Đồ án tốt nghiệp - Quadcopter nhận dạng tụ sứ lỗi sử dụng kĩ thuật học sâu ứng dụng trong giám STM

Tên môn học: Khóa luận tốt nghiệp

Giá: 92.000đ

Tổng thanh toán:

92.000đ

Người đăng tải:

#10377

Chi tiết tài liệu :

Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa - Quadcopter nhận dạng tụ sứ lỗi sử dụng kĩ thuật học sâu ứng dụng trong giám sát thông minh - Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE)

Định dạng	PDF
Dung lượng	5.68 MB
Số trang	102
Ngành	CNKT điều khiển và TĐH

Lượt xem	63
Ngày đăng	03/01/2026

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

QUADCOPTER NHẬN DẠNG TỤ SỨ LỖI
SỬ DỤNG KĨ THUẬT HỌC SÂU ỨNG
DỤNG TRONG GIÁM SÁT THÔNG MINH
GVHD: PGS. TS. VŨ VĂN PHONG
Khóa: 2020
Ngành: CNKT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA
SVTH:
LÊ QUANG HUY

MSSV: 20151231

NGUYỄN ĐÌNH KHÔI

MSSV: 20151497

TP.Hồ Chí Minh, ngày 1 tháng 7 năm 2024

TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ

ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN

o0o-Tp. HCM, ngày

tháng

năm 2023

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Sinh viên thực hiện:
Lê Quang Huy

MSSV: 20151231

Điện thoại: 0334793878

Nguyễn Đình Khôi

MSSV: 20151479

Điện thoại: 0786101070

Chuyên ngành: Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
Hệ đào tạo: Đại học chính quy
Khóa: 2020 − 2024
I. TÊN ĐỀ TÀI:
QUADCOPTER NHẬN DẠNG TỤ SỨ LỖI BẰNG KĨ THUẬT HỌC SÂU ỨNG DỤNG
TRONG GIÁM SÁT THÔNG MINH

II. NHIỆM VỤ
1. Các số liệu, tài liệu ban đầu:

- Các thông số động lực học, phương pháp điều khiển quadcopter.
- Tham khảo các ứng dụng của nhận dạng AI trong thực tế.
- Tham khảo các dự án tránh vật cản, theo dõi người và điều khiển di chuyển
điểm đến điểm của drone.
2. Nội dung chính của đồ án:

- Tìm hiểu về hệ thống động lực và điều khiển quadcopter.
- Tìm hiểu về phương pháp điểu khiển quadcopter tự động.
- Lựa chọn phương pháp điều khiển quadcopter dự trên các dự án thực tế.
- Xây dựng mô hình hệ thống bằng các thiết bị phần cứng.
- Xây dựng chương trình điều khiển và nhận dạng tụ sứ.
- Thiết kế giao diện giám sát, điều khiển và cơ sở dữ liệu.

- Chạy thử nghiệm, cân chỉnh và sửa lỗi.
- Viết báo cáo luận văn.
3. Các sản phẩm dự kiến

- Mô hình thực tế.
- Video vận hành của hệ thống.
- Báo cáo tổng kết.
III. NGÀY GIAO ĐỒ ÁN: Ngày 20 tháng 3 năm 2024.
IV. NGÀY NỘP ĐỒ ÁN: Ngày 21 tháng 6 năm 2024.
V. HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS. Vũ Văn Phong.
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN

TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ

ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN

o0o-Tp. HCM, ngày

tháng

năm 2023

LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ tên sinh viên 1: Lê Quang Huy

MSSV: 20151231

Họ tên sinh viên 2: Nguyễn Đình Khôi

MSSV: 20151479

Tên đề tài: QUADCOPTER NHẬN DẠNG TỤ SỨ BẰNG KĨ THUẬT HỌC SÂU ỨNG
DỤNG TRONG GIÁM SÁT THÔNG MINH
Tuần/ngày

Nội dung

Xác nhận GVHD

Tuần 1 (01/03 - 06/03)

Lên ý tưởng thiết kế phần cứng

Tuần 2-3 (07/03 -
...

...
flight == args.mode:
debug_image_writer.write(img)
else:
cv2.imshow(out, img)
cv2.waitKey(1)
return

def prepare_visualisation(lidar_distance, person_center, person_to_track, image, yaw_command,
x_delta, y_delta, fps,velocity_x_command, lidar_on_target):
lidar_vis_x = image_width - 50
lidar_vis_y = image_height - 50
lidar_vis_y2 = int(image_height - lidar_distance * 200)
cv2.line(image,
ĐỒ ÁN TỐT
NGHIỆP(lidar_vis_x,lidar_vis_y), (lidar_vis_x, lidar_vis_y2), (0, 255, 0), thickness=10,84
lineType=8, shift=0)
cv2.putText(image, distance: + str(round(lidar_distance,2)), (image_width - 300, 200),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX , 1, (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA)

#draw path

cv2.LINE_AA)

#draw path
cv2.line(image, (int(image_center[0]), int(image_center[1])),
int(person_center[1])), (255, 0, 0), thickness=10, lineType=8, shift=0)

(int(person_center[0]),

#draw bbox around target
cv2.rectangle(image,(int(person_to_track.Left),int(person_to_track.Bottom)),
(int(person_to_track.Right),int(person_to_track.Top)), (0,0,255), thickness=10)

#show drone center
cv2.circle(image, (int(image_center[0]), int(image_center[1])), 20, (0, 255, 0), thickness=-1,
lineType=8, shift=0)

#show trackable center
cv2.circle(image, (int(person_center[0]), int(person_center[1])), 20, (0, 0, 255), thickness=-1,
lineType=8, shift=0)

#show stats
cv2.putText(image, fps: + str(round(fps,2)) + yaw: + str(round(yaw_command,2)) + forward:
+ str(round(velocity_x_command,2)) , (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX , 1, (0, 0, 255), 3,
cv2.LINE_AA)
cv2.putText(image,
lidar_on_target:

+
str(lidar_on_target),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX , 1, (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA)

(50,

100),

cv2.putText(image, x_delta: + str(round(x_delta,2)) + y_delta: + str(round(y_delta,2)), (50,
150), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX , 1, (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA)

visualize(image)

def calculate_ma(ma_array):
sum_ma = 0
for i in ma_array:
sum_ma = sum_ma + i

return sum_ma / len(ma_array)

while True:
# main program loop
True or False values depend whether or not
a PID controller or a P controller will be used

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
if STATE == track:
control.set_system_state(track)
STATE = track()
elif STATE == search:

85

if STATE == track:
control.set_system_state(track)
STATE = track()

elif STATE == search:
control.set_system_state(search)
STATE = search()

elif STATE == takeoff:
STATE = takeoff()

elif STATE == land:
STATE = land()

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

86