Статья

Название статьи СГЛАЖИВАНИЕ КООРДИНАТНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ БОРТОВОЙ СИСТЕМЫ ЦИФРОВОГО СТЕРЕОЗРЕНИЯ АВТОНОМНОГО МОБИЛЬНОГО РОБОТА, ДЕЙСТВУЮЩЕГО НА НЕИЗВЕСТНОЙ СЦЕНЕ
Автор С.В. Кравцов
Рубрика РАЗДЕЛ II. РАДИОТЕХНИКА, ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
Месяц, год 08, 2015
Индекс УДК 621.398
DOI
Аннотация Эффективными сенсорными системами автономных мобильных роботов, направленными на изучение свойств окружающей среды, являются бортовые цифровые системы стереозрения. Эффективность бортовых цифровых систем стереозрения обусловлена высокой информативностью сигнала видеокамер, что делает возможным производить детальное изучение сцены в видимом, ультрафиолетовом или инфракрасном диапазонах, осуществлять необходимые координатные измерения. Задачей исследований является анализ методов повышения точности координатных измерений бортовой системы цифрового стереозрения автономного мобильного робота, действующего на неизвестной сцене, за счет сглаживающей фильтрации. Анализируется коллинеарная цифровая система стереозрения из двух однотипных видеокамер с идентичными внутренними параметрами. Сглаживающая фильтрация координатных измерений осуществляется по классическому алгоритму фильтра Калмана. Рассмотрены проблема устойчивости и сходимости результатов фильтрации, а также методы их обеспечения. Для обеспечения устойчивости и сходимости результатов фильтрации измерений модель эволюции (экстраполяции) состояния системы должна обеспечивать несмещенность прогнозных расчетов. Несмещенность прогнозных расчетов достигается посредством стабилизации цифровой системы стереозрения на борту подвижной платформы и сопровождением достаточного количества особенностей сцены. Установлено, что применением процедур сглаживающей фильтрации можно существенно повысить точность координатных измерений бортовой системы цифрового стереозрения. Приводятся результаты модельных расчетов. Цифровые системы стереозрения являются самодостаточными измерительными системами, обеспечивающими высокую точность оптической одометрии посредством эффективной фильтрации координатных измерений без использования данных иных бортовых или внешних сенсоров. Результаты исследований могут использоваться для построения автономной системы локальной навигации и позиционирования мобильного робота на основе систем технического зрения.

Скачать в PDF

Ключевые слова РАЗДЕЛ II. РАДИОТЕХНИКА, ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
Библиографический список 1. Harris C. and Stephens M. A combined corner and edge detector // Proceedings of the 4th Alvey Vision Conference. – 1988. – P. 147-151.
2. Rumyantsev K.E., Kravtsov S.V. Positioning autonomous mobile robot based on measurements onboard digital stereo vision system // International Journal of Robotics Applications and Technologies (IJRAT). – July-December 2014. – Vol. 2, No. 2. – P. 37-77.
3. Kalman R.E. A new approach to linear filtering and prediction problems // Transactions of the ASME–Journal of Basic Engineering 82 (Series D). – 1960. – P. 35-45.
4. Maimone M., Cheng Y., Matthies L. Two years of visual odometry on the Mars Exploration Rovers // Journal of Field Robotics, Special Issue on Space Robotics. – March 2007. – Vol. 24, No. 3. – P. 169-186.
5. Mikolajczyk K. Detection of local features invariant to affine transformations, Ph.D. thesis, Institut National Polytechnique de Grenoble, France. 2002.
6. Swerling P. First order error propagation in a stage wise smoothing procedure of satellite observations // J. Astronautical science. – 1959. – Vol. 6. – P. 46-52.
7. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с.
8. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB: Пер. с англ. – М.: Техносфера, 2006. – 616 с.
9. Горелик С.Л., Кац Б.М., Киврин В.И. Телевизионные измерительные системы. – М.: Связь, 1980. – 168 с.
10. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен: Пер. с англ. – М.: Мир, 1976. – 511 с.
11. Калман Р.Е., Быоси Р.С. Новые результаты в линейной фильтрации и теории предсказывания // Труды американского общества инженеров-механиков. Сер.-Д. 83. – 1961. – № I. – C. 95-108.
12. Кемурджиан Л.А., Громов В.В., Кажукало И.Ф. и др. Планетоходы / Под ред. Л.А. Кемурджиана. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Машиностроение, 1993. – 400 с.
13. Мошкин В.И., Петров А.А., Титов В.С., Якушенков Ю.Г. Техническое зрение роботов. – М.: Машиностроение, 1990. – 272 с.
14. Прэт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. – М.: Мир, 1982. – Кн. 1. – 312 с.
15. Радиотехнические и телевизионные средства сбора и обработки информации // Сборник научных статей / Под ред. К.Е. Румянцева. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1998. – 162 с.
16. Румянцев К.Е., Кравцов С.В. Анализ измерительного пространства цифровой телевизионной стереоскопической системы. Точечное и интервальное оценивание координат точек трехмерной сцены // Электротехнические и информационные комплексы и системы. – 2011. – Т. 7, № 3. – С. 38-48.
17. Румянцев К.Е., Кравцов С.В. Анализ ошибок измерений глубины точек трехмерной сцены цифровой телевизионной стереоскопической системой // Радиотехника. – 2011. – № 9. – С. 83-93.
18. Румянцев К.Е., Кравцов С.В. Исследование параметрической связи динамики мобильного робота и бортовой бинокулярной системы технического зрения методом спектрального анализа // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2013. – № 9. – С. 15-18.
19. Румянцев К.Е., Кравцов С.В. Оптимизация выбора пар ориентиров для позиционирования по данным измерений цифровой телевизионной системы стереозрения // Электротехнические и информационные комплексы и системы. – 2012. – Т. 8, № 4. – С. 12-21.
20. Сойфер В.А. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сойфера. – 2-е изд., испр. – М.: Физматлит, 2003. – 784 с.
21. Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. – 928 с.
22. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение: Пер. с англ. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 752 с.
23. Яне Б. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. – М.: Техносфера, 2007. – 584 с.

Comments are closed.