КОМПЛЕКСИРОВАНИЕ СВЕТОЛОКАЦИОННОЙ И ТЕЛЕВИЗИОННОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ НАВИГАЦИИ
реклама
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
