Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Mục tiêu chính của luận án là hướng đến phát triển một hệ thống trợ giúp định hướng và cảnh báo vật cản cho NKT sử dụng robot di động như: biểu diễn môi trường và định vị, phát hiện và ước lượng khoảng cách vật cản, dẫn đường và điều khiển và tương tác người robot. | BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN QUỐC HÙNG NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN MỘT SỐ KỸ THUẬT ĐỊNH VỊ DỰA TRÊN HÌNH ẢNH, ỨNG DỤNG TRỢ GIÚP DẪN ĐƯỜNG CHO NGƯỜI KHIẾM THỊ LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Hà Nội − 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN QUỐC HÙNG NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN MỘT SỐ KỸ THUẬT ĐỊNH VỊ DỰA TRÊN HÌNH ẢNH, ỨNG DỤNG TRỢ GIÚP DẪN ĐƯỜNG CHO NGƯỜI KHIẾM THỊ Chuyên ngành: Khoa học Máy tính Mã số chuyên ngành: 62480101 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. TS. Trần Thị Thanh Hải 2. PGS.TS. Nguyễn Quang Hoan Hà Nội −2016 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận án: “Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật định vị dựa trên hình ảnh, ứng dụng trợ giúp dẫn đường cho người khiếm thị” là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Một phần các số liệu, kết quả trình bày trong luận án là trung thực, đã được công bố trên các tạp chí khoa học chuyên ngành, kỷ yếu hội nghị khoa học trong nước và quốc tế. Phần còn lại của luận án chưa được công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu trong và ngoài nước. Hà Nội, ngày 20 tháng 7 năm 2016 NGHIÊN CỨU SINH Nguyễn Quốc Hùng TẬP THỂ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS. Trần Thị Thanh Hải PGS.TS. Nguyễn Quang Hoan i LỜI CẢM ƠN Luận án tiến sĩ được thực hiện tại Viện Nghiên cứu Quốc tế MICA, trường Đại học Bách khoa Hà Nội dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Trần Thị Thanh Hải và PGS.TS. Nguyễn Quang Hoan. Nghiên cứu sinh xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới các thầy, cô về định hướng khoa học trong suốt quá trình nghiên cứu. Nghiên cứu sinh xin được trân trọng cảm ơn các nhà khoa học, tác giả các công trình công bố đã được trích dẫn và cung cấp nguồn tư liệu quý báu trong quá trình hoàn thành luận án. Nghiên cứu sinh xin trân trọng cảm ơn Viện Nghiên cứu Quốc tế đa phương tiện MICA; Viện Đào tạo sau Đại học Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội; GS.TS. Phạm Thị Ngọc Yến; GS.TS. Eric Castelli; đề tài KHCN tiềm năng mã số: KC.01.TN19/11-15, đề tài VLIR mã số: .
