính tọa độ các ảnh mắt mẫu trong không gian mắt riêng Tạo tập dữ liệu huấn luyện mạng thần kinh Huấn luyện mạng Lưu trọng số mạng y 1 y 2  y 5   x 1 x 2 x d z  1 z  1 z  1 Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 533 Mã bài: 125 điều khiển xe lăn bằng mắt trình bày ở mục tiếp theo dựa trên hướng nhìn chung của hai mắt. H. 8 Lưu đồ xác định hướng nhìn chung của hai mắt 3.2 Giao thức điều khiển xe lăn bằng mắt Để xe lăn di chuyển theo một quỹ đạo mong muốn, cần phải điều khiển vận tốc tới v và vận tốc xoay  của xe lăn (hình 9). Đối với xe lăn điện thông thường, vận tốc tới v và vận tốc xoay  của xe lăn có thể thay đổi nhờ cần điều khiển: di chuyển cần điều khiển tới lui để thay đổi v, di chuyển cần điều khiển sang phải hoặc sang trái để thay đổi  (xem hình 10a). H. 9 Các vận tốc của xe lăn H. 10 Thay đổi tốc độ đặt của xe lăn Để trợ giúp người không thể dùng tay điều khiển xe lăn điện, một giao thức điều khiển xe lăn bằng mắt thân thiện với người dùng đã được xây dựng dựa trên nguyên tắc cơ bản ở hình 3b. Để kích hoạt giao thức điều khiển, trước tiên người sử dụng phải nhìn thẳng vào camera, lặp lại động tác nhắm mắt và mở mắt ba lần liên tiếp. Để chống tín hiệu nhiễu do chớp mắt hay liếc mắt nhanh, trạng thái của mắt chỉ được xác nhận nếu được duy trì trong khoảng thời gian tối thiểu là 400ms. Khi tín hiệu kích hoạt được chấp nhận, cờ báo điều khiển bằng mắt EyeCtrlFlag chuyển sang trạng thái ON, hệ thống phát ra ba tiếng bíp cao và bật đèn báo “Start” trên cửa sổ điều khiển, báo hiệu hệ thống sẳn sàng nhận tín hiệu điều khiển xe lăn bằng mắt. Để người sử dụng có thể dễ dàng và linh hoạt điều khiển xe lăn bằng mắt, và cũng để tương thích với những xe lăn dùng cần điều khiển, giao thức điều khiển dựa vào sự thay đổi hướng nhìn để thay đổi vận tốc tới và vận tốc xoay mong muốn của xe lăn theo lưu đồ ở hình 11. Vận tốc tới mong muốn của xe lăn từ 0 đến V max được lượng tử hóa làm 10 mức, hai mức vận tốc liên tiếp hơn kém nhau V max /10. Như vậy giá trị biến vận tốc tới mong muốn v có thể nhận được giá trị số nguyên từ 0 đến 10. Khi mắt nhìn lên (dài hơn 400 mili giây), v tăng 1 mức; khi nhắm mắt (thời gian dài hơn 400 mili giây nhưng nhỏ hơn 1 giây), v giảm mức. Để báo hiệu cho người sử dụng, hệ thống phát một tiếng bíp cao để xác nhận sự thay đổi mức vận tốc tới mong muốn. Nếu đã v đạt đến giá trị nhỏ nhất (v=0), hệ thống không thể tiếp tục giảm v, khi đó nếu tiếp tục nhận được tín hiệu yêu cầu giảm v thì hệ thống sẽ báo hiệu không thể thực hiện được yêu cầu bằng một âm bíp dài. Tương tự, vận tốc xoay  của xe lăn trong tầm từ xoay trái tối đa đến xoay phải tối đa được lượng tử hóa thành số nguyên từ 10 đến 10. Giá trị  =0 tương ứng với hình huống xe lăn đi thẳng. Để tăng (hoặc giảm) giá trị vận tốc xoay  mong muốn, tương ứng nhìn phải (hoặc nhìn trái) trong khoảng thời gian tốt thiểu 400 mili giây. Âm thanh báo hiệu cho người sử dụng được thiết kế tương tự như trường hợp điều khiển vận tốc tới. tăng v giảm  tăng  giảm v (a) Dùng cần điều khiển (b) Bằng mắt X Y b  L v   R qu ỹ đạo mong muốn Đ Đ Đ Đ Đ D C ( k ) = null Kết thúc Bắt đầu D L ( k ) = D R ( k ) = null ? D R ( k ) = null ? D L ( k ) = null ? D R ( k ) = D L ( k ) ? D C ( k ) = D L ( k ) S D C ( k ) = D R ( k ) D C ( k ) = D R ( k ) D R (k) = D C (k  1) ? D C ( k ) = D R ( k ) D L (k) = D C (k  1) ? D C ( k ) = D L ( k ) Đ D C ( k ) = null S S S S S giảm v giảm  tăng  tăng v 534 Huỳnh Thái Hoàng VCM2012 H. 11 Lưu đồ điều khiển xe lăn bằng mắt Để chấm dứt tương tác điều khiển bằng mắt, nhắm mắt trong khoảng thời gian 2 giây. Lúc này xe lăn vẫn di chuyển theo vận tốc tới và vận tốc xoay đã đặt. Chức năng này giúp người sử dụng có thể điều khiển xe lăn di chuyển liên tục nhưng không cần thiết phải nhìn vào camera liên tục, tạo sự thoải mái cho người sử dụng. Khi muốn dừng xe lăn khẩn cấp, người sử dụng nhắm mắt trong 3 giây. Sau khi lệnh chấm dứt điều khiển bằng mắt hoặc lệnh dừng khẩn cấp được chấp nhận, hệ thống phát ba tiếng bíp thấp và tắt đèn báo “Start” trên cửa sổ điều khiển báo trạng thái dừng hoạt động. Muốn điều khiển xe lăn bằng mắt trở lại, phải kích hoạt lại giao thức điều khiển như đã trình bày ở trên. 3.2 Giải thuật điều khiển động cơ Mô hình xe lăn gồm hai bánh xe chủ động lắp ở phía sau được truyền động bằng động cơ DC không chổi than, hai bánh trước tự do. Phương trình mô tả quan hệ giữa vận tốc chuyển động của xe lăn và vận tốc góc của hai bánh xe:                         L R b R b R RR v    22 22 (1) Trong đó: - v là vận tốc tới của xe lăn -  là vận tốc xoay của xe lăn - R là bán kính của 2 bánh xe chủ động - b là phân nửa khoảng cách giữa 2 bánh xe chủ động -  R và  L là vận tốc góc của bánh xe phải và trái Từ (1) có thể tính được vận tốc đặt của hai bánh khi biết vận tốc tới và vận tốc xoay mong muốn của xe lăn Rbv R /)(   (2) Rbv L /)(   (3) Hai bộ điều khiển PID được sử dụng để điều khiển vận tốc hai bánh đạt vận tốc đặt tương ứng với vận tốc tới và vận tốc xoay mong muốn của xe lăn. 4. Kết quả thực nghiệm Xe lăn điện điều khiển bằng mắt thiết kế ở trên đã được chế tạo thử nghiệm tại Phòng Thí nghiệm Điều khiển tự động, Khoa Điện-Điện Tử, Đại học Bách Khoa TPHCM. Hình 12 là hình chụp tổng thể xe lăn điện sau khi thi công. Các bánh xe truyền động dùng động cơ BLDC được gắn vào khung xe lăn một cách chắc chắn và có tính thẩm mỹ. Các mạch điều khiển, mạch lái động cơ và mạch cảm biến hoặc động tin cậy, chống nhiễu tốt. Giao diện điều khiển xe lăn điện bằng mắt trên máy tính (hình 13) được thiết kế rất thân thiện và tiện dụng. H. 12 Xe lăn điện sau khi thi công Khởi động, gán v=0,  =0 EyeCtrlFlag = OFF Yes No Chớp mắt ba lần? Gán EyeCtrlFlag = ON, phát ba tiếng bíp cao Thu ảnh mắt, xử lý xác định trạng thái của mắt Thu ảnh mắt, xử lý xác định trạng thái của mắt Nhìn lên? Tăng v Đ Nhìn phải? Tăng  Nhìn trái? Giảm  T nhắm <1s S Dừng khẩn cấp Gán v=0,  =0 EyeCtrlFlag=OFF Kết thúc điều khiển bằng mắt EyeCtrlFlag=OFF Nhắm mắt? 1s< T nhắm <2s T nhắm >3s Giảm v Đ Đ Đ Đ Đ S S S S S S Đ Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 535 Mã bài: 125 H. 13 Giao diện điều khiển xe lăn điện bằng mắt Xe lăn điện điều khiển bằng mắt đã được vận hành thử nghiệm ở điều kiện trong phòng và ngoài trời. Kết quả thực nghiệm cho thấy xe lăn hoạt động an toàn, không va chạm với các chướng ngại vật trong phòng cũng như ngoài trời nhờ bộ điều khiển trung tâm kết hợp thông tin từ hướng nhìn với thông tin phản hồi từ cảm biến siêu âm trong khi đưa ra lệnh điều khiển vận tốc hai bánh của xe lăn. Người sử dụng có thể điều khiển xe lăn bằng mắt một cách dễ dàng và linh hoạt, kết quả điều khiển không bị ảnh hưởng bởi điều kiện ánh sáng môi trường. 5. Kết luận Bài báo đã trình bày một thiết kế mới xe lăn điện điều khiển bằng mắt. Xe được truyền động dùng hai động cơ BLDC có rotor gắn chung vào bánh xe, nhờ đó làm cho phần cơ của xe lăn điện trở nên gọn nhẹ, dễ bảo trì. Giao thức điều khiển bằng mắt được thiết kế tiện dụng, sử dụng camera gắn vào khung xe thay vì camera gắn vào nón đội đầu, tạo sự thỏa mái cho người sử dụng. Mạng neuron hồi qui kết hợp với đặc trưng PCA xác định hướng nhìn chính xác, bền vững với ánh sáng môi trường, giúp xe lăn điện điều khiển bằng mắt có thể vận hành tốt trong phòng cũng như ngoài trời. Lời cám ơn Nghiên cứu này được tài trợ bởi Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh (VNU-HCM) trong đề tài mã số B2012-20-08. Tài liệu tham khảo [1] Al-Haddad. A; Sudirman, R.; Omar, C.; Hui, K. Y.; and Jimin, M. R. (2012), "Wheelchair Motion Control Guide Using Eye Gaze and Blinks Based on PointBug Algorithm," 2012 Third Int. Conf. on Intelligent Systems Modelling and Simulation, pp. 37-42. [2] Lin, C S.; Ho, C W.; Chen, W C.; Chiu, C C.; and Yeh, M S. (2006),"Powered wheelchair controlled by eye-tracking system", Optica Applicata, Vol 19, No. 2-3, pp. 401-412. [3] Rascanu, G. C.; and Solea, R. (2011), "Electric Wheelchair Control for People with Locomotor Disabilities Using Eye Movements," 15th International Conference on System Theory, Control, and Computing, pp. 1-5. [4] Bartolein, C.; Wagner, A.; Jipp, M.; & Badreddin, E. (2008), "Easing Wheelchair Control by Gaze-based Estimation of Intended Motion," 17th IFAC World Congress (IFAC'08). [5] Arai, K and Mardiyanto, R. (2011), "Electric Wheel Chair Controlled by Human Eyes Only with Obstacle Avoidance," International Journal of Research and Reviews in Computer Science, Vol. 2, No. 6, pp. 1235- 1242. [6] Huynh Thai Hoang (2012) "Xây dựng giải thuật xác định hướng nhìn từ ảnh có độ phân giải thấp sử dụng PCA và mạng thần kinh", Hội nghị cơ điện tử toàn quốc lần 6 (đã chấp nhận). Huỳnh Thái Hoàng sinh năm 1974 tại Việt Nam. Ông tốt nghiệp Thạc Sĩ và Tiến Sĩ chuyên ngành Điều khiển Tự Động tại Đại học Bách Khoa TPHCM năm 1999 và 2005. Ông đã nghiên cứu Sau Tiến Sĩ năm 2007 tại Đại học Haute Alsace (Pháp). Từ năm 1996, ông làm việc tại Bộ môn Điều Khiển Tự Động, Khoa Điện-Điện Tử, Đại học Bách Khoa TPHCM. Hướng nghiên cứu chính của ông bao gồm điều khiển thông minh, nhận dạng hệ thống và thị giác máy tính. K ết quả phát hiện mặt và hai mắt Kết quả xác định hướng nhìn chung của hai mắt Thống kế kết quả xác định hướng nhìn Kết quả xác định hướng nhìn hai mắt Nút ĐK xe lăn bằng tay Tùy chọn nguồn ảnh PP xác đ ịnh hướng nhìn Chọn lưu ảnh Thời gian xử lý Thông số bộ xử lý ảnh phát hiện mặt và hai mắt Vận tốc tới và vận tốc xoay mong muốn của xe lăn (ra lệnh bằng mắt) . cứu xe lăn thông minh là phát triển giao tiếp điều khiển xe lăn bằng mắt để hỗ trợ những người không thể sử dụng cần điều khiển bằng tay. Nghiên cứu [1] thiết kế xe lăn điều khiển bằng mắt, . của mắt để ra lệnh điều khiển xe lăn. 530 Huỳnh Thái Hoàng VCM2 012 Bài báo này đề xuất một thiết kế mới cho xe lăn điện điều khiển bằng mắt sử dụng webcam thông thường gắn cố định vào. tới và vận tốc xoay mong muốn của xe lăn. 4. Kết quả thực nghiệm Xe lăn điện điều khiển bằng mắt thiết kế ở trên đã được chế tạo thử nghiệm tại Phòng Thí nghiệm Điều khiển tự động, Khoa Điện- Điện