ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОМПЛЕКСИРОВАННЫХ ДЕСКРИПТОРОВ В РЕШЕНИИ SLAM-ЗАДАЧИ
Аннотация
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.
Литература
struktury adaptivnykh robotov [Homogeneous control structures of adaptive robots]. Moscow:
Nauka, 1990, 147 p.
2. Besl P.J., McKay Neil D. A Method for Registration of 3-D Shapes, IEEE Transactions on
pattern analysis and machine intelligence, 1992, Vol. 14, No. 2, pp. 239-256.
3. Zhang Zhengyou. Iterative point matching for registration of free-form curves and surfaces,
International Journal of Computer Vision, 1994, Vol. 13 (12), pp. 119-152.
4. Noskov V.P., Noskov A.V. Sistema ekstremal'noy navigatsii tsekhovogo transportnogo robota
[System navigation and extreme shop transport robot], Iskusstvennyy intellekt v tekhnicheskikh
sistemakh: Sb. nauchnykh trudov [Artificial intelligence in engineering systems: Collection of
scientific papers]. Moscow: Gos.IFTP. 1998, pp. 136-144.
5. Lakota N.A., Noskov V.P., Rubtsov I.V., Lundgren Ya.-O. Moor F. Opyt ispol'zovaniya
elementov iskusstvennogo intellekta v sisteme upravleniya tsekhovogo transportnogo robota
[The experience of using artificial intelligence elements in the control system of a shop
transport robot], Mekhatronika [Mechatronics], 2000, No. 4, pp. 44-47.
6. Noskov V.P., Noskov A.V. Raspoznavanie orientirov v dal'nometricheskikh izobrazheniyakh
[Recognition of landmarks in rangefinder images], Sb. MGU «Mobil'nye roboty i
mekhatronnye sistemy» [Collection of MSU "Mobile robots and mechatronic systems", 2001,
pp. 179-192.
7. Mitra N., Gelfand N., Pottmann H., Guibas L.J. Registration of Point Cloud Data from a Geometric
Optimization Perspective, Proceedings of the 2004 Eurographics/ACM SIGGRAPH
symposium on Geometry processing, 2004, pp. 22-31.
8. Noskov V.P., Noskov A.V. Navigatsiya mobil'nykh robotov po dal'nometricheskim
izobrazheniyam [Navigation of mobile robots by rangefinder images], Mekhatronika,
avtomatizatsiya, upravlenie [Mechatronics, automation, control], 2005, No. 12, pp. 16-21.
9. Noskov V.P., Rubtsov I.V., Romanov A.Yu. Formirovanie ob"edinennoy modeli vneshney sredy
na osnove informatsii videokamery i dal'nomera [Formation of a combined model of the external
environment based on information from a video camera and a rangefinder], Mekhatronika,
avtomatizatsiya, upravlenie [Mechatronics, automation, control], 2007, No. 8, pp. 2-5.
10. Nüchter A., Lingemann K., Hertzberg J., Surmann H. 6D SLAM - 3D Mapping Outdoor Environments,
Journal of Field Robotics, September 2007, Vol. 24, No. 8-9, pp. 699-722.
11. Segal A., Haehnel D., Thrun S. Generalized-ICP, Proc. of Robotics: Science and Systems, RSS,
2009.
12. Zagoruyko S.N., Noskov V.P. Registratsiya dal'nometricheskikh i televizionnykh dannykh pri
postroenii trekhmernoy modeli vneshney sredy [Registration of rangefinder and television data
in the construction of a three-dimensional model of the external environment], Inzhenernyy
zhurnal: nauka i innovatsii [Engineering Journal: Science and Innovation], 2013, Issue 8.
vailable at: http://engjournal.ru/catalog/pribor/robot/933.html.
13. Pomerleau F., Colas F., Siegwart R., Magnenat S. Comparing ICP Variants on Real-World
Data Sets, Autonomous Robots, April 2013, Vol. 34, No. 3, pp. 133-144.
14. Bylow E., Sturm J., Kerl C., Kahl F., Cremers D. Real-Time Camera Tracking and 3D Reconstruction
Using Signed Distance Functions, Proceedings of "Robotics: Science and Systems".
Berlin, Germany, 2013, Vol. 9.
15. Kaz'min V.N., Noskov V.P. Vydelenie geometricheskikh i semanticheskikh ob"ektov v
dal'nometricheskikh izobrazheniyakh dlya navigatsii robotov i rekonstruktsii vneshney sredy
[Selection of geometric and semantic objects in rangefinder images for robot navigation and
reconstruction of the external environment], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya
SFedU. Engineering Sciences], 2015, No. 10 (171), pp. 71-83.
16. Noskov V.P., Kiselev I.O. Trekhmernyy variant metoda Khafa v rekonstruktsii vneshney sredy
i navigatsii [A three-dimensional version of the Hough method in the reconstruction of the external
environment and navigation], Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie [Mechatronics,
automation, control], 2018, No. 8, pp. 552-560.
17. Noskov V.P., Kiselev I.O. Ispol'zovanie tekstury lineynykh ob"ektov dlya postroeniya modeli
vneshney sredy i navigatsii [Using the texture of linear objects to build a model of the external
environment and navigation], Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie [Mechatronics, automation,
control], 2019, No. 8, Vol. 20, pp. 490-497.
18. Noskov V.P., Gubernatorov D.V. Ekstremal'naya navigatsiya po 3D-izobrazheniyam v
mobil'noy robototekhnike [Extreme navigation on 3D images in mobile robotics],
Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie [Mechatronics, automation, control], 2021, No. 11,
Vol. 22, pp. 594-600.
19. David L. Object recognition from local scale-invariant features, Proceedings of the International
Conference on Computer Vision, 1999, Vol. 2, pp. 1150.
20. Bay H., Tuytelaars T., Gool L.V. SURF: Speeded Up Robust Features, Computer Vision and
image Understanding, 2008. Available at: http: // www.vizion.ee.ethz.ch/~surf/eccv06.pdf.
21. Ke Y., Sukthankar R. PCA-SIFT: A More Distinctive Representation for Local Image Descriptors.
Available at: http://www.cs.cmu.edu/~rahuls/pub/cvpr2004-keypoint-rahuls.pdf.
22. Duda R., Hart P. Pattern Classification and Scene Analysis. John Wiley and Sons, 1973,
pp. 271-272.
23. Gonzalez R., Woods R. Digital Image processing. Moscow: Technosphere, 2005, 1007 p.
24. Kevin P. Murphy. Gaussians, 2006.
25. Ivashechkin A.P., Vasilenko A.Yu., Goncharov B.D. Metody nakhozhdeniya osobykh tochek
izobrazheniya i ikh deskriptorov [Methods of finding singular image points and their descriptors],
Molodoy uchenyy [Young Scientist], 2016, No. 15, pp. 138-140. Available at:
https://moluch.ru/archive/119/33106/ (accessed 06 March 2020).
26. Available at: http: // www.asus.com/ Multimedia/Xtion_PRO_LIVE/.
