Статья

Название статьи ОБНАРУЖЕНИЕ И ОБСЛЕДОВАНИЕ ЛОКАЛЬНЫХ ДОННЫХ ОБЪЕКТОВ С ПОМОЩЬЮ ГРУППЫ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ АВТОНОМНЫХ ПОДВОДНЫХ РОБОТОВ
Автор А. В. Инзарцев, А. М. Павин, Г. Д. Елисеенко, М. А. Панин
Рубрика РАЗДЕЛ I. ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ
Месяц, год 01, 2018
Индекс УДК 004.896+629.58+001.891.57
DOI
Аннотация Автономные необитаемые подводные аппараты (АНПА), оснащенные гидролокаторами бокового обзора (ГБО) и фотосистемами, могут применяться для автоматического обнаружения и обследования локальных донных объектов. ГБО позволяет эффективно распознавать донные объекты на значительном удалении, в то время как фотосистема используется для детального документирования состояния объектов в ближней зоне. При этом для выполнения мониторинга возможны сценарии использования как одного универсального АНПА, циклически выполняющего этапы обнаружения и фотосъемки, так и группы специализированных АНПА, выполняющих эти действия одновременно (параллельно). Обнаружение на акустических изображениях заданных объектов в реальном времени осуществляется с помощью алгоритмов, которые включают построение карты градиентов, выделение границ объектов и выделение самих объектов с использованием процедур кластеризации. Затем выбираются объекты, соответствующие заданным характеристикам, и определяются их координаты. Полученные координаты используются для организации выхода АНПА к обнаруженному объекту и проведения его фотообследования. Рассматривается модельное решение задачи мониторинга, включающее исследование алгоритмов распознавания объектов и управления АНПА при одиночном и групповом использовании. Эксперименты проводились с использованием интегрированной управляющей и моделирующей системы АНПА, созданной в ИПМТ ДВО РАН. Это позволяет отлаживать, а затем применять разработанные программные модули непосредственно в среде систем управления действующих аппаратов. Обсуждаются результаты экспериментов, подтвердившие возможность применения разработанных алгоритмов при выполнении реальных работ.

Скачать в PDF

Ключевые слова Автономный необитаемый подводный аппарат; автоматический мониторинг акваторий; гидролокационные изображения; выделение и распознавание объектов на изображениях; планирование миссии; моделирующий комплекс.
Библиографический список 1. Инзарцев А.В., Матвиенко Ю.В., Павин А.М., Рылов Н.И. Мониторинг морского дна с применением технологий интеллектуальной обработки данных поисковых устройств на борту АНПА // Подводные исследования и робототехника. – 2015. – № 2 (20). – С. 20-27.
2. Кухарских А.К., Павин А.М. Электромагнитный искатель для обнаружения и отслеживания металлосодержащих подводных протяженных объектов // Приборы. – 2008. – № 4. – С. 33-38.
3. Tuphanov I., Scherbatyk A. A centralized planner considering task spatial configuration for a group of marine vehicles: field test results // International Conference on Intelligent Robots and Systems. Hamburg, Germany: IEEE/RSJ. September-October, 2015.
4. Туфанов И. Е., Щербатюк А. Ф. Некоторые результаты морских испытаний централизованной системы управления группой морских роботов // Управление большими системами. – М.: ИПУ РАН, 2016. – № 59. – С. 233-245.
5. Scherbatyuk А., Sporyshev M. Comparison of Some Algorithms for Centralized Planning of AUV Group Operation for Local Heterogeneities Survey // Proceedings of the OCEANS'16 Conference. Shanghai, China: MTS/IEEE, 2016.
6. Charles M.C., Zurawski C.W., Dobeck G.J., Weilert D.R. Real-Time Performance of Fusion Algorithms for Computer Aided Detection and Classification of Bottom Mines in the Littoral Environment // Proceedings of the OCEANS'03 Conference. San-Diego, USA: MTS/IEEE, 2003. – P. 1119-1125.
7. Stokey P.R., Freitag L.E., Grund M.D. A Compact Control Language for AUV Acoustic Communication // Proceedings of OCEANS’05-Europe Conference. Brest, France: MTS/IEEE, June 2005. – P. 1133-1137.
8. Ваулин Ю.В., Костенко В.В., Павин А.М. Особенности навигационного и алгоритмического обеспечения телеуправляемого необитаемого подводного аппарата // Подводные исследования и робототехника. – 2013. – № 2 (16). – С. 4-15.
9. Инзарцев А.В., Павин А.М., Багницкий А.В. Планирование и осуществление действий обследовательского подводного робота на базе поведенческих методов // Подводные исследования и робототехника. – 2013. – № 1 (15). – С. 4-16.
10. Pavin A.M. Underwater Object Recognition in Photo Images // Proceedings of the OCEANS'15 Conference. Washington, USA: MTS/IEEE, October 2015.
11. Melman S., Bobkov V., Inzartsev A., Pavin A.. Distributed Simulation Framework for Investigation of Autonomous Underwater Vehicles' Real-Time Behavior // Proceedings of the OCEANS’15 Conference. Washington, USA: MTS/IEEE, October 2015.
12. Pavin A., Inzartsev A., Eliseenko G., Lebedko O., Panin M.. A Reconfigurable Web-based Simulation Environment for AUV // Proceedings of the OCEANS’15 Conference. Washington, USA: MTS/IEEE, October 2015.
13. Мельман С.В., Бобков В.А., Инзарцев А.В., Павин А.М., Черкашин А.С.. Программный моделирующий комплекс для автономных подводных аппаратов на базе многопроцессорной архитектуры // Подводные исследования и робототехника. – 2015. – № 1 (19).
– P. 23-32.
14. Pavin A., Inzartsev A., Eliseenko G. Reconfigurable Distributed Software Platform for a Group of UUVs (Yet Another Robot Platform) // Proceedings of the OCEANS’16 Conference. Monterey, USA: MTS/IEEE, September 2016.
15. Bobkov V., Mashentsev V., Tolstonogov A., Scherbatyuk A. Adaptive Method for AUV Navigation Using Stereo Vision // Proceedings of the 26th ISOPE International Ocean and Polar Engineering Conference, Rhodes, Greece, June 26-July 2, 2016.
16. Inzartsev A., Pavin A., Kleschev A., Gribova V., Eliseenko G. Application of Artificial Intelligence Techniques for Fault Diagnostics of Autonomous Underwater Vehicles // Proceedings of the OCEANS 2016 MTS/IEEE, Monterey, California, USA, September 19-23, 2016.
17. Rekleitis I., New A.P., Rankin E.S., Choset H. Efficient Boustrophedon Multi-Robot Coverage: an algorithmic approach // Ann Math Artif Intell. – 2008. – 52: 109. – https://doi.org/10.1007/s10472-009-9120-2.
18. Hazon N. Robust and Efficient Multi-Robot Coverage // Gal A. Kaminka's Publications.
– http://u.cs.biu.ac.il/~galk/Publications/Papers/noam-msc.pdf, – 2005.
19. Jung Y.-S., Lee K.-W., Lee B.-H.. Recent Advances in Multi Robot Systems // I-Tech Education and Publishing. – https://www.intechopen.com/books/recent_advances_in_multi_robot_systems/ advances_in_sea_coverage_methods_using_autonomous_underwater_vehicles__auvs_. – 2008. – P. 69-100.
20. Инзарцев А.В. ,  Багницкий А.В.  Планирование и реализация траекторий движения автономного подводного робота при выполнении мониторинга в акваториях различных типов // Подводные исследования и робототехника, – 2016, – № 2 (22). – С. 25-35.
21. Galceran E., Carreras M. A survey on coverage path planning for robotics // Elsevier B.V.
– https://doi.org/10.1016/j.robot.2013.09.004 – December 2013. – Vol. 61, Issue 12.
– P. 1258-1276.
22. Choset H. Coverage for robotics – A survey of recent results // Annals of Mathematics and Artificial Intelligence. – October 2001. – Vol. 31. – P. 113-126. – https://doi.org/10.1023/A:1016639210559.
23. Atkar P.N., Conner D.C., Greenfield A., Choset H., Rizzi A.A. Hierarchical Segmentation of Piecewise Pseudoextruded Surfaces for Uniform Coverage // IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. – March 2008. – Vol. 6. – P. 107-120.
24. Acar E. U., Choset H., A. Rizzi A., Atkar P. N., Hull D.. Morse Decompositions for Coverage Tasks // I. J. Robotics Res. – 2002. – Vol. 21. – P. 331-344.

Comments are closed.