Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ проблемы сопровождения объектов оптико-механическими системами 12
1.1 Постановка задачи сопровождения объектов оптико-механическими системами 12
1.2 Обзор алгоритмов управления приводами кардана и структур оптико-механических систем авто сопровождения объектов 18
1.3 Постановка задач диссертации 29
2 Разработка модели и алгоритмов управления приводами системы видео о сопровождения с двухосным карданным подвесом 32
2.1 Разработка математической модели двухосного карданного подвеса с видео датчиком 32
2.2 Разработка структур систем автосопровождения объектов 44
2.3 Разработка алгоритмов управления приводами системы видео сопровождения 48
2.4 Исследование точности сопровождения объектов при использовании разработанных алгоритмов управления 55
2.4.1 Оценка ошибки сопровождения объектов 55
2.4.2 Исследование влияния ошибок определения угловых координат объекта на точность сопровождения 72
2.4.3 Исследование влияния запаздывания в контуре управления и частоты дискретизации задающих воздействий следящих приводов на точность сопровождения объектов 83
3 Разработка модели и алгоритмов управления приводами системы видео сопровождения с трехосным карданным подвесом 91
3.1 Разработка модели управления приводами трехосного карданного подвеса системы видео сопровождения, установленной на подвижном носителе 91
3.2 Разработка алгоритма управления приводами трехосного карданного подвеса системы видео сопровождения 102
3.3 Исследование влияния качки носителя на точность сопровождения. 112
3.4 Сравнительный анализ точности систем видео сопровождения объектов с двухосным и трехосным карданными подвесами 120
3.5 Выводы 129
4 Разработка и исследование алгоритмов управления приводами систем видео сопровождения по прогнозируемым координатам объекта 131
4.1 Исследование точности систем видео сопровождения при прогнозировании координат объекта 131
4.2 Разработка алгоритма управления приводами системы видео сопровождения при кратковременном пропадании информации об объекте 144
4.3 Сравнительный анализ точности систем видео сопровождения с двух и трехосными карданными подвесами при кратковременном пропадании информации о положении объекта на изображении 148
4.4 Выводы 152
Заключение 154
Список использованных источников 156
Приложения 164
- Постановка задачи сопровождения объектов оптико-механическими системами
- Разработка математической модели двухосного карданного подвеса с видео датчиком
- Разработка модели управления приводами трехосного карданного подвеса системы видео сопровождения, установленной на подвижном носителе
- Исследование точности систем видео сопровождения при прогнозировании координат объекта
Введение к работе
Актуальность работы.
Одной из характерных черт современности является интенсивное применение новейших научных разработок при создании сложных информационно-управляющих комплексов. Безусловно, эта тенденция присутствует и при разработке алгоритмов управления приводами бортовых оптико-механических систем, решающих задачу автоматического сопровождения объектов по данным видеонаблюдений. При этом возникают новые возможности формирования управления приводами бортовых оптико-механических систем автосопровождения, ведущие к улучшению точностных характеристик систем видеосопровождения объектов.
Наиболее широкое распространение системы видеосопровождения получили при решении таких задач как навигация, круглосуточное пилотирование летательных аппаратов, поиск, обнаружение и сопровождение наземных, надводных, воздушных подвижных и неподвижных объектов, оценка состояния техногенных объектов, мониторинг дорожной обстановки и массовых мероприятий.
Одним из направлений при создании высокоточных систем видеосопровождения является разработка моделей и эффективных алгоритмов управления приводами бортовых комплексов оптико-механических систем, предназначенных для установки на воздушном, надводном и наземном транспорте. Одной из основных задач систем видеосопровождения является непрерывное совмещение оптической оси оптико-электронного прибора (видеодатчика), установленного на опорно-поворотной платформе (в карданном подвесе) оптико-механической системы, с направлением на объект, наблюдаемый на формируемом видеодатчиком изображении. Характерной чертой систем видеосопровождения, устанавливаемых на подвижном носителе, является необходимость обеспечения высокой точности сопровождения объектов в автоматическом режиме в условиях больших угловых скоростей и ускорений изменения направления на объект.
Наиболее значимыми факторами, влияющими на точность автоматического сопровождения объекта, помимо алгоритма управления приводами кардана, являются частота формирования видеокадров, величина запаздывания в контуре управления, угловые скорость и ускорение изменения направления на объект, длительность возможного пропадания информации о положении объекта на изображении.
В системах видеосопровождения объектов используются различные способы повышения точности. В частности, применяются управляемые гиростабилизированные платформы для уменьшения влияния качки носителя, корректирующие звенья, статистическое прогнозирование в случае кратковременного пропадания информации о положении объекта на изображении. Вместе с тем, проблема повышения точности автосопровождения в условиях высокой динамики изменения углового направления на объект и при использовании специальных вычислительных средств для обработки изображений и формирования управления приводами опорно-поворотной платформы до сих пор остается актуальной.
Таким образом, существует практическая задача повышения точности сопровождения объектов посредством разработки эффективных алгоритмов управления приводами бортовых оптико-механических систем автосопровождения объектов.
Степень разработанности темы.
Вопросам повышения точности систем видеосопровождения объектов уделено значительное внимание в отечественных и зарубежных источниках. Существенный вклад в разработку алгоритмов управления приводами оптико-механических систем внесли такие ученые как Бесекерский В.А., Ривкин С.С, Чемоданов Б.К., Турецкий X. и др. Однако, несмотря на большое количество работ по данной тематике, в результате проведённого анализа не выявлено публикаций, содержащих в полной мере анализ и решение задачи повышения точности сопровождения в условиях высоких угловых скоростей и ускорений изменения направления на объект, значительного запаздывания в контуре управления и недостаточной для ряда случаев стандартной частоты формирования видеоизображений.
Цель диссертационной работы заключается в разработке моделей и алгоритмов управления приводами оптико-механической системы, позволяющих повысить точность сопровождения в условиях высокой динамики изменения углового направления на объект, в том числе и при кратковременном пропадании информации о положении объекта на изображении. Для достижения поставленной цели требуется решение следующих основных задач:
- разработка математических моделей, определяющих связь координат объекта на изображении с требуемыми углами поворота рамок кардана для совмещения оптической оси видеодатчика с направлением на объект;
- разработка алгоритмов управления приводами двух- и трехосных карданов оптико-механических систем, позволяющих повысить точность сопровождения объектов в условиях высокой динамики изменения углового направления на объект;
- разработка алгоритмов формирования управления приводами систем видеосопровождения при кратковременном пропадании информации о положении объекта на изображении;
- разработка эффективных структур систем видеосопровождения;
- исследование разработанных моделей и алгоритмов. Методы исследования.
Теоретические исследования в настоящей работе выполнены на основе методов теории автоматического управления, теории вероятностей, статистического прогнозирования, планетарной геометрии и тригонометрии.
Имитационное моделирование выполнялось с использованием пакетов Simulink, Signal Processing Blockset, Virtual Reality Toolbox и Video and Image Processing Blockset системы MATLAB.
Экспериментальные исследования выполнялись с использованием промышленного образца опорно-поворотной платформы.
Научная новизна.
Задача авто сопровождения объекта по данным видеонаблюдений решена с учетом таких факторов как частота формирования видеокадров, запаздывание в контуре управления, качка носителя, кратковременное пропадание информации о положении объекта на изображении. Результаты разработки моделей и алгоритмов управления приводами системы видеосопровождения содержат следующие элементы научной новизны:
- математические модели, определяющие связь координат объекта на изображении с требуемыми углами поворота рамок кардана, для совмещения оптической оси видеодатчика с направлением на сопровождаемый объект;
- алгоритм управления приводами системы видеосопровождения объектов с двухосным карданным подвесом, осуществляющий компенсацию запаздывания и повышение частоты дискретизации управляющих воздействий в контурах отработки требуемых углов поворота рамок кардана в условиях отсутствия или наличия информации о качке носителя;
- алгоритм управления приводами системы видеосопровождения с трехосным карданным подвесом, осуществляющий при наличии информации о качке носителя стабилизацию изображения, компенсацию запаздывания и расширение полосы пропускания контуров отработки требуемых углов поворота рамок кардана;
- алгоритм управления приводами оптико-механической системы при кратковременном пропадании информации о положении объекта на изображении.
Эффективность разработанных алгоритмов получила экспериментальное подтверждение.
Практическая ценность.
Работа направлена на решение задач, имеющих непосредственное практическое значение. Использование разработанных моделей и алгоритмов формирования управления приводами оптико-механической системы позволяет значительно повысить точность сопровождения объекта при высокой динамике изменения направления на объект. В частности при изменении углового направления со скоростью до 10 угл.град./с и ускорением до 100 угл. град./с2, частоте формирования видеокадров 25 Гц , запаздывании 0,01 с в контуре управления ошибка сопровождения при применении разработанных алгоритмов как минимум в 4 раза меньше по сравнению со стандартным одноконтурным вариантом построения системы видеосопровождения.
Разработанные модели и алгоритмы управления приводами кардана могут использоваться для построения систем наблюдения, систем видеосопровождения при высокой динамике изменения направления на объект, значительном запаздывании в контуре управления, невысокой частоте формирования видеокадров.
Достоверность.
Достоверность результатов и выводов диссертации подтверждается корректным использованием математического аппарата, результатами моделирования и экспериментальными исследованиями.
Реализация и внедрение.
Полученные теоретические и практические результаты использованы при проведении научно-исследовательских работ, проводимых в ГОУВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет» по заказам Федерального агентства по образованию (НИР 6-03Г, 26-ОЗГ) и ФГУП «Государственный рязанский приборный завод» (НИР 1-03, 1-04, 44-04, 7-05), что подтверждается актами внедрения.
Апробация работы.
Основные результаты диссертационной работы докладывались на следующих конференциях и семинарах:
- 12-й, 13-й, 14-й международных научно-технических конференциях «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань - 2004, 2005);
- 7-й международной научно-технической конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применения» (Москва - 2005);
- научно-практическом семинаре, посвященном 60-летию победы в ВОВ, «Сети и системы связи» (Рязань - 2005);
- 4-й международной конференции «Телевидение: передача и обработка изображений» (Санкт - Петербург - 2005);
- 11-й всероссийской научно-технической конференции «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (Рязань - 2006);
- научно-практической конференции «Хранить традиции. Готовить профессионалов. Растить патриотов» (Рязань - 2006);
- 7-й международной научно-технической конференции «Кибернетика и высоки технологии XXI века С&Т 2006» (Воронеж - 2006).
Публикации.
По теме диссертации опубликовано 13 работ, в том числе 4 статьи и 9 тезисов докладов. Результаты исследований отражены в 6 отчётах о НИР.
Личный вклад.
Используемые в диссертации математические модели, определяющие связи координат объекта на изображении с требуемыми углами поворота рамок кардана, алгоритмы управления приводами двух- и трехосных карданных подвесов систем видеосопровождения при наличии или отсутствии информации о качке носителя, а также кратковременном пропадании информации о положении объекта на изображении разработаны лично диссертантом.
Основные результаты, выносимые на защиту:
- математические модели, определяющие связь координат объекта на изображении с требуемыми углами поворота рамок кардана для совмещения оптической оси видеодатчика с направлением на сопровождаемый объект;
- алгоритм управления приводами системы видеосопровождения объектов с двухосным карданным подвесом, осуществляющий компенсацию запаздывания и повышение частоты дискретизации управляющих воздействий в контурах отработки требуемых углов поворота рамок кардана в условиях отсутствия или наличия информации о качке носителя;
- алгоритм управления приводами системы видеосопровождения с трехосным карданным подвесом, осуществляющий при наличии информации о качке носителя стабилизацию изображения, компенсацию запаздывания и расширение полосы пропускания контуров отработки требуемых углов поворота рамок кардана;
- алгоритм управления приводами оптико-механической системы при кратковременном пропадании информации о положении объекта на изображении.
Структура и объем диссертации.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (80 источников), приложения, изложенных на 168 страницах, содержит 60 рисунков и 7 таблиц.
Содержание работы.
Во введении обоснована актуальность задачи повышения точности автоматического сопровождения объектов оптико-механическими системами по данным видеонаблюдений, сформулированы основные задачи и научные результаты, выносимые на защиту.
В первой главе диссертации дан качественный анализ исследуемой задачи, обзор и оценка существующих подходов построения оптико-механических систем при высоких угловых скоростях и ускорениях изменения направления на объект, запаздывании в контуре управления, невысокой частоте формирования видеокадров. Осуществляется постановка задачи диссертации.
Вторая глава посвящена разработке математических моделей, определяющих связь координат объекта на изображении с требуемыми углами поворота рамок кардана, для совмещения оптической оси видеодатчика с направлением на объект и имитации работы блока обнаружения и определения координат. Также разрабатываются алгоритмы управления приводами системы видеосопровождения с двухосным карданным подвесом при отсутствии информации о качке носителя. Проведено имитационное моделирование сопровождения объекта оптико-механической системой с двухосным карданом, формирование управления приводами которой осуществляется по разработанным алгоритмам.
В третьей главе с учетом углов качки носителя разрабатываются модели и алгоритмы управления приводами системы видеосопровождения с двух- и трехосными карданными подвесами. Проведено имитационное моделирование оптико-механической системы, исследующее эффективность разработанных алгоритмов.
В четвертой главе разрабатываются и исследуются алгоритмы управления приводами систем видеосопровождения по прогнозируемым координатам объекта. Проведено моделирование алгоритмов управления приводами систем видеосопровождения с двух- и трехосными карданами при пропадании информации о координатах объекта на изображении.
В заключении сформулированы основные результаты диссертации.
Постановка задачи сопровождения объектов оптико-механическими системами
Научная проблема, которой посвящена настоящая работа, актуальна в технических задачах, известных под названием «системы наведения и автоматического сопровождения объектов». Автоматическое сопровождение объекта по данным видеонаблюдений - это постоянное отслеживание положения объекта в пространстве по последовательности видеокадров и совмещение оптической оси оптико-механической системы с направлением на объект [1]. Системы, реализующие описанную задачу, называются системами видеосопровождения (СВС). СВС являясь развитием следящих систем [2] появились в конце XX века в связи с бурным развитием техники и технологий. Отличительной особенностью СВС от обычных следящих систем является наличие в измерителе рассогласования видеодатчика (ВД). Последние в совокупности с устройствами обработки последовательности видеокадров и оценки координат сопровождаемого объекта на изображении (измерители координат) представляют собой устройства, предназначенные для непрерывного или дискретного определения рассогласования между заданным направлением и направлением на объект [3]. Рассматриваемые системы сопровождения объектов должны удовлетворять определенным требованиям и обеспечивать их выполнение в конкретных условиях эксплуатации. Чаще всего основными требованиями являются устойчивость и точность сопровождения, дальность действия (расстояние между СВС и объектом). Наиболее ответственными узлами, определяющими выполнение этих, требований, являются ВД, измеритель координат, структура системы, алгоритм формирования управляющих напряжений приводов СВС. В оптико-механических системах в качестве источников изображений могут использоваться различные устройства: ВД, радиолокаторы. Преимуществом радиолокационной системы является возможность работать независимо от погодных условий и освещенности, кроме этого радиолокационное изображение содержит информацию о дальности до объекта. Вместе с тем четкость радиолокационных изображений (их детальность) значительно уступает четкости изображений, сформированных ВД [4]. Системы автоматического сопровождения по данным видеонаблюдений (или как их иногда называют «следящие системы с оптическими связями», «следящие системы с видеодатчиками») широко применяют в приборостроении, измерительной технике, астрономии, высокотемпературных производственных процессах, морской, авиационной и космической технике. СВС могут использоваться как самостоятельные системы автоматического управления, либо в виде составной части сложных автоматических комплексов, функционирующих автономно. СВС отличаются высокой точностью в сравнении с радиолокационными системами сопровождения. Области применения СВС непрерывно расширяются; их дальнейшее совершенствование внесет большой вклад в развитие высокоточных систем автоматического управления объектами различного назначения. Одним из направлений при создании СВС является разработка бортовых комплексов оптико-механических систем, предназначенных для установки на летательных аппаратах, надводном и наземном транспорте. Основи ой задачей СВС яв ляется непрерывное совмещение направления оптической оси датчика видеоизображения (телекамера, тепловизор), закрепленного в установленной на носителе опорно-поворотной платформе (в карданном подвесе), с направленлем на объект, наблюдаемым на изображении [5]. На рисунке 1 показана оптико-механическая система, расположенная на подвижном носителе, и 14 сопровождаемый объект. Характерной чертой СВС является необходимость обеспечения высокой точности совмещения оптической оси ВД с направлением на объект, изменяющимся с большими угловыми скоростями и ускорениями. В настоящее время к бортовым СВС предъявляются достаточно жесткие требования - угловое рассогласование оптической оси и направления на объект, изменяющегося относительно носителя с угловыми скоростью и ускорением достигающих значений десятков угловых градусов в секунду и сотен угловых градусов в секунду в квадрате соответственно, не должно превышать значений несколько угловых минут. - максимальные угловые скорость и ускорение изменения направления на объект относительно носителя опорно-поворотной платформы с ВД; - частота формирования видеокадров; - частота дискретизации информации об углах поворота рамок кардана; - ширина поля зрения ВД и размер матрицы формируемого им изображения; - точность вычисления координат центра объекта применяемыми методами обработки изображения; - величина времени запаздывания в контуре управления, обусловленная затрачиваемым временем на обработку изображения; - структура СВС; - алгоритм формирования управления приводами карданного подвеса; - передаточная функция приводов опорно-поворотной платформы; - вероятность и длительность возможного пропадания информации о положении объекта на изображении. Укрупненная функциональная схема СВС показана на рисунке 2. СВС содержит вычислительное устройство (ВУ) для обнаружения и вычисления координат сопровождаемого объекта на изображении и формирования управления приводами кардана согласно выбранным алгоритмам. В состав СВС входит также ВД, закрепленный в карданном подвесе, приводы которого отрабатывают требуемые углы поворота оптической оси ВД, и датчики угловых положений рамок кардана относительно осей вращения. При установке СВС на подвижном носителе (корабле, летательном аппарате, наземном передвижном транспорте и т.п.) предусматривается поступление в систему сопровождения информации о текущих значениях углов качки носителя (крена, тангажа или дифферента, рыскания [6]).
Разработка математической модели двухосного карданного подвеса с видео датчиком
Основной задачей СВС является непрерывное во времени совмещение оптической оси ВД с направлением на объект, наблюдаемым на изображении [29, 30]. Для решения поставленной задачи в качестве исполнительного устройства в принципе достаточно использовать двухосный карданный подвес, что и делается в рассматриваемом случае. Управление положением оптической оси ВД в пространстве осуществляется с помощью двух приводов (рисунок 4). Один из приводов изменяет угол поворота в внешней рамки двухосной карданной системы относительно носителя, а другой - угол ср положения внутренней рамки с закрепленным на ней ВД относительно внешней рамки. Направление оптической оси ВД перпендикулярно оси вращения внутренней рамки. Объект на изображении (центр изображения объекта) представлен точкой Р (рисунок 3). СВС определяет координаты центра изображения объекта Хр и YP в плоскости каждого видеокадра (измерительная система координат ОхХ ). Оптической оси ВД соответствует точка 0{ на изображении. Считается известным угловое поле зрения ВД и размер соответствующего прямоугольного изображения. Требуется по измеренным значениям Хр , YP и измерениям датчиков углов поворотов в и ср на момент получения кадра изображения определить требуемые угловые положения рамок кардана вР и рр, при которых оптическая ось ВД совпала бы с направлением на объект. При этом приращения А9 = 9р-в и ts.cp-(pP-(p будут представлять рассогласование, а 9Р и срР в некоторой принятой системе отсчета (системе координат привязанной к строительным осям носителя СВС) можно рассматривать как заданные значения углов поворота рамок кардана. Примем в качестве модели изображения, формируемого ВД с полем зрения ( 29д х 2срд ), изображение размером 2ХД х 2УД , получающееся на чувствительной прямоугольной пластине ABCD , перпендикулярной оптической оси ООх и расположенной на расстоянии R от точки О (центра оптической оси ВД) [30]. Построение модели изображения осуществляется при условии, что любая произвольная точка пластины воспринимает только световой поток луча, проходящего через данную точку и центр О оптической оси ВД (рисунок 9). Указанная модель изображения в некотором масштабе, зависящем от величины R и фокусного расстояния линзы, будет повторять изображение, формируемое ВД. В дальнейшем под создаваемым ВД изображением будем понимать изображение на плоском прямоугольнике ABCD , размеры которого определяются величинами R , вд , (рд . Точка О, этого изображения всегда будет находиться на поверхности шара (рисунок 10) радиуса R с центром в точке О , являющейся точкой пересечения осей вращения рамок карданного подвеса (рисунок 4). Положение точки О, на шаре однозначно определяется значениями углов в и р. Угол ср определяется как угол наклона оптической оси ВД к плоскости, включающей ось вращения внутренней рамки и перпендикулярной плоскости внешней рамки, а угол в как угол поворота внешней рамки относительно некоторого ее положения, принятого за "нулевое". Плоскость изображения 0{XxYx всегда является касательной к поверхности шара в точке Ох, лежащей на оптической оси ВД. Окружности на поверхности шара, образованные точками пересечения поверхности шара с плоскостями, перпендикулярными оси вращения внешней рамки являются окружностями равного значения (р оптической оси. Точки /7,, Я2 пересечения оси вращения внешней рамки с поверхностью шара являются полюсами вращения. Полуплоскость, ограниченная осью вращения Q и образующая с аналогичной полуплоскостью, принятой за нулевую, угол в, является полуплоскостью равного в . При угле поворота в внешней рамки точка 0{ оптической оси будет с изменением угла ср перемещаться вдоль линии пересечения данной полуплоскости с поверхностью шара (линия одинакового значения 0 ). Ось OxYx изображения (или ее часть) при углах вир, определяющих направление оптической оси, всегда находится в полуплоскости заданного в. Ось ОхХх изображения есть линия пересечения двух плоскостей, включающих соответственно окружность равного значения р и окружность главного круга с центром в т. О (на рисунке 10 не показана). Луч ОР определяет направление на объект. Точка Р - точка пересечения луча ОР с плоскостью изображения. Определение угловых координат вр и рР точки Р (или луча ОР ) или разностей Ав - вР - в и А р-= срР - р поясняет рисунок 11. На рисунке 11 а, б ось Q соответствует оси вращения внешней рамки карданного соединения. Отрезок ООх длиной R лежит на оптической оси ВД. Ох02 - перпендикуляр на ось Q. Угол р определяет наклон оптической оси к оси Q . Плоскость изображения OxXxYx перпендикулярна направлению оптической оси. Точка Р с координатами X Р , Y р есть точка пересечения линии, определяющей направление на объект, с плоскостью изображения. Точка S является точкой пересечения оси OxYx с осью Q , или, другими словами, точкой пересечения осью Q плоскости изображения. При изменении 9 и постоянном значении (р точка Ох будет двигаться по окружности с центром в точке 02. При этом ось ОхХх всегда будет касательной к данной окружности в точке Ох. Аналогично точка Рх будет двигаться по окружности с центром в точке Рг , а прямая РРХ , параллельная оси ОхХх , по сути касательная к указанной окружности. Следовательно, РР2 и РХР2 - перпендикулярны к оси Q, что очевидно из рассмотрения рисунка 116, на котором плоскость треугольника ООхS совмещена с плоскостью листа. РХА - перпендикуляр на прямую линию, включающую Ох02. Перейдем к определению требуемого угла поворота Ав, при отработке которого оптическая ось окажется в плоскости треугольника OPS, то есть угла РХР2Р (рисунок 11, а). При этом за положительное значение угла ср будем принимать угол OxOV (рисунок 11, б), отсчитываемый от оси OV против часовой стрелки, считая справедливым ограничение \ р\ ж/2.
Разработка модели управления приводами трехосного карданного подвеса системы видео сопровождения, установленной на подвижном носителе
Вращательное же движение носителя, вызванное качкой, вибрацией с частотой до 10 Гц [17] или маневрами, изменяет угловые координаты объекта относительно оптической оси ВД с большими скоростями и ускорениями. Так как в реальных условиях все механические транспортные средства подвержены качке и вибрации, обусловленной работой двигателя и воздействиями окружающей среды, то при постановке задачи на СВС накладываются жесткие требования по точности сопровождения при высокой динамике изменения направления на объект.
Кроме больших угловых скоростей и ускорений изменения направления на объект качка носителя приводит к вращению ВД вокруг оптической оси и вращению изображения фоновой обстановки в последовательности обрабатываемых видеокадров. Вращение фоновой обстановки на изображении существенно затрудняет решение задачи обнаружения и вычисления координат объекта в блоке БООК и требует вычисления и компенсации вращения путем обработки изображения сложными методами [63, 64], требующими большого количества вычислений. Отмеченное обстоятельство приводит к увеличению времени запаздывания выдачи блоком БООК в контур управления координат объекта на текущем видеокадре, что в свою очередь отрицательно сказывается на точности сопровождения.
Использование трехосного карданного подвеса в СВС, установленной на подвижном носителе, при наличии информации о текущих углах качки носителя дает возможность практически исключить указанные вращения изображения [65, 66]. Это позволяет с большей точностью вычислять координаты сопровождаемого объекта, чем по не повернутому или стабилизированному путем цифровой обработки изображению, так как в этом случае меньше искажается изображение фона и объекта, а также не производится интерполяция значений яркости в каждом пикселе. Кроме этого, при отсутствии вращения изображения возможно значительное упрощение алгоритмов обнаружения и вычисления положения центра объекта на изображении, применяемых в блоке БООК, и соответственно уменьшение времени запаздывания в выдаче координат в контур управления СВС, что позволяет улучшить точность сопровождения.
На рисунке 33 показана СВС, расположенная на корабле, с возможным построением трехосного карданного подвеса в качестве исполнительного устройства и с изображением соответствующих систем координат (СК) [65, 66, 67]. Управление ориентацией оптической оси ВД осуществляется путем изменения углов поворота в , ц/ , (р рамок карданного подвеса электромеханическими приводами.
На рисунке 33 показаны три СК. О С, привязана к центру тяжести носителя и неподвижно ориентирована относительно поверхности Земли так, чтобы плоскость О т/ была параллельна плоскости горизонта, а ось ОС, образовала правую СК с плоскостью 0,г] . Оси СК OXYZ совпадают со строительными осями носителя, а ее положение относительно ОЕ,цС, определяется углами качки носителя (а - угол рысканья, /? - тангажа, у- крена). СК OUVW жестко связана с ВД, закрепленным на внутренней рамке кардана, при этом направление оптической оси совпадает с осью OV . Оси OU и OW
параллельны соответственно осям OlXl и (9,У измерительной СК. При отсутствии качки носителя и равенстве нулю углов поворота рамок кардана (в -угол азимута, ср - места, у/ - крена) все указанные СК совпадают.
Введем в рассмотрение дополнительную СК OUTVTWT, определяющую требуемое (заданное) положение в пространстве ВД. Положение OUTVTWT относительно неподвижно ориентированной СК ОЕ,г\С, удобно задать углами азимута вт и места срт оси OVT, направление которой определяет требуемое положение оптической оси ВД в неподвижно ориентированной СК, при условии, что ось OUT принадлежит плоскости горизонта ОЕ,Г]. Обусловленное положение оси OUT соответствует требованию отсутствия вращения фонового изображения в последовательности видеокадров. Требуемые значения углов 9Т и (рт в режиме обзора пространства могут задаваться оператором или
программно, а в режиме автоматического сопровождения данные углы должны вычисляться по измеренным координатам объекта на изображении при текущих значениях углов поворота рамок карданного подвеса и качки носителя.
Исследование точности систем видео сопровождения при прогнозировании координат объекта
Для повышения точности сопровождения в состав СВС включают БП (рисунок 20, 37), который выполняет следующие задачи: - компенсация запаздывания в выдаче угловых координат объекта на входы СП СВС; - межкадровое прогнозирование угловых координат сопровождаемого объекта для увеличения частоты дискретизации задающих воздействий следящих контуров СВС; - прогнозирование траектории движения сопровождаемого объекта при пропадании информации о положении объекта на изображении. Для выполнения поставленных задач необходимо, используя предыдущие значения координат, осуществить оценку параметров траектории сопровождаемого объекта согласно выбранному методу прогнозирования и гипотезе движения, а затем вычислить прогнозируемые координаты объекта в требуемые моменты времени tnpi . Целесообразно период дискретизации задающих воздействий следящих контуров и выходных сигналов БП выбирать равными периоду обновления информации о текущих углах поворота рамок карданного подвеса, который обычно кратен стандартному периоду формирования видеокадров 7] (Г, =КТ, KeN). В качестве метода прогнозирования может быть выбран любой из известных методов, который на основе принятой гипотезе о движении рассчитывает параметры кривой, аппроксимирующей траекторию сопровождаемого объекта. В силу того, что координаты объекта зашумлены для !- прогнозирования в диссертации применяется метод наименьших квадратов, позволяющий аппроксимировать траекторию объекта кривой с минимальными дисперсиями оценок параметров по сравнению с другими методами [44]. На качество прогнозирования влияет множество факторов, основными из которых являются вид траектории движения объекта, наличие случайной помехи, искажающей полезный сигнал, количество предыдущих отсчетов координат, применяемых для оценивания параметров движения, вид аппроксимирующей кривой (полинома). Идеальное прогнозирование сигнала, содержащего случайную составляющую, невозможно. Любой БП увеличивает дисперсию сигнала, подвергаемого процедуре прогнозирования [42]. Увеличение дисперсии сигнала на входе следящих контуров приводит к росту случайной составляющей ошибки сопровождения СВС. Данное обстоятельство требует взвешенного подхода при выборе гипотезы траектории движения и параметров БП. Для вычисления межкадровых координат объекта требуется производить прогнозирование на K = TjT интервалов. Ошибка вычисления каждой межкадровой координаты зависит от временного интервала tnPi (выражение (28)) и увеличивается с ростом последнего. При К = 4 и г = 0.01 с максимальное время прогнозирования равно tnP4 =--7] =0.025 с. Предположим для простоты описания, что ошибка вычисления межкадровых координат равна ошибке прогнозирования на период формирования изображений Тх . Рассмотрим работу БП при экстраполяции координат объекта на период формирования видеокадров. На вход БП в отдельные равноотстоящие моменты времени t = пТ{ , п = 0, ± 1,.... подаются дискретные значения сигнала с периодом формирования изображений (37) При экстраполяции на период дискретизации сигнала на выходе требуется получить сигнал а в действительности на выходе получается величина являющаяся следствием воздействия оператора А блока БП на входной дискретный сигнал вРп . Оператор А определяет математические операции, которые должны быть произведены над входным сигналом, чтобы получить прогнозируемую величину vn. Поскольку величины вРп , 9Рп_х , ... содержат наряду с полезным сигналом помеху, то величина v„ будет в принципе отличаться от желаемой величины hn. Разница между действительным и желаемым выходным сигналом представляет собою полную ошибку прогнозирования угловых координат объекта. БП представляет собой цифровое вычислительное устройство (в данной работе КИХ-фильтр), сигнал на выходе которого можно найти по выражению где kt - весовая функция БП, М - размерность КИХ-фильтра {kM+\ =%+2 =--- = 0).
