1 КОМПЛЕКСИРОВАНИЕ СВЕТОЛОКАЦИОННОЙ И ТЕЛЕВИЗИОННОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ НАВИГАЦИИ МОБИЛЬНОГО РОБОТА А.И. МедведевВ.П. Носков 2011 год, город Москва

2 Противопожарный робототехнический комплекс легкого класса МРК-РП

3 Мобильный роботизированный комплекс среднего класса «ЕЛЬ-4»

4 Навигация мобильного робота P 0 (x 0,y 0 ) P i (x 0,y 0 ) P N (x 0,y 0 ) P i (x i ;y i ) = P i И + ε i – истинный вектор приращения и погрешность Рассматривается навигация в пространстве 3 координат x, y, на плоскости x y O

5 Условия для экстремальной навигации по данным дальномера 1.Пригодность стен для экстремальной навигации 2.Перекрытие двух изображений 3.Достаточная точность и подробность представления информации Примеры негативных входных данных y y x x

6 Почему комплексирование? ДальномерВидеокамера Цветовая информациянетда Зависимость от освещениянетда Прямая геометрическая информация данет Угловая разрешающая способность сенсора, ° ~0,8°0,1° и лучше Частота получения данных, Гц~70~24 Ширина поля зрения, °180°~30..60°

7 Схема действия дальномера. Погрешности прибора 10 м 0,14 м СКО измерений плоских объектов ~20 мм в рабочем диапазоне дальностей

8 Погрешности навигации по данным дальномера x0x0 y0y0 O0O0 x1x1 y1y1 O1O1 ΔφΔφ 1.Погрешности, обусловленные прибором 2.Погрешности алгоритма навигации Δ = (Δx; Δy) T Δ СКО погрешности ~10 мм в рабочем диапазоне дальностей

9 Приведение видеоинформации в искусственной среде P дальн = P камM R M T M R, М Т – матрицы поворота и смещения для приведения СК Все внутренние и внешние параметры приборов известны с погрешностью, значительно меньшей погрешности измерений P дальн P кам YкYк XкXк (x,y,z,φ,γ,ψ) дальн (x,y,z,φ,γ,ψ) кам YкYк z y

10 Выбор ключевых точек Широкий выбор классификаторов: SIFT ( Scale-invariant feature transform ) SURF ( Speeded Up Robust Features ) GLOH ( Gradient Location and Orientation Histogram ) LESH ( Local Energy based Shape Histogram )

11 Использование стереопары O0O0 O1O1 X0X0 X1X1 Y0Y0 Y1Y1 A 0 1 ( x; y) Погрешности определения линейных координат точки A: 1.Погрешности калибровки 2.Погрешности нахождения угловых координат точки

12 Комплексирование дальнометрической и видеоинформации A B O0O0 Δ Y0Y0 X0X0 Численно определены приближенные координаты смещения Δx, Δy, Δφ Минимальное число ключевых точек – 2 Повышение числа точек ведёт к повышению точности расчётов O1O1 X1X1 Y1Y1

13 Навигация в естественной среде Кронштейн с модулями СТЗ и навигации

14 СЛД ДЗ Антенна GPS-приёмника Навигационный модуль угловых положений AHRS M2 Видеокамера Гирополукомпас ГПК-59 Навигация в естественной среде

15 Навигация в естественной среде

16 Решена задача уточнения дальнометрической навигации по данным цветной видеокамеры Угловая и линейная погрешности нахождения смещения двух изображений, оцененные экспертно, уменьшились После доработки рассмотренного алгоритма можно ожидать снижение погрешности определения смещения до величины порядка размеров пиксела видеоизображения Снизилось число сбоев алгоритма, связанных с несоблюдением базовых условий экстремальной навигации Результаты