Keadaan di laut terbuka adalah tidak menentu seperti keadaan cuaca
yang tiba-tiba menjadi rebut, taufan dan sebagainya. Ini boleh menyebabkan
kehilangan banyak nyawa terutamanya mereka yang terlibat dan bekerja di tempat
tempat begitu. Keadaan ini boleh diatasi dengan pengunaan ASV. Kenderaan autonomi
(ASV) merujuk kepada kenderaan yang boleh beroperasi tanpa pengantungan kepada
manusia boleh membantu dan menjalankan tugas seperti rondaan di sekitar laut dan
mengesan kedalaman laut. Walau bagaimanapun, ASV pintar mesti dilengkapi dengan
pengesanan halangan dan sistem pengelakan yang kukuh. Kajian ini melibatkan
pembangunan pengesanan objek dan pengelakan halangan untuk ASV dengan
menggunakan pemprosesan imej. Proses itu melibatkan pengawalan kamera,
pengekstrakan latar belakang, warna penukaran ruang, pengekstrakan imej, pemilihan
parameter imej, penduaan, melukis kontur dan penentuan arah untuk menghasilkan
pengesanan halangan dan sistem pengelakan dengan ketepatan yang tinggi. Selain itu,
saiz ambang halangan telah ditetapkan untuk menapis bunyi yang tidak diingini supaya
sistem boleh berfungsi dengan lebih baik. Sistem yang dibina ini dapat mengesan
sempadan kolam renang dan kebanyakan halangan.
_______________________________________________________________________________________________________
There are a lot of unforeseen circumstances out in the sea such as
rainstorm, unstable weather condition and pitching among others. These kinds of
conditions cause a lot of loss of lives especially for personnel who work around the sea.
Autonomous surface vehicle (ASV) refers to the vehicle which is able to operate
without human operation. With ASV, dangerous tasks such as patrolling around the sea
and detecting sea depth can be done, relieving humans from undertaking the jobs
themselves. However, an intelligent ASV must be equipped with a strong obstacle
detection and avoidance system. This study involves in the development of the obstacle
detection and avoidance of the ASV by using image processing. The process involves
camera initialization, background extraction, colour space conversion, hue plane
extraction, hue plane parameter selection, binarization, drawing contours and direction
determination in order to produce an obstacle detection and avoidance system with high
accuracy. Besides, a certain threshold size of obstacles is set in order to filter out the
unwanted noise so that the system can perform better. Generally, the system is able to
detect the swimming pool boundary and most of the obstacles.
Asv_ obstacles detection and avoidance / Ong Nai Fook