Введение к работе
Актуальность. Неблагоприятные и опасные для человека условия, имеющие место на производстве, ведении современных боевых действий, работе в космосе, на дне океана и на зараженной местности, требуют применения автономных робототехнических систем. Во многих случаях нет возможности структурировать среду функционирования мобильного робота или такая структуризация обходится слишком дорого. Это касается, например, таких приложений, как военные, борьба с пожарами, обслуживание атомных электростанций и химических предприятий, работа в зонах аварий и стихийных бедствий и т.д. Мобильные роботы для работы в неструктурированных средах оснащаются одометрическими и инерциальнымж датчиками, ультразвуковыми, инфракрасными и лазерными дальномерами, телевизионными системами зрения. Наиболее богатую, но и наиболее трудно поддающуюся анализу, информацию поставляют телевизионные камеры (так же как и у человека основной сенсорной системой, дающей информацию о внешнем мире, является зрение). Актуальность задачи разработки автономных мобильных роботов подтверждается большим вниманием, которое уделяется этой проблеме в таких странах как США, Германия, Япония, Франция. Кроме чисто практической пользы, которую может принести внедрение автономных мобильных роботов, задача автовождения является тестовой на пути исследований в области искусственного интеллекта. В ходе ее решения рассматриваются такие ключевые для искусственного интеллекта проблемы, как распознавание образов и анализ сцен, принятие решений при неполной и неточной информации, организация знаний и др. Одной из задач, решаемых автономным мобильным роботом, является задача движения по дороге из одного пункта в другой. При этом основным источником информации о дорожной ситуации служат изображения дорожной сцены, получаемые от борт-
овой телевизионной камеры. Отсюда вытекает актуальность задачи анализа телевизионных изображений с целью извлечения информации о дорожной сцене и о положении робота на дороге. Полученное в результате такого анализа описание дорожной сцены служит основой для принятия решений по управлению курсом и скоростью робота. При решении задачи управления движением на основе зрительной информации возникают трудности, связанные с неполнотой к неточностью полученных данных, а также с неизвестной априори реакцией машины на поданные команды управления.
Цель работы. Целью работы является разработка подсистемы управления движением автономного транспортного робота по дороге на основе анализа телевизионных изображений дорожных сцен.
Методы исследования. В работе использованы методы и понятия теории графов, проективной геометрии, теории нечетких множеств и нечеткой логики, математического моделирования.
Научная новизна работы. Научная новизна работы заключается в следующем:
разработан метод анализа последовательностей бинарных изображений дорожных сцен, основанный на представлении выделенных границ области дороги в виде взвешенного графа и поиске видимых участков дороги как максимальных паросоче-таяий минимального веса в этом графе;
разработаны методы и структуры данных для представления описаний дорожных сцен, которые могут быть использованы как для анализа последующих изображений, так и для управления;
разработан алгоритм управления движением робота по дороге, основанный на нечетком описании дорожной ситуации и нечетком логическом выводе.
- разработана комплексная модель управляемого движения робота но дороге, служащая для исследования и отработки методов и алгоритмов анализа изображений, управления и отладки реализующих их программ.
Практическая ценность диссертационной работы определяется гем, что разработанные методы и алгоритмы используются в системе управления движением автономного робота. Работа выполнялась в рамках проводимых в ГосИФТП плановых работ но научно-исследовательским темам "Курс-МП", "Роботизация", "Клен-ОБ", "Клык", направленных на изучение возможностей создания автономных мобильных роботов. Исследования по данным темам привели к созданию действующего макета автономного робота, который успешно прошел натурные испытания. Программное обеспечение, реализующее предложенные методы и алгоритмы, эффективно по быстродействию, работает на бортовом вычислительном комплексе в реальном времени и обеспечивает движение робота по бетонным дорогам со скоростью до 20 км/час. и по грунтовым дорогам со скоростью до 7 км/час. Практическое применение результатов работы подтверждено соответствующим актом.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на V Всесоюзном совещании по робототех-ническим системам (Геленджик, 1990 г.), на семинарах Института физико-технических проблем и на семинаре в Институте Прикладной Математики РАН.
. Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 9 печатных работ.
Структура и объем работы. Работа состоит из введения, четырех глав и заключения; содержит 152 страницы, 5 таблиц, 38 рисунков, список литературы из 87 наименований.
