Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время все серьезнее встает проблема ограниченности времени функционирования различного рода робототехнических объектов (роботов) в автоматическом режиме, будь то бесплотный летательный аппарат (БПЛА), автономный необитаемый подводный аппарат (АНПА) или любой другой автономный робот. Их функционирование связано с необходимостью выполнения длительных задач. Время автономной работы таких объектов редко достигает суток, что связано с ограниченной емкостью аккумуляторов на борту робота, в результате чего возникает необходимость их периодической перезарядки.
Наиболее рациональным решением данной проблемы на современном этапе развития техники и технологий принято считать использование док-станции, пристыковавшись к которой, робот будет способен выполнить перезарядку аккумуляторов и, кроме того, осуществить информационный обмен: получить новое задание или перенести, собранную за время выполнения задачи, информацию на физический носитель.
В публикациях отечественных и зарубежных исследователей данной проблемы представлены различные способы определения параметров положения робота в пространстве, позволяющие выполнять стыковку с док-станцией в автоматическом режиме. Основными из них являются способы на основе акустических, инфракрасных, лазерных датчиков, с применением свойств электромагнетизма и другие. Однако наиболее универсальным на этапе стыковки принято считать способ, основанный на методах цифровой обработки визуальной информации, когда определение параметров положения выполняется за счет соотношений между известными параметрами реальных объектов и их изображением. Это связано с тем фактом, что большинство существующих на текущий момент роботов изначально содержат в своем составе видеокамеру (камеру), а точности работы других способов недостаточно.
В последние годы проводятся обширные исследования в области применения цифровой обработки визуальной информации при решении различных задач машинного зрения и, в частности, при решении задачи локального ориентирования, о чем свидетельствует большое число научных публикаций. При этом, задача ориентирования решается за счет распознавания изображений (образов) искусственных объектов (маркеров), что связано с их статичной структурой. Наиболее широкое применение такого подхода представлено в статьях, посвященных решению данной задачи для АНПА. Это обусловлено тем, что в силу особенностей гидрооптических свойств воды, применение методов визуального ориентирования, разработанных для наземных систем, в большинстве случаев невозможно из-за затухания света (в среднем лишь 20% солнечного света проникает на глубину 10 метров в чистой воде). Это сокращает дальность действия оптических систем и связано с необходимостью использования дополнительных источников освещения, что является причиной неравномерной подсветки донных объектов. Кроме того, в отличие от подобных сухопутных систем, где для локального ориентирования используются образы маркеров с четкими границами, на подводных изображениях объекты заилены, поэтому происходит искажение геометрии маркера. Следует отметить, что среди сухопутных систем также не существует универсального решения задачи локального ориентирования.
В силу указанных обстоятельств актуальным является решение проблемы локального ориентирования роботов с применением цифровой обработки визуальной информации, что позволит выполнять стыковку с док-станцией для заряда аккумуляторов и информационного обмена в автоматическом режиме.
Целью работы является разработка методического и алгоритмического обеспечения, позволяющего повысить точность и расширить диапазон возможных пространственных положений объекта при его локальном ориентировании относительно образа маркера в системах управления робототехническими объектами.
Задачи исследования:
разработать и исследовать методику синтеза образов искусственных маркеров для осуществления локального ориентирования роботов на основе применения цифровой обработки визуальной информации с учетом выявленных недостатков существующих образов;
синтезировать маркер с учетом требований разработанной методики;
разработать алгоритм распознавания синтезированного образа маркера;
провести компьютерные эксперименты и испытания предложенного методического и алгоритмического обеспечения.
Решение поставленных задач достигается за счет использования инвариантных свойств перспективной группы геометрических трансформаций (ГГТ), что позволяет учитывать и компенсировать искажения, которые появляются в результате проецирования на плоскость изображения. При этом появляется возможность распознавания маркера и выполнения локального ориентирования в более широком диапазоне возможных положений камеры, по сравнению с рассмотренными аналогами.
Характер объекта исследования, а также специфика цели и задач обусловили выбор методов и приемов исследования, среди которых основными являются: системный анализ, теория множеств, математическая статистика, структурное и объектно-ориентированное программирование, цифровая обработка изображений и распознавание образов.
Основные положения, выносимые на защиту.
-
Методика синтеза образов маркеров, позволяющая расширить диапазон положения объекта относительно маркера.
-
Синтезированный образ маркера, отличающийся от аналогов более широким диапазоном пространственных координат объекта для его распознавания.
-
Алгоритм распознавания синтезированного маркера на основе модификации метода Хафа, позволяющий снизить вычислительные затраты.
Научная новизна результатов исследования заключается в том, что:
-
Разработана и исследована методика синтеза образов маркеров, которая учитывает перспективные законы проецирования и инварианты перспективной ГГТ на изображении, что способствует расширению диапазона возможных положений камеры относительно маркера, при которых маркер распознается и позволяет определять параметры относительного положения.
-
Синтезирован образ маркера, с учетом требований разработанной методики, состоящий из элементов, позволяющих выполнять распознавание образа маркера в более широком диапазоне возможных положений камеры, по сравнению с рассмотренными аналогами.
-
Разработан алгоритм, в основе которого лежит модифицированный метод Хафа, оптимизированный для распознавания образа синтезированного маркера.
Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная методика синтеза образов маркеров и алгоритмов их распознавания с целью выполнения локального наведения, позволяет стабилизировать положение робота при выполнении стыковки с док-станцией в автоматическом режиме за счет более точного определения параметров относительного положения робота в режиме реального времени.
Работа выполнялась в рамках:
-
Поисковой НИР по направлению темы диссертационной работы в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг. «Исследование принципов построения систем наведения и позиционирования подводного робота с применением современных микроэлектронных средств на примере матричной логики и цифровых сигнальных процессоров» ГК № П497 от 13 мая 2010 г.;
-
НИОКР по направлению темы диссертационной работы в рамках программы «У.М.Н.И.К.», проводимых Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере «Исследование и разработка уточненных технологий и программно-аппаратных средств в металлообработке, приборостроении и экологии» ГК № 7103р/9661 от 07.07.2009 г.;
-
НИОКР по направлению темы диссертационной работы в рамках программы «У.М.Н.И.К.», проводимых Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере «Разработка уточненных технологий и технологических комплексов в робототехнике, машиностроении, экологии» ГК № 8728р/13159 от 14.01.2011г.;
-
НИОКР по направлению темы диссертационной работы в рамках программы «СТАРТ», проводимых Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере «Система технического зрения роботов для выполнения задач ориентирования и поиска» ГК № 11320р/20563 от 14.01.2013 г.
Полученные в ходе выполнения диссертационной работы методика синтеза образов маркеров для выполнения локальной навигации и алгоритм их распознавания могут быть использованы при проектировании автоматических систем управления различного рода роботов. Практическая ценность синтезированного образа маркера заключается, во-первых, в его несложной структуре, что в значительной степени упростит техническую реализацию систем на его основе и, во-вторых, в универсальности разработанных алгоритмов распознавания применимо к различным условиям функционирования робота. Значимость полученных решений подтверждается научными публикациями.
Основные результаты работы использованы при выполнении НИР «Методы и алгоритмы цифровой обработки изображений в системе технического зрения интеллектуального подводного аппарата» (ГК №П476 в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг.), а также в учебном процессе Тихоокеанского государственного университета в рамках дисциплины «Системы цифровой обработки изображений», что подтверждается соответствующими актами внедрения (представлены в П. 1).
Достоверность исследований обеспечивается обоснованием выбора используемых теоретических методов и подтверждается результатами компьютерных экспериментов и испытаний.
Апробация результатов работы. Основные идеи и результаты исследования отражены в семнадцати публикациях, четыре из которых напечатаны в журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ для публикации статей соискателей ученой степени кандидата технических наук. Результаты исследования также нашли отражение в докладах на следующих конференциях:
-
Международная научно-техническая конференция «Робототехника и искусственный интеллект 2012» (Железногорек, 2012г.);
-
Проектирование инженерных и научных приложений в среде MATLAB: материалы V международной научной конференции (Харьков, 2011г.);
-
12-ой Международной конференции и выставке «Цифровая обработка сигналов и ее применение (Digital signal processing and its applications) DSPA-2010» в секции «Проектирование и техническая реализация систем ЦОС (Москва, 2010г.);
-
The First Russian and Pacific Conference on Computer Technology and Applications (Владивосток, 2010г.);
-
Ill Всероссийская научно-техническая конференция «Технические проблемы освоения мирового океана» (Владивосток, 2009г.);
-
X Всероссийская научно-техническая конференция «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий» (Улан-Удэ, 2009г.).
Работа в целом обсуждалась на научных семинарах кафедры «Вычислительная техника» ТОГУ.
Публикация результатов работы. По теме диссертации опубликовано 16 печатных работ, из которых - 3 статьи опубликованы в журналах из списка, рекомендованного ВАК РФ, 1 статья в журнале РИНЦ, 6 работ в материалах и трудах конференций и 6 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ.
Личный вклад автора: основные научные положения, теоретические выводы, а также результаты компьютерных экспериментов и испытаний, содержащиеся в диссертационной работе, получены автором самостоятельно. Положения, составляющие новизну и выносимые на защиту, получены автором лично.
Структура и объем работы: диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Работа содержит 108 страниц основного текста (с рисунками), 74 рисунка, 3 таблицы, библиографический список из 104 наименований, 10 страниц приложений.
