Диссертация (1090784), страница 18
Текст из файла (страница 18)
В свете данного обстоятельства, выбор находящегося воткрытом доступе программного обеспечениядля данной платформыограничен и сводится либо к низкоуровневым библиотекам управленияисполнительной подсистемой робота, либо к комплексным программнымпакетам, сложным в декомпозиции и интеграции со сторонним программнымобеспечением.Таким образом, отсутствие в открытом доступе готовых решений пообеспечению требуемой функциональности тактического уровня управленияБСУроботаKUKAсоответствующегоyouBotобусловилонеобходимостьпрограммно-алгоритмическогоразработкиобеспечения,учитывающего специфику задач, решаемых в научно-исследовательскойлаборатории МИРЭА.133В частности, задача целенаправленного движения в целевую точкурешается на борту робота двумя различными способами, что возможноблагодаряизбыточностикинематикимногонаправленнойподвижнойплатформы робота.Так, в примере, изображенном на рис.
5.9, робот, расположенный вточке {x1, y1} глобальной системы координат, перемещается в точку {x2 , y2} .Ориентация робота в глобальной системе координат задается угломУгловоерассогласование F ( x1, y1, , x2 , y2 ) .сВекторцелевойточкойуправленияопределяетсяплатформой.угломроботанаисполнительном уровне в общем случае имеет вид U {vx , v y , w} , где v x , v y –уставки по скоростям движения робота вперед вдоль оси OX и вбок вдоль осиOY, соответственно, а w – желаемая угловая скорость вращения роботаотносительно геометрического центра (рис.
5.9).При реализации подмножества управлений вида U1 {vном , 0, k }, гдеvном – номинальная скорость движения робота, k 0 – коэффициентпропорционального регулирования углового рассогласования, робот будетдвигаться по кривой 1. Данный тип движения важен для движения по узкимучасткам помещений искривленной формы, а также для имитации поведенияроботов с автомобильной кинематикой колес.ПриреализацииподмножествауправленийвидаU 2 {vном cos( ), vном sin( ), 0} , робот будет совершать плоско-параллельноеперемещение по прямой 2. Этот тип движения позволяет обеспечитьбольшую маневренность робота в помещениях с препятствиями.Наряду с целенаправленным движением робота важной задачейтактического уровня управления является захват предметов целевогоинтереса при помощи манипуляционного устройства, расположенного наборту робота.
Сложность алгоритмизации данной задачи в общем случаеопределяется спецификой технологического процесса по захвату предмета:кинематикойманипулятора,наличием134визуальнойисиломоментнойобратной связи, расположением информационно-измерительных средств ит.д.Рис. 5.9. Варианты целенаправленного движения робота: 1 – на основе движениявдоль продольной оси робота с угловым поворотом; 2 – на основе плоскопараллельногоперемещения с сохранением исходной ориентации.В рамках настоящего исследования, был принят ряд допущений обусловиях решения данной тактической задачи:1.
захватываемые предметы имеют форму куба со сторонойразмером от 30 до 40 мм;2. визуальная обратная связь по захвату предмета обеспечивается наоснове анализа изображения видеокамеры, установленной назахватном устройстве робота;3. манипуляционноевертикальнойустройствоплоскостиперемещаетсяотносительнотольковположения,предшествующего захвату (рис. 5.10, а);4. горизонтальные смещения и поворот захватного достигаются засчет плоскопараллельного смещения и поворота платформыробота.Анализ изображения в контуре визуальной обратной связи поуправлению манипулятором производится программным обеспечениемсистемы технического зрения (СТЗ) робота.
Размер изображения на входеСТЗ составляет 320x240 точек. В задачи СТЗ входит определение135местоположения {x3 , y3} и ориентации захватываемого предмета вэкранной системе координат, а также идентификация порядкового номераобъекта в поле зрения робота (рис. 5.10, б).а)б)Рис. 5.10. Захват предмета с применением визуальной обратной связи: а) положениеробота при подготовке к захвату; б) изображение с видеокамеры, закрепленной назахватном устройстве, обработанное системой технического зрения роботаУправляющиепроцедурыповыравниваниюнадцелевымпредметом включают две вспомогательных операции:СДВИГ ( x, y, x, y)–обеспечиваетплоскопараллельноепередвижение платформы робота, приводящее к смещению предмета наизображении из точки { x, y} в точку {x, y} в экранной системе координат;ПОВОРОТ ( ) – обеспечивает поворот робота вокруг центральнойточки видеоизображения {x1, y1} на угол .Алгоритм захвата предмета с учетом озвученных допущений можетбыть описан следующим образом:1.
Раскрыть захватное устройство;2. Переместить манипулятор в исходное положение (рис. 5.10, а);3. Выполнить процедуру СДВИГ ( x3 , y3 , x1, y1 ) для выравниванияпредмета по центру видеоизображения;1364. Выполнить процедуру ПОВОРОТ ( ) для устранения угловогоотклонения предмета в экранной системе координат;5. Выполнить процедуру СДВИГ ( x3 , y3 , x2 , y2 ) для перемещенияпредметавточкуизображения,соответствующуюпромежутку между пальцами захватного устройства;6. Опустить манипулятор в положение захвата;7. Закрыть захватное устройство;8.
Переместить манипулятор в исходное положение.Следует отметить, что предложенный алгоритм захвата может бытьдополнен многоэтапным выравниванием над целевым предметом согласношагам 3, 4 при различной высоте обзорного положения камеры. Высокаявероятность успешного захвата кубика со стороной 4 см достигается пригоризонтальном смещении кубика, не превышающем 30 см относительноточки, соответствующей центру изображения камеры.5.5 Программное обеспечение системы навигацииУстановленные на борту роботов KUKA youBot одометрическиедатчики не обеспечивают необходимую степень точности определения ихместоположения. В тоже время, наряду с задачей навигации автономныхроботов в процессе функционирования многоагентной робототехническойсистемы необходимо получать информацию о координатах объектовцелевого интереса по ходу выполнения поставленной прикладной задачи.Длявизуальнойрешенияданной проблемы была разработананавигации,обеспечивающаяопределениеподсистемакоординатнаблюдаемых объектов на основе анализа изображения.
Программноеобеспечение системы навигации (ПОСН) запускается на сервере подуправлением операционной системы Windows. Входными данными ПОСНявляются изображения с 16 IP-видеокамер Beward BD3670M (рис. 5.11),137равномерно расположенных на высоте 4 м. от поверхности научноисследовательского полигона. (Размеры полигона составляют 15x10 м.). Приэтом важно отметить, что интервал установки камер в ходе работ поразвертыванию аппаратного обеспечения лаборатории выбирался с темрасчетом, чтобы обеспечить частичное перекрытие зон видимости камер.Рис.5.11. Интерфейс системы навигацииВидеоизображения с камер размером 3072x2048 точек в форматепотока H.264 передаются по протоколу RTSP на сервер визуальнойнавигации.
ПОСН на сервере выполняет с полученным видеопотокомследующую последовательность действий:1. декодирование видеопотока камеры и извлечение текущеговидеокадра в формате растрового изображения;2. уменьшение масштаба изображения до размера 640*426 точек вцелях снижения вычислительных затрат на поиск объектовцелевого интереса;1383. устранениеоптическихискажений,обусловленныхширокоугольным форматом камеры [40];4.
смещение,поворотимасштабированиеизображениявсоответствии с пользовательскими настройками для коррекциинеточностей расположения камер;5. поискобъектовцелевогоинтересавсистемекоординатрастрового изображения;6. перевод координат обнаруженных объектов в систему координатполигона путем интерполяции по ближайшим опорным точкам,заданным пользователем;7.
передача найденных координат по TCP-соединению в ПОкомандного центра и на борт робототехнических агентов.Пятый этап обработки видеопотока, связанный с поиском объектовцелевого интереса на изображении, заслуживает отдельного внимания. В техслучаях, когда локализуемый объект имеет ярко выраженный цветовойоттенок или же оснащен контрастной меткой, задача навигации может бытьрешена с высокой надежностью и вычислительной эффективностью наоснове метода поточечного сравнения участков растрового изображения сзаданным эталоном.Для решения задачи навигации роботов были использованы меткиформата A4 размером 297*210 мм. Данный формат, с одной стороны,отчетливо различается на изображениях, обрабатываемых ПОСН, а с другой– умещается на роботе KUKA youBot и удобен для печати на принтере.Изображение метки представляет собой две контрастные радиальносимметричные фигуры, расположенные на белом фоне (рис.
5.12).Каждая из фигур имеет две области: черную и цветную. Цветпоследней выбирается исходя из порядкового номера робота, для которогопредназначена метка (1 – красный, 2 – желтый, 3 – зеленый, 4 – синий, 5 –фиолетовый). Преимущество метки с радиально-симметричными элементами139заключается в том, что при поточечном ее сравнении с участками входногоизображения отпадает необходимость учета различных ориентаций метки, засчет чего время локализации маркированных объектов значительносокращается.Числообусловленорадиально-симметричныхметок,равноенеобходимостью и достаточностью данногодвум,числа дляопределения не только местоположения, но и вектора направления объектана плоскости.Рис.
5.12. Визуальная метка для локализации местоположения и ориентацииробототехнических агентов. Штриховкой обозначены цветные области.Алгоритм поиска меток роботов на изображении, получаемом скамеры, базируется на следующих предположениях:1. цвет фона метки ярче, чем цвет поверхности перемещения роботов;2. метки различных роботов имеют различные цвета заштрихованнойобласти (рис. 5.12).При выполнении данных условий алгоритм поиска меток N роботов нарастровомизображенииосновываетсянавыполненииследующейпоследовательности действий:1. Выделить произвольное множество точек P { p1,..., pM } , близких поцвету к фону метки и расположенных на расстоянии друг от друга,превышающем длину диагонали метки L.2.
Для каждого из N роботов выполнить пункты 3 – 4.3. В окрестности L каждой точки из множества P произвести поискрадиально симметричного элемента типа A (рис. 5.12).1404. Если элемент A найден, то в окрестности L точки местоположенияэлемента A произвести поиск элемента типа B. Иначе, перейти кпоиску меток другого цвета. 5. Для всех найденных пар местоположений элементов меток { p A , pB }вычислить координату центра pC 0,5 ( pA pB ) и ориентациюметки относительно оси абсцисс x в экранной системе координат: ( pB pA , x ) .Вычислительная сложность описанного алгоритма линейно зависит отчисла точек входного изображения и может регулироваться, с однойстороны,засчетприменениямикропроцессоровспараллельнойархитектурой, а с другой – за счет частичного пропуска точек припопиксельном сравнении текущего участка изображения с образцом.В разработанном ПОСН время поиска метки для одного робота в полезренияоднойвидеоизображения,камерысоставляетобусловленная10мс.аппаратнымЗадержкаипередачивспомогательнымпрограммным обеспечением системы навигации составляет порядка 500 мсвне зависимости от количества камер.
Таким образом, достигнутая частотадостоверного определения местоположения робототехнических агентовлежит в диапазоне 1 – 2 Гц, что соответствует существующим на рынкеустройств GPS-навигации. Точность определения координат при этомпревышает возможности спутниковой навигации и составляет 5 см поположению и 3° по углу поворота робота.Следует отметить, что для роботов KUKA youBot невысокая частотаобновления координат в ПОСН компенсируется наличием бортовойодометрической системы определения положения. В частности, координатыискоростьдвиженияроботавпромежуточныемоментымеждуобновлениями ПОСН целесообразно определять последним способом.ВизуальнаяжепервоначальногонавигацияиграетместоположенияважнуюрольробототехническихприопределенииагентовМАРС,корректировке одометрических показаний при превышении некоторой141пороговой величины, и при определении местоположения статичныхобъектов на участке проведения натурного эксперимента.5.6 Экспериментальные исследования на макетном образце МАРСПодтверждение и объективная оценка результатов исследований,полученных в ходе имитационного моделирования МАРС на виртуальноймодели, возможны при условии их верификации на макетном образцемногоагентной системы.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
