МЕТОД АППРОКСИМАЦИИ ОБЛАКА ТОЧЕК СТЗ ДЛЯ СТАЦИОНАРНОЙ 2D СЦЕНЫ
Аннотация
Рассматривается задача кластеризации препятствий по облаку точек лазерного сканера и задача оценки сложности среды мобильным роботом. Разрабатываемый метод использует данные лазерного сканера, потому что такие сканеры позволяют получить информацию об окружающей среде в виде облака точек, используя небольшое количество ресурсов. В данной работе предлагается метод определения контуров препятствий по облаку точек с использованием аппроксимирующих окружностей. Для оценки сложности среды используются метод на основе триангуляции Делоне. В ведении рассмотрены суще-ствующие методы для аппроксимации окружностями облака точек и приводятся аргу-менты доказывающие нецелесообразность их использования. В работе приведена струк-турная схема системы оценки сложности среды. Приводятся случаи и их характеристики, в которых аппроксимация одной окружностью невозможна, потому что повлечет за со-бой ряд ошибок и предлагается решение для подобных случаев – постройка по контору препятствия множество окружностей одного радиуса. Так же в статье приводится ал-горитм и блок схема разработанного метода аппроксимации облака точек полученной с системы технического зрения для стационарной 2D сцены. Приведены примеры примене-ния метода, подтверждающие его эффективность. Для проверки метода было проведено моделирование в пакете Matlab R2017b. Моделирование приводится для сцен с препятствиями – окружности разного радиуса, прямая или набор прямых, набор окружностей раз-ной формы. В заключении производится анализ разработанного метода аппроксимации облака точек и полученных результатов оценки сложности среды для различных сцен.
Литература
2. Лохин В.М., Манько С.В., Романов М.П., Гарцеев И.Б., Трипольский П.Э., Александрова Р.И.,
Евстигнеев Д.В., Антипов О.А., Епишин С.В. Автономный мобильный мини-робот // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2006. – № 3 (58). – С. 17-23.
3. Жога В.В., Федченков П.В. Мобильный автономный робот с шагающими ортогонально-
поворотными движителями // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. – 2011. – С. 2160-2162.
4. Глебов Н.А., Амин Н.М. Управление автономными мобильными гусеничными машинами и роботами в неформализованной среде // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. – 2015. – С. 17-21.
5. Скворцов А.В. Триангуляция Делоне и ее применение. – Томск: Изд-во Томск. ун-та, 2002.
6. Каркищенко А.Н., Пшихопов В.Х. Определение сложности среды функционирования подвижного объекта, (в печати). – М., 2018.
7. Чачхиани Т.И., Серова М.Г. Мобильный робот в нестационарной среде // Инженерный вестник Дона. – 2017. – № 4.
8. Франц В.А., Воронин В.В., Марчук В.И., Фисунов А.В., Письменскова М.М. Алгоритм построения траектории движения объектов в видеопотоке на основе оптического потока // Инженерный вестник Дона. – 2013. – № 3. 9. Montemerlo M., Thrun S. Large-Scale Robotic 3-D Mapping of Urban Structures // Experi-mental Robotics IX. – 2006. – P. 141-150.
10. Антонов А.А. Сканирующие лазерные дальномеры (LIDAR) // Современная электроника. – 2016. – № 1. – C. 10-15.
11. Костишин М.О., Жаринов И.О., Суслов В.Д. Автономная навигация мобильного робота на основе ультразвукового датчика измерения расстояний // Научно-технический вест-ник информационных технологий, механики и оптики. – 2013. – № 2 (84). – C. 162-163.
12. Бурцев А.Г., Жангабулов Т.А. Сравнение различных численных методов для решения задачи ультразвукового позиционирования подвижного робота в закрытом пространстве // Инженерный вестник Дона. – 2016. – № 2.
13. Кондратьев К.Л., Харитонов В.И. Аппаратно-программный комплекс для управления платформой-роботом // Известия Московского государственного технического университета МАМИ. – 2014. – C. 67-71.
14. Черноножкин В.А., Половко С.А. Система локальной навигации для наземных мобильных роботов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2008. – C. 13-22.
15. Карпенков А.С.,Мартынов О.В., Гришанович Ю.В., Карпенкова Е.С. Метод навигации мобильного робота для позиционирования на дороге в лесной местности // Вестник нау-ки и образования. – 2018. – № 17 (53). – Ч. 1. – С. 27-31.
16. Richard O. Duda, Peter E. Hart. Use of the Hough transformation to detect lines and curves in pictures // Technical Note 36, Artificial Intelligence Center, 1971.
17. Феоктистов С.И., Белых С.В., Станкевич А.В., Кривенок А.А., Перевалов А.А. Аппроксимация геометрии контура дугами при контроле точности изготовления деталей летательных аппаратов // Учёные записки. – № I – 1 (1). – С. 9-15.
18. Интернет-ресурс: http://paulbourke.net/geometry/circlesphere/.
19. Бронштейн И.Н., Семендев К.А. Аналитическая геометрия на плоскости. Справочник по математике. Совместное издание: Лейпциг: Тойбнер, Москва: Наука, 1981. – С. 241-242.
20. MATLAB Documentation. – URL: uk.mathworks.com/help/.