Система машинного зрения

В. В. ДАНЬШИН, И. В.САЛОПОНОВ, А. А.ГРИДНЕВ

Научный руководитель – Е. В.ЧЕПИН, к. т.н., доцент

Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

СИСТЕМА МАШИННОГО ЗРЕНИЯ

Доклад описывает цели и задачи создания программно-аппаратной системы машинного зрения для построения 3-х мерной сцены окружающего пространства.

В настоящее время задача получения информации об окружающей среде, для дальнейшей обработки в робототехнических комплексах, приобретает всё большую актуальность. Зачастую робот, оснащённый самыми современными датчиками, не получает необходимого количества информации об окружающем мире.

Иногда, усовершенствование систем ориентирования сводится к экстенсивному развитию, увеличению числа пикселей в камере, увеличению числа датчиков и т. д. что зачастую не приносит требуемого результата. Выходом из этой ситуации является оптимизация использования датчиков и увеличение количества снимаемых данных с них.

В данном докладе рассмотрено решение, основанное на снижении нагрузок на центр обработки данных, во многом увеличивая нагрузку на информационные каналы. Достигается это путём установки датчиков на вращающиеся части робота. При таком подходе достигается постоянное изменение расстояния от робота до окружающих его предметов, что позволяет быстрее строить карту местности, и распознавать даже динамические препятствия.

В НИЯУ МИФИ на кафедре «Компьютерные системы и технологии» при участии сотрудников кафедры изготовлен легковестный модуль машинного зрения, позволяющий отслеживать текущее положение датчиков в пространстве, формировать 3-х мерные модели окружающей среды, а также измерять температурные дисперсии на пройденном модулем пути.

В качестве аппаратной части была выбрана платформа Arduino Uno, 3-х осевой цифровой гироскоп ITG3200, 3-х осевой цифровой датчик ускорения MMA7455L, набор различных дальномеров, а также малогабаритные модули беспроводной передачи данных по стандарту ZigBee.

Для построения трёх мерной модели используются данные снятые с гироскопа, акселерометра и дальномера. Текущее положение модуля вычисляется на основе показаний углов отклонений датчика в пространстве и его угловых ускорений в этот момент. В совокупности с вычислением положения датчика, в модель вносятся измерения расстояний до окружающих объектов и температурные показания. При работе робота, значительные погрешности вносят шумы от колебаний двигателей, и с каждым измерением эта погрешность накапливается, что ведёт к неверному определению местоположения рис.1. Решить эту проблему можно прибегнув к использованию геомагнитного позиционирования на местности.

Рис.1 График увеличения погрешности по оси оX от времени.

В данном докладе рассмотрены варианты реализации сенсора, позволяющего получать данные текущего положения робота в пространстве, о траектории пройденного пути и об окружающих в этот момент предметах.

Методы, применённые в данном докладе, позволяют существенно увеличить объём информации необходимой роботу для ориентации в окружающем пространстве, что позволяет снизить вычислительные мощности необходимые для текущих расчётов.

Данное устройство можно применять к роботам, задача которых является перемещения в пространстве. Была разработана архитектура, которая позволяет удобно работать с многоканальными каскадами датчиков и тем самым строить карты сверхвысокой детализации. К примеру, их можно установить на летательный аппарат и получать с него трёхмерную карту обследуемой территории, или наделить летательный аппарат необходимыми устройствами для проведения им самостоятельных полётов. Так же данное устройство можно применить в роботах-гуманоидах для стабилизации положения и моделирования их перемещения.

Список литературы

1.  курс лекций Электромеханические и мехатронные системы СамГУПС 2010г.

2.  Катыс зрение роботов. –М: Машиностроение, 1987г.

3.  Тимофеев и искусственный интеллект/ . – М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1976 – 191с.