Диссертация (Расширение условий функционирования систем визуальной навигации автономных беспилотных летательных аппаратов), страница 16

Для каждого эталона были построеныусловные плотности распределения признаков всех искомых объектов. Вкачестве признаков использовались МО (M) и СКО () яркости. Эталонныеизображения и соответствующие плотности показаны на рисунке 4.15, а и б.130MЭталон «Утро»а)а)Плотности «Утро»MЭталон «Вечер»б)Плотности «Вечер»Рисунок 4.15. Эталонные изображения «Утро» и «Вечер»и соответствующие условные плотности распределенияРезультатыраспознаваниятестовогоизображениянаосновеэталонных плотностей показаны в виде сегментированных изображений нарисунке 4.16, а, б.131а) Плотность «Утро»б) Плотность «Вечер»Рисунок 4.16.

Результаты распознавания тестового изображенияДалее сформируем адаптивную плотность распределения для текущихусловий. В рассматриваемых примерах меняется только время суток, аостальные условия (время года, широта и пр.) постоянны. Поэтому формулу(2.2) можно упростить:адапт ( | , время )= утро ( | ) ∗ утро (время ) + вечер ( | ) ∗ вечер (время ),гдеадапт ( | , время ) – значение адаптивной условной плотностираспределения признака Y (в данном случае Y = [МО; СКО]) для объекта для времени время ; утро ( | ), вечер ( | ) − значения эталонныхплотностей «Утро» и «Вечер»; утро (время ), вечер (время ) − достоверноститермов «время суток» = «Утро» и «время суток» = «Вечер» для времени время .Функции принадлежности утро (время ), вечер (время ) в данномпримере можно представить в виде сигмоид, изображенных на рисунке 4.17:132ВечерУтро0.60.416Рисунок 4.17.

Функции принадлежности «время суток»Текущее изображение было получено в 16:00. Таким образом,утро (16: 00) = 0.4, а вечер (16: 00) = 0.6.,тогдаадапт = утро ∗ 0.4 + вечер ∗ 0.6.Адаптивная плотность показана на рисунке 4.18.Рисунок 4.18. Адаптивная плотностьРезультат распознавания тестовой сцены на основе адаптивнойплотности распределения показан в виде сегментированного изображения нарисунке 4.19.133Рисунок 4.19. Результат распознавания тестового изображения на основеадаптивной плотности распределенияОценка вероятностей ошибок обнаруженияБылопроведеносравнениевероятностейпоявленияошибокобнаружения 1-го и 2-го рода при обнаружении объектов на текущемизображениисиспользованиемплотностей«Утро»,«Вечер»иадаптированной плотности. Для этого попарно сравнивались эталонные илиадаптивные плотности с плотностями, полученными с текущего изображения.Результаты приведены в таблице 4.3.Таблица 4.3.

Вероятности ошибок распознавания поверхностейПропуск целиЛожная тревогалес-поле-река-лес-поле-река-полерекалесполерекалесТекущая сцена (плотности «Утро»)0,040,980,170,0250,90,1Текущая сцена (плотности «Вечер»)0,010,0800,0410,600,0300,010,0200,1«Вечер 02» (на основе адаптивнойплотности)134Очевидно, что описания сцены на основе этих данных будутразличаться.Вероятности ошибочного (не совпадающего с исходным) описаниясценыв зависимости от ошибок обнаружения малоинформативныхориентиров можно рассчитать по следующей формуле:ош = 1 − ∏(1 − оо ) ,=1где N – количество классов объектов в описании сцены 1-го уровня;На основе результатов данных, представленных в таблице 4.3, былирассчитаны вероятности ошибочного описания для рассмотренных вариантовобнаружения ориентиров.Таблица 4.4.

Вероятности ошибочного описания сценыошТекущая сцена (плотности «Утро»)0.99Текущая сцена (плотности «Вечер»)0.64«Вечер02»(наосновеадаптивнойплотности)0.2Сравнение описанийДля сравнений описаний было выбрано три фрагмента на текущемизображении, показанные на рисунке 4.20.135321Рисунок 4.20. Анализируемые фрагменты текущего изображенияРезультаты распознавания малоинформативных ориентиров для данныхфрагментов представлены на рисунке 4.21.Фрагмент 1Фрагмент 2Фрагмент 3Плотности«Утро»Плотности«Вечер»АдаптивныеплотностиРисунок 4.21. Результаты распознавания для фрагментов 1, 2 и 3Рассмотрим описания фрагмента 1 (в соответствии с форматом,описанным в главе 3) для результатов распознавания на основе: плотности «Утро»:Dsутро( "1"(O(4))^ «2»(O(5)) );136 плотности «Вечер»Dsвечер( "1"(O(4))^ "2"(O(5))^ "3"(O(3)) ); адаптивной плотностиDsадапт( "1"(O(4))^ «2»(O(5)) ).Исходное описание сцены примет следующий вид:Dsисх ( "1"(O(4))^ «2»(O(5)) ).В описаниях O(3) – поле, O(4) – лес, O(5) – река.

На исходном описанииприсутствуют два объекта – один класса «лес» другой класса «река».Видно, что при использовании эталонных плотностей, «Вечер»возникают существенные ошибки обнаружения объектов «поле» и «река», чтоприводит к ошибкам описания сцены.

При этом использование адаптивнойплотности и плотности «Утро» существенно сокращает количество ошибок. Втаблице 4.4 приведены результаты сравнения описаний 1-го уровня.Таблица 4.4. Результаты сравнения описаний 1-го уровня для Фрагмента 1полерекалесФрагмент 1011Описание по плотностям «Утро»0110Описание по плотностям «Вечер»1111Описание по адаптивным плотностям0110dВ первой строке таблицы показано присутствие объектов (классов«поле», «река», «лес») на текущей сцене.

Числами показано количествообъектов определенного класса на сцене.Остальные строки соответствуют описаниям, полученным в результатераспознавания тестовой сцены эталонными плотностями («Утро» и «Вечер»)и адаптивной плотностью.Сравнение производится на основе расчета расстояния Хемминга поформуле (3.18). Если значения (количество объектов) в соответствующихячейках совпадают, расстояние Хемминга (по данному показателю) равнонулю.137Результат сравнения записан в колонку d таблицы 4.4.утро = 0 + 0 + 0 = 0;вечер = 1 + 0 + 0 = 1;адапт = 0 + 0 + 0 = 0.Из таблицы 4.4 видно, что описания на основе плотности «Утро» иадаптивной плотности совпадают с описанием фрагмента 1, а описание наоснове плотности «Вечер» не совпадает ( > 0).Сравним описания фрагмента 2.

Описания примут вид: плотности «Утро»:Dsутро( "1"(O(4))^ «2»(O(5))^ "3"(O(5))^ "4"(O(4)) ) плотности «Вечер»Dsвечер( "1"(O(4))^ «2»(O(3))^ "3"(O(3))^ "4"(O(5))^ "5"(O(4)) ) адаптивной плотностиDsадапт( "1"(O(4))^ «2»(O(3))^ "3"(O(5))^ "4"(O(4)) )Исходное описание сцены примет следующий вид:Dsисх ( "1"(O(4))^ «2»(O(3))^ "3"(O(5))^ "4"(O(4)) )В таблице 4.5 приведены результаты сравнения описаний 1-го уровня.Таблица 4.5. Результаты сравнения описаний 1-го уровня для Фрагмента 2полерекалесФрагмент 1112Описание по плотностям «Утро»0222Описание по плотностям «Вечер»2121Описание по адаптивным плотностям1120dСравним описания фрагмента 3.

Описания примут вид: плотности «Утро»:Dsутро( "1"(O(4))^ «2»(O(5))^ "3"(O(5))^ "4"(O(4)) ) плотности «Вечер»Dsвечер( "1"(O(4))^ «2»(O(3))^ "3"(O(3))^ "4"(O(5))^ "5"(O(4)) )138 адаптивной плотностиDsадапт( "1"(O(4))^ «2»(O(3))^ "3"(O(5))^ "4"(O(4)) )Исходное описание сцены примет следующий вид:Dsисх ( "1"(O(4))^ «2»(O(3))^ "3"(O(5))^ "4"(O(4)) )В таблице 4.6 приведены результаты сравнения описаний 1-го уровня.Таблица 4.6. Результаты сравнения описаний 1-го уровня для Фрагмента 3полерекалесФрагмент 1101Описание по плотностям «Утро»0112Описание по плотностям «Вечер»1010Описание по адаптивным плотностям1010dНа основе результатов сравнения описаний для различных фрагментовбыла построена таблица 4.7.Таблица 4.7.

Сравнение результатовФрагмент 1Фрагмент 2Фрагмент 3∑утро0123вечер1102адапт0000В таблице 4.7 представлены расстояния по Хеммингу для каждогоспособа описания для трех используемых в эксперименте фрагментов текущейсцены. В последней колонке приведена сумма расстояний по тремфрагментам.Такимраспознаванииобразом,объектовиспользованиесценыадаптивныхпозволилоплотностейсформироватьприописания,однозначно совпадающие с описаниями соответствующих фрагментамикарты.1394.5.Оценкаработоспособностиалгоритманавигациипомалоинформативным ориентирамЦелью данного исследования является оценка работоспособностиалгоритма навигации по малоинформативным ориентирам.Суть решаемой задачи состоит в том, что необходимо выбратьнаправлениеполетаориентирами),БЛАкоторое(находящегосяможетпривестинадкмалоинформативныминахождениюдостаточноинформативного ориентира и решению поставленной навигационной задачи.Показателем работоспособности является решение навигационнойзадачи в условиях начальной неопределенности положения, когда существуетмножествогипотезвозможногоположенияБЛА.Количественнымпоказателем успешного решения навигационной задачи будем считатьвыполнение условия ап = 0, что соответствует единственной гипотезеположения БЛА.Методика эксперимента состоит из следующих этапов:1.Выбор и формирование карты местности (разбиение на фрагментызаданного размера).2.Выбор начального положения БЛА на карте.3.Анализсцены,выбор(планирование)информативногонаправления, перемещение согласно выбранному направлению.4.Повторениеэтапа3довыполненияусловийостановкиэксперимента: ап = 0.

Примем, что если энтропия не уменьшается в течениеN шагов (например, N=100), то аппарат оказался вне области интереса.5.Выбор других гипотез положений и повторение этапов 2 – 4.6.Оценка количества успешных реализаций.Если в результате планирования и перемещения согласно выбранномунаправлению удается обнаружить достаточно информативный ориентир, тореализация считается успешной.140Достаточно информативными ориентирами являются ориентиры,позволяющие однозначно определять положение БЛА.На рисунке 4.22, а, б, в приведены изображения 3-х карт, используемыхв экспериментах.- лес- населенныйпункта) Карта 1- поле- река- дорогаб) Карта 2в) Карта 3Рисунок 4.22. Сегментированные изображения карт местности141Цифровые карты местности представлены на рисунке в видесегментированных изображений, содержащих объекты: «лес», «поле», «река»,«населенный пункт», «дорога».Некоторые результаты работы рассматриваемого алгоритма показаны втаблице 4.8.Таблица 4.8 Пример работы алгоритмаКоординаты (пикс.)XКарта 1Карта 2Карта 3YАпостериорнаяэнтропия (ап )Шаг 0200806,8948Шаг 12401003,8074Шаг 22601400Шаг 02001402,585Шаг 11801400Шаг 0202606,9773Шаг 1402606,5999Шаг 2603005,8074Шаг 31003200В таблице приведены результаты успешных экспериментов для каждойиз 3 карт, при которых апостериорная (конечная) энтропия снижалась до нуля.Результаты каждого эксперимента представлены в виде набора шагов суказанием текущего положения БЛА (координаты X и Y в пикселях в системекоординат ЦКМ) и апостериорной энтропии положения (полученной послеанализа наблюдаемой сцены).

«Шаг 0» соответствует начальному положениюБЛА. Последний шаг каждого эксперимента соответствует конечномуположению БЛА.Изображения наблюдаемых сцен (по шагам) из экспериментов,приведенных в таблице 4.8, представлены на рисунке 4.23.142Шаг 1Шаг 0Шаг 2а) Пример для карты 1Шаг 0Шаг 1б) Пример для карты 2Шаг 1Шаг 0Шаг 2Шаг 3в) Пример для карты 3Рисунок 4.23. Изображения наблюдаемых сценКак видно из рисунка, каждая последовательность изображенийзаканчивается изображениями достаточно информативных ориентиров –пересечений дорог, угловых фрагментов объектов.На рисунках 4.24, а, б, в представлены все успешные реализации работыалгоритма.Штриховымилиниямипоказанытраектории(успешныереализации), полученные в результате работы алгоритма.143а) Успешные реализации для карты 1б) Успешные реализации для карты 2144в) Успешные реализации для карты 3Рисунок 4.24.