Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 6.
-
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОМПЛЕКСИРОВАННЫХ ДЕСКРИПТОРОВ В РЕШЕНИИ SLAM-ЗАДАЧИ
В. П. Носков , А. Н. Курьянов2022-04-21Аннотация ▼Рассмотрена актуальная задача определения всех шести координат (трех линейных
и трех угловых) текущего положения мобильного робота (беспилотного летательного
аппарата) по видео-дальнометрическим изображениям внешней среды (объемным раскра-
шенным облакам точек), формируемым бортовой комплексированной системой техниче-
ского зрения, построенной на базе 3D-дальнометрического сенсора (лидара) и цветной
видеокамеры, при движении (полете) в неизвестной среде. Предложен алгоритм видео-
навигации, основанный на использовании комплексированных (видео-дальнометрических)
дескрипторов, для описания которых используются яркостные и геометрические пара-
метры. Сформулированы правила формирования комплексированного дескриптора, обес-
печивающие выделение с помощью оператора Собеля особых (центральных) точек деск-
риптора и вычисление яркостных и геометрических параметров в его локальной области.
Дополнение яркостных параметров дескриптора, формируемых видеокамерой, геометри-
ческими параметрами, формируемых дальнометрическим сенсором, снимает проблему
инвариантности дескриптора к масштабу и тем самым существенно снижает трудоем-
кость вычислений при его выделении. Описаны правила нахождения соответствующих
друг другу комплексированных дескрипторов в последовательности комплексированных
изображений, основанные на вычислении разности яркостных и геометричесих параметров сравниваемых дескрипторов. Выполнена оценка ошибки решения навигационной задачи
с использованием комплксированных дескрипторов в зависимости от ошибки сенсоров
системы технического зрения и геометрических размеров дескриптора. За счет построе-
ния гистограмм решения навигационной задачи по каждой координате объекта управления
для всех пар соответствующих друг другу дескрипторов достигнута статистически ус-
тойчивая высокая достоверность решения полной навигационной задачи. При этом ошиб-
ка решения навигационной задачи получилась на порядок меньше ошибки при формировании
системой технического зрения комплексированных изображений. Использование комплек-
сированных дескрипторов позволило при сравнительно малом объеме вычислений с прием-
лемой точностью и быстродействием решить полную навигационную задачу, что обеспе-
чивает решение SLAM-задачи на бортовых вычислителях в темпе движения объекта
управления. Эффективность предложенных алгоритмических и разработанных программ-
но-аппаратных средств подтверждена натурными экспериментами, проведенными в ре-
альных условиях различных сред. -
СОПОСТАВЛЕНИЕ СПАЙКОВЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ ДЛЯ ЛОКАЛИЗАЦИИ И НАВИГАЦИИ В КАРТЕ КЛЮЧЕВЫХ КАДРОВ
И.С. Фомин , В.Д. Матвеев , А.Е. Архипов273-2842025-10-01Аннотация ▼Задача навигации мобильной робототехнической платформы в известном окружении достаточно давно и качественно решается с использованием плоской карты, которая строится с использованием лидара. Тем не менее, регулярно возникают ситуации, когда платформа по тем или иным причинам не оснащена лидаром или иными активными средствами навигации. При этом на платформе обычно установлена камера, предназначенная для визуального контроля обстановки оператором, которая также может быть использована для навигации при перемещении робота в известной среде. Хорошо известны примеры алгоритмов навигации, основанных на использовании последовательности ключевых кадров, например, визуальный SLAM. При этом в качестве ключевых кадров рассматриваются различные варианты видеоизображений (размытые, маскированные и т.д.). В данной работе в качестве базы для навигации рассматривается когнитивная (не-метрическая, непространственная) карта ключевых кадров, представляющих собой спайковое представление наблюдаемых изображений. В работе проанализирована возможность использования разработанных в ЦНИИ РТК нейроморфных информационно-управляющих элементов для выполнения процедуры сопоставления текущего спайкового изображения со спайковыми изображениями ключевой последовательности. Показано, что путем такого сопоставления может быть определен ближайший к текущему ключевой кадр, а также могут быть подобраны параметры сдвига спайковых представлений, что для когнитивной карты является аналогом локализации и навигации. Приведено описание программного средства эмуляции построения карты и перемещения в ней для экспериментальной отработки предложенных алгоритмов. Выполнен сбор данных и экспериментальное исследование качества работы алгоритмов локализации и навигации. Для чего собрано несколько карт ключевых кадров с различным характером перемещения между кадрами. При определении положения кадра в карте получено качество от 70 до 98 %, при определении направления смещения между кадрами точность составила от 94 до 97 %. Полученные результаты оценены как достаточные для решения поставленных перед алгоритмом задач
-
КЛАССИФИКАЦИЯ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ МУЛЬТИРОТОРНОГО ТИПА С ПРИМЕНЕНИЕМ АЛГОРИТМА YOLO11
В.А. Деркачев171-1802025-07-24Аннотация ▼Рассматривается классификатор радиолокационных изображений беспилотных летательных аппаратов, основанный на нейронной сети, построенной на алгоритме YOLO 11 версии. Решение задачи обнаружения и классификации беспилотных летательных аппаратов стало одной из приоритетных задач в настоящее время. Увеличение числа модификаций беспилотных летательных аппаратов сильно усложняет применение статистических методов классификации, что требует применения новых подходов в решении задачи классификации. Развитие нейросетевых методов, одновременно с увеличением производительности вычислителей для обучения, с одной стороны, и встраиваемых решений, с другой, позволяет осуществлять классификацию летательных аппаратов с применением радиолокационных изображений в реальном масштабе времени. Применение алгоритма YOLO11 позволяет, помимо определения класса цели, осуществить оценку дальности до наблюдаемого объекта. Использование радиолокационных изображений оправданно в связи с тем, что визуальное наблюдение не всегда является возможным, из-за сложных погодных условий и темного времени суток. Для обучения нейронной сети предполагается использовать набор радиолокационных изображений, полученный с применением авторской модели генерации данных с произвольной конфигурацией беспилотных летательных аппаратов. Проведено обучение нейронной сети класса Detection YOLO11s (9,4 млн. параметров) на выборке радиолокационных изображений двух классов общим числом 8192. В результате обучения получена точность 0,99 для классификации на 2 классах объектов (на тестовых модельных данных). Были проведены тесты с применением натурных данных, снятых с применением радиолокационной системы миллиметрового диапазона TI IWR1642, в результате которых достигнута безошибочная классификация объектов на малой выборке.
-
РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ СРЕДСТВ ВИДЕО-ДАЛЬНОМЕТРИЧЕСКОЙ НАВИГАЦИИ РОБОТОВ ВОЗДУШНОГО И НАЗЕМНОГО ПРИМЕНЕНИЯ
В. П. Носков , Ю. С. Баричев , О.П. Гойдин , А. Н. Курьянов2025-04-27Аннотация ▼Работа посвящена решению актуальных задач совместной автономной видеонавигации ро-
ботов воздушного и наземного применения в наиболее востребованных для проведения специаль-
ных операций урбанизированных средах, включающих плотную городскую застройку и здания, где
применение традиционных средств дистанционного управления ограничено наличием экраниро-
ванных зон. Задачи групповой навигации предлагается решать на основе данных бортовых сис-
тем технического зрения в процессе оперативной разведки рабочей зоны беспилотным летатель-
ным аппаратом, результаты которой обеспечивают автономные движение и полет, как отдель-
ных гетерогенных робототехнических средств, так и в группе. В основу алгоритмов навигации
положены методы выделения из объемного облака точек, формируемого бортовым лидаром,
опорной горизонтальной поверхности и горизонтальных сечений внешней среды, позволяющих с
высокой точностью и быстродействием определять все шесть координат объекта управления.
Рассмотрены случаи, обусловленные возможными характеристиками внешней среды, когда нави-
гационная задача решается не полностью, и предложены методы их исключения путем дополне-
ния дальнометрических данных лидара видеоданными телекамеры. Приведена оценка точности
решения задач видеонавигации, полученная путем математического моделирования внешней сре-
ды и формирования видеоданных. Предложены методы снижения ошибки видеонавигации, осно-
ванные на использовании специально банка опорных изображений с известными координатами их
формирования, позволяющие обеспечить безопасные автономные полет и движение робототех-
нических средств в урбанизированной среде. Эффективность используемых методов и предлагае-
мых алгоритмов видеонавигации подтверждается результатами экспериментальных исследова-
ний соответствующих программно-аппаратных средств в реальных урбанизированных средах -
О ВЛИЯНИИ ЗАШУМЛЕНИЯ НА РАСПОЗНАВАНИЕ СИММЕТРИИ 3-ГО ПОРЯДКА В ГЕКСАГОНАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ
А.Н. Каркищенко , В. Б. Мнухин2021-01-19Аннотация ▼Излагается алгебраический подход к представлению и обработке цифровых изобра-
жений, заданных на гексагональных решетках. Описанный подход основан на представле-
нии изображений как функций на конечных полях «целых Эйзенштейна». Как оказывается,
элементы таких полей естественно соответствуют пикселям гексагональных изображе-
ний определенных размеров. Описаны экспоненциальное и логарифмическое преобразования
в полях Эйзенштейна. Приведен метод обнаружения центров вращательной симметрии
3-го порядка на полутоновых изображениях и введена соответствующая нормированная
мера симметрии. Основной целью работы является исследование влияния зашумления на
изображении на качество оценки симметрии с помощью введенной меры. Фактор зашум-
ленности необходимо принимать во внимание, поскольку уменьшение меры может быть
вызвано не только неполной симметрией реального объекта, но и искажениями из-за шу-
мов, что практически всегда имеет место. Очевидно, что это отличие будет пропорцио-
нально уровню шумовой составляющей. В работе получены аналитические оценки влияния
шума на критерий обнаружения симметрии. Если изображения подвержены случайному
зашумлению, то мера симметрии отдельных областей изображения будет случайной вели-
чиной, закон распределения которой определяется законами распределения шумовых со-
ставляющих. При этом в работе делается стандартное для обработки изображений
предположение о модели нормальной и независимой зашумленности функции яркости.
Особенность введенной меры симметрии третьего порядка не позволяет напрямую приме-
нить стандартные методы для получения вероятностных оценок. С этой целью была про-
ведена оценка кумулятивной функции распределения вероятностей, на основании которой
получено выражение для вероятностей уклонения меры симметрии от истинного значения
на заданную величину. В силу сделанных априорных предположений полученную оценку сле-
дует рассматривать как достаточно «осторожную» и можно ожидать, что в реально-
сти разброс меры, вызванный шумами на изображении, будет существенно меньше, чем
теоретически установленные границы. -
МЕТОД ДЕТЕКЦИИ ХАРАКТЕРНЫХ ТОЧЕК ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ ЗНАКОВОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
А. Н. Каркищенко , В. Б. Мнухин2020-11-22Аннотация ▼Целью исследования является разработка метода детекции характерных точек
цифрового изображения, обладающего устойчивостью по отношению к определенному
классу преобразований яркости. Необходимость в подобном методе обусловлена потреб-
ностями выделения ключевых точек изображений в системах видеонаблюдения и распозна-
вания лиц, зачастую работающих в условиях меняющейся освещенности. Особенностью
предлагаемого метода, отличающего его от ряда известных подходов к проблеме выделе-
ния характерных точек, является использование так называемого знакового представле-
ния изображений. В отличие от обычного задания цифрового изображения дискретной
функцией яркости, при знаковом представлении изображение задается в виде ориентиро-
ванного графа, соответствующего бинарному отношению увеличения яркости на множе-
стве пикселей. Тем самым, знаковое представление определяет не единственное изобра-
жение, а множество изображений, функции яркости которых связаны строго монотон-
ными преобразованиями яркости. Именно это свойство знакового представления опреде-
ляет его эффективность для решения задач, обусловленных поставленной выше целью.
Особенностью рассматриваемого метода является особый подход к интерпретации ха-
рактерных точек изображения. Это понятие в теории обработки изображений не явля-
ется строго определенным; можно сказать, что характерная точка отличается повышен-
ной «сложностью» структуры изображения в её окрестности. Поскольку знаковое пред-
ставление изображения может быть представлено в виде ориентированного графа, в дан-
ной работе для оценки меры сложности локальной окрестности его вершин предложено
использовать известный в спектральной теории графов метод ранжирования, основанный
на теореме Перрона-Фробениуса. Его суть состоит в том, что в качестве меры сложности
вершины выступает значение компоненты так называемого перроновского собственного
вектора матрицы смежностей данного графа. Для проведения экспериментальных исследований предложенного подхода был разработан комплекс программ, результаты работы которых подтверждают работоспособность метода и демонстрируют, что с его помощью
удается на модельных примерах получать близкие к ожидаемым результаты. В работе
предложен также ряд рекомендаций по применению данного метода.
1 - 6 из 6 результатов
