Các đề tài dự kiến của phòng thí nghiệm mở picvietnam

[falleaf]

Tài liệu mà bạn gửi, đó là một tài liệu tốt. Tài liệu này tóm tắt một cách vắn tắt về nội dung của quaternion sử dụng với camera. Như bạn thấy, nó đang trình bày về vấn đề các ma trận xoay, và ứng dụng vào motion tracking 3 chiều kết hợp với xử lý ảnh.

Bài tóan quan trọng nhất của quaternion đó là việc xử lý phần tích phân. Như bạn biết, để xác định tọa độ tương đối giữa các điểm, thì mỗi điểm có gắn một hệ trục, việc chuyển đổi hệ trục được ứng dụng nhiều trong robotics.

Tuy nhiên, vấn đề nảy sinh, bài tóan này và bài tóan GPS cũng giống nhau, và nó cũng giống với robotics. Đó là chuyển động tương đối của vật này với vật kia, có thể được mô tả thành các ma trận xoay và vector chuyển vị.

Vấn đề ở đây là, nếu chúng ta xác định được trực tiếp vị trí của vật, tại mỗi thời điểm, thì không còn là vấn đề. Nhưng thường, chúng ta chỉ xác định được phương hướng (compass), vận tốc (gyroscope), gia tốc (accelerometer), inclinometer... khi đó, cần phải làm bài tóan tích phân, để xác định vị trí.

Nếu như dùng phương pháp tìm ma trận xoay của robotics với kiểu xoay Euler, thì sẽ rất phức tạp, hai là có một số điểm singularity xảy ra. Do vậy, người ta phải dùng phương pháp DCM hoặc Quaternion, để tránh việc tích phân đụng các điểm singularity này.

Ý tưởng chung là như vậy, về mặt phương pháp chi tiết, thì mình sẽ trao đổi sau. Còn các bài tóan dạng này, đều cùng một dạng. Về mặt công nghệ và thuật tóan, cũng cần phải nghiên cứu thêm, chứ không phải mình nắm rõ tất cả các vấn đề. Mình chỉ chủ trì đề tài, chứ không hướng dẫn đề tài.

Trước tiên, bạn đọc bài báo đó, và thảo luận với mình qua email.

Mình cũng định gửi bài đó lên. Còn cuốn sách mà mình đề cập, tết này một số bạn về, mình sẽ gửi họ cầm cuốn sách này về. Các bạn liên hệ với Chính để photo lại, hoặc mình sẽ nhờ Chính photo sẵn, rồi các bạn gửi tiền cho Chính lại sau.

Về vấn đề DCM, mình cũng sẽ gửi lại một cài liệu khác. DCM và quaternion cùng giải quyết một vấn đề, nhưng DCM đòi hỏi các bạn phải hiểu về hệ thống nhiều hơn, quaternion thì không cần hiểu gì, bởi vì... đồng chí phát triển ra phương pháp quaternion này, chỉ nghĩ một cách đơn giản, làm sao để mô tả được phép xoay trong không gian, giống như kiểu mô tả phép xoay bằng số phức. Cuối cùng, ông ta cho ra một cái vector có 4 tham số, thay vì trong 1 chiều là 1 tham số, 2 chiều là 2 tham số. Ổng cố nghĩ mãi làm sao dùng 3 tham số để xoay 3 chiều, nhưng không được, và cuối cùng ổng nghĩ ra dùng 4 tham số để biểu diễn, và ổng thành công.

Quad = 4, theo chữ latin, cho nên người ta gọi phương pháp này là Quaternion.

Chúc vui