Đồ án tốt nghiệp - Ứng dụng công nghệ học sâu cho robot cứu hộ dưới nước

BỘ GIÁO DỤC &amp ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN

-⸙∆⸙-

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ HỌC SÂU CHO
ROBOT CỨU HỘ DƯỚI NƯỚC
GVHD : TS. DƯƠNG MINH THIỆN
SVTH : VÕ SỸ BÌNH

21151445

SVTH : NGUYỄN CHÍ TÂM

21151161

Khóa

: 2021

Ngành : CNKT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

TP. Hồ Chí Minh tháng 6 năm 2025

BỘ GIÁO DỤC &amp ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN

-⸙∆⸙-

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ HỌC SÂU CHO
ROBOT CỨU HỘ DƯỚI NƯỚC
GVHD : TS. DƯƠNG MINH THIỆN
SVTH : VÕ SỸ BÌNH

21151445

SVTH : NGUYỄN CHÍ TÂM

21151161

Khóa

: 2021

Ngành : CNKT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

TP. Hồ Chí Minh tháng 6 năm 2025

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. Hồ Chí Minh, ngày 11 tháng 6 năm 2025

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Giảng viên hướng dẫn

: TS. Dương Minh Thiện

Họ và tên sinh viên

: Võ Sỹ Bình

MSSV: 21151445

: Nguyễn Chí Tâm

MSSV: 21151161

Ngành

: CNKT ĐK-TĐH

Hệ đào tạo

: Đại học chính quy

Khóa

: 2021-2025

1. Tên đề tài: Ứng dụng công nghệ học sâu cho robot cứu hộ dưới nước
2. Các số liệu, tài liệu ban đầu:
-

Raspberry Pi 5 (8GB RAM) làm bộ xử lý trung tâm.

-

Pi Camera Module 3 (12MP) gắn chính giữa ROV, truyền ảnh 480x về
Raspberry Pi.
Arduino Due điều khiển PID 6 ESC + 6 động cơ (4 ngang, 2 thẳng
đứng).
Cảm biến:

-

-

-

✓ BNO055: đo góc nghiêng, định hướng
✓ DFRobot Gravity Pressure Sensor: đo áp suất nước.
Mô hình YOLOv11nano tương thích với Pi và độ phân giải ảnh sẽ trả
về bouding box rồi từ đó suy ra được các thông số quan trọng giúp điều
khiển ROV bao gồm:
✓ Ngưỡng d (khoảng cách) xác định để ROV dừng lại khi tiếp
cận mục tiêu.
✓ Góc lệch α để ROV di chuyển sang trái, sang phải so với
mục tiêu.
✓ Độ lệch sâu Z so với mục tiêu.
Calibration camera (Ma trận nội tại K đã thay đổi kích thước ảnh cho
input 480x480)
Truyền thông:
i

✓ USB: truyền lệnh từ Pi xuống Arduino.
✓ Ethernet: truyền video và trạng thái về laptop.
3. Nội dung chính của đồ án:
-

Phân tích yêu cầu và đề xuất mô hình ROV.
Thiết kế hệ thống phần cứng, lựa chọn linh kiện và bố trí camera, động

-

cơ, cảm biến.
Huấn luyện và tối ưu mô hình YOLOv11n, chuyển sang NCNN [24] để
chạy real-time trên Raspberry Pi.

-

Xây dựng pipeline xử lý ảnh: Nhận
...

...
ut. Vis. Pattern Recognit. (CVPR), 2023, tr. 7464–7475.
[15] Y. J. Kim, YOLOv8: Real-time object detection with advanced
features, arXiv preprint arXiv:2301.07725, 2023.
[16] Z. Liu et al., A ConvNet for the 2020s, in Proc. IEEE/CVF Conf.
Comput. Vis. Pattern Recognit. (CVPR), 2022, tr. 11976–11986.
[17] Z. Zhang et al., YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021, in Proc.
Adv. Neural Inf. Process. Syst. (NeurIPS), 2021
[18] S. Rezatofighi et al., Generalized Intersection Over : A Metric and
a Loss for Bounding Box Regression, in Proc. IEEE/CVF Conf. Comput. Vis.
Pattern Recognit. (CVPR), 2019, tr. 658–666.
[19] T. I. Fossen, Handbook of Marine Craft Hydrodynamics and Motion
Control. John Wiley &amp Sons, 2011.
[20] T. I. Fossen, Guidance and Control of Ocean Vehicles. John Wiley &amp
Sons, 1994.
[21] A. C. T. Duong và T. T. Nguyen, Design and Control of a Remotely
Operated Vehicle for Underwater Inspection, in Proc. Int. Conf. Adv. Technol.
Commun. (ATC), 2018, tr. 297–302.
[22] J. J. Craig, Introduction to Robotics: Mechanics and Control, 3rd ed.
Pearson Prentice Hall, 2005.
[23] Raspberry Pi Foundation, “Raspberry Pi 5 Documentation.” [Online].
Available:https://www.raspberrypi.com/documentation/computers/raspberry-pi5.html.
[24] Tencent, “NCNN: High-performance neural network inference
framework optimized for mobile platforms,” GitHub. [Online]. Available:
https://github.com/Tencent/ncnn.
[25] Image of Remotely Operated Vehicles (ROVs), private collection.
[26] E. Trucco và A. Verri, Introductory Techniques for 3-D Computer Vision.
Prentice Hall, 1998.
[27] R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed.
Springer, 2022.
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

120

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[28] R. Hartley và A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision,
2nd ed. Cambridge University Press, 2004.
[29] G. Bradski và A. Kaehler, Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++
with the OpenCV Library. O’Reilly Media, 2017.
[30] J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick và A. Farhadi, You Only Look Once:
Unified, Real-Time Object Detection, in Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern
Recognit. (CVPR), 2016, tr. 779–788.
[31] L. E. Glickman và P. J. Burt, Image Warping with Sampled Local Data,
Comput. Graph. Forum, vol. 18, no. 3, tr. 241–250, Sep. 1999.
[32] Raspberry Pi Foundation, Raspberry Pi Camera Module 3
Documentation,2023.[Online].Available:https://www.raspberrypi.com/documentat
ion/accessories/camera.html.

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

121