КОМПЛЕКСИРОВАНИЕ СВЕТОЛОКАЦИОННОЙ И ТЕЛЕВИЗИОННОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ НАВИГАЦИИ

КОМПЛЕКСИРОВАНИЕ
СВЕТОЛОКАЦИОННОЙ И
ТЕЛЕВИЗИОННОЙ ИНФОРМАЦИИ
ДЛЯ НАВИГАЦИИ
МОБИЛЬНОГО РОБОТА
А.И. Медведев
В.П. Носков
2011 год, город Москва
1
Противопожарный робототехнический комплекс
легкого класса МРК-РП
2
Мобильный роботизированный комплекс
среднего класса «ЕЛЬ-4»
3
Навигация мобильного робота
y
Pi (x0,y0)
PN (x0,y0)
P0 (x0,y0)
x
O
Рассматривается навигация в пространстве 3 координат
x, y,  на плоскости
Pi (xi;yi) = PiИ + εi – истинный вектор приращения и погрешность
4
Условия для экстремальной навигации
по данным дальномера
1. Пригодность стен для
экстремальной навигации
y
2. Перекрытие двух изображений
3. Достаточная точность и
подробность представления
информации
x
y
x
Примеры негативных
входных данных 5
Почему комплексирование?
Дальномер Видеокамера
Цветовая информация
нет
да
Зависимость от освещения
нет
да
Прямая геометрическая
информация
да
нет
Угловая разрешающая
способность сенсора, °
~0,8°
0,1° и лучше
Частота получения данных, Гц
~70
~24
Ширина поля зрения, °
180°
~30..60°
6
Схема действия дальномера. Погрешности прибора
0,14 м
10 м
СКО измерений плоских объектов
~20 мм в рабочем диапазоне дальностей
7
Погрешности навигации по данным дальномера
1. Погрешности, обусловленные прибором
2. Погрешности алгоритма навигации
y0
y1
x1
O1
Δ
Δφ
x0
Δ = (Δx; Δy)T
O0
СКО погрешности ~10 мм в рабочем диапазоне дальностей
8
y
Приведение видеоинформации
в искусственной среде
Yк
(x,y,z,φ,γ,ψ)дальн
Pдальн
Pкам
Xк
Yк
(x,y,z,φ,γ,ψ)кам
z
Pдальн = Pкам∙MR ∙MT
MR, МТ – матрицы поворота и смещения для приведения СК
Все внутренние и внешние параметры приборов известны с
погрешностью, значительно меньшей погрешности измерений
9
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 )
10
Использование стереопары
A
Y1
Y0
1
X1
O1
0

 (x; y)
O0
X0
Погрешности определения линейных
координат точки A:
1. Погрешности калибровки
2. Погрешности нахождения угловых
координат точки
11
Комплексирование дальнометрической и
видеоинформации
A
B
Y1
Y0
Δ
O0
X0
O1
X1
Численно определены приближенные координаты смещения
Δx, Δy, Δφ
Минимальное число ключевых точек – 2
Повышение числа точек ведёт к повышению точности расчётов
12
Навигация в естественной среде
Кронштейн с модулями
СТЗ и навигации
13
Навигация в естественной среде
Антенна GPS-приёмника
СЛД ДЗ
Видеокамера
Гирополукомпас
ГПК-59
Навигационный
модуль угловых
положений
AHRS M2
14
Навигация в естественной среде
15
Результаты
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
16