Т. Р. Гамберов , Р.Н. Сафин , Э.В. Чеботарева , Т. Г. Цой , Е.А. Магид
109-119
2026-09-10
Аннотация ▼
Цифровые модели человека (ЦМЧ) становятся важным инструментом в области робототехники, позволяя осуществлять воспроизводимую и контролируемую проверку алгоритмов компьютерного зрения. К числу таких алгоритмов относятся обнаружение, отслеживание и следование за человеком, которые играют ключевую роль в задачах автономной навигации, планирования траектории и безопасного взаимодействия робота с людьми в общих пространствах. При этом стандартные симуляторы, как правило, ограничены по степени реалистичности виртуальных акторов, разнообразию их внешнего вида и вариативности поведения. Такие ограничения снижают достоверность получаемых результатов и затрудняют перенос алгоритмов на реальных роботов. В данной работе представлен набор настраиваемых ЦМЧ для симулятора Gazebo. Разработанные модели человека отличаются вариативностью одежды, антропометрическими параметрами и внешним обликом, а также включают библиотеку анимаций ходьбы, имитирующих различные сценарии движения человека, включая изменение скорости и направления. Для проверки эффективности предложенного подхода были проведены вычислительные эксперименты в Gazebo в реалистичной офисной среде с использованием мобильного робота TIAGo Base с дифференциальным приводом, оснащённого двухмерным лазерным сканером и монокулярной камерой. Эффективность работы алгоритма следования за пользователем с применением новых ЦМЧ оценивалась по средней пройденной дистанции и количеству случаев потери цели (количеству ложных срабатываний). Результаты показали, что предложенные ЦМЧ позволяют воспроизводить сложные условия восприятия, включая окклюзии и динамические препятствия, а также обеспечивают масштабируемую и систематическую проверку алгоритмов. Данные, полученные в результате вычислительных экспериментов, подтверждают значимость разработанных ЦМЧ для тестирования робототехнических систем, ориентированных на взаимодействие с человеком в условиях, приближённых к реальным.
