Диссертация (1090939)
Текст из файла
ЯРОСЛАВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТим. П.Г. ДЕМИДОВАНа правах рукописиПрозоров Александр ВикторовичПовышение точности позиционирования камеры в задачеодновременной локализации и картирования для системприкладного объемного телевиденияДИССЕРТАЦИЯна соискание ученой степени кандидата технических наукпо специальности 05.12.04 Радиотехника, в том числе системы иустройства телевиденияНаучный руководитель – д.т.н., доцент Приоров Андрей ЛеонидовичЯрославль – 2016СОДЕРЖАНИЕВВЕДЕНИЕ............................................................................................................. 41.1. Вводные замечания.....................................................................................
111.2. Подходы к решению задачи одновременной локализации икартирования ....................................................................................................... 121.2.1. Решения на основе расширенного фильтра Калмана .......................... 141.2.2.
Решения на основе фильтра частиц....................................................... 201.3. Детекторы и дескрипторы особых точек ............................................... 271.3.1. Алгоритмы детектирования особых точек ........................................... 271.3.2. Дескрипторы особых точек .................................................................... 341.4. Системы прикладного объемного телевидения ....................................
401.4.1. Классификация систем объемного телевидения .................................. 411.4.2. Математические модели камеры ........................................................... 431.4.3. Формирование карты глубины в RGB-D системе ............................... 451.5. Краткие выводы .......................................................................................... 49ГЛАВА 2. АЛГОРИТМ ОДНОВРЕМЕННОЙ ЛОКАЛИЗАЦИИ ИКАРТИРОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВИДЕОСИГНАЛА СКОМПЕНЕНТОЙ ГЛУБИНЫ .........................................................................
512.1. Вводные замечания..................................................................................... 512.2. Модель системы и ее характеристики .................................................... 522.2.1. Объемная камера и ее оптические характеристики............................. 522.2.2. Калибровка камеры ................................................................................. 552.3. Детектиование и отслеживание особых точек ......................................
602.3.1. Сравнение алгоритмов детектирования особых точек ....................... 622.3.2. Дескрипторы и сопоставление особых точек....................................... 712.4. Реализация алгоритма одновременной локализации и картирования 762.4.1. Особенности реализации ........................................................................ 772.4.2. Сравнение подходов FastSLAM и EKF SLAM..................................... 832.4.3.
Фильтрация ложных соответствий ........................................................ 902.4.4. Обработка замыканий ............................................................................. 932.4.5. Тестирование алгоритма......................................................................... 9422.5. Краткие выводы ........................................................................................ 100ГЛАВА 3. МОДИФИКАЦИЯ КОМПОНЕНТОВ СИСТЕМЫ ................ 1023.1. Вводные замечания................................................................................... 1023.2.
Предобработка карты глубины .............................................................. 1023.2.1. Причины возникновения искажений карты глубины ....................... 1023.2.2. Предобработка с помощью медианной фильтрации ......................... 1053.2.3. Алгоритм интерполяции карты глубины ............................................ 1073.3. Сигма-точечный фильтр Калмана в задаче наблюдения ориентиров1133.3.1. Сигма-точечное преобразование ......................................................... 1153.3.2. Алгоритм сигма-точечного фильтра Калмана ...................................
1173.3.3. Реализация сигма-точечного фильтра Калмана ................................. 1193.4. Адаптивный алгоритм генерации частиц............................................ 1223.4.1. Пороговое значение эффективного числа частиц ............................. 1223.4.2. Адаптивное задание порога ................................................................. 1243.5. Краткие выводы ........................................................................................
128ЗАКЛЮЧЕНИЕ ................................................................................................. 130СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ............................................................................... 133ПРИЛОЖЕНИЕ 1. СВИДЕЛЬСТВА О РЕГИСТРАЦИИПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ .......................................................... 143ПРИЛОЖЕНИЕ 2. АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ ... 1453ВВЕДЕНИЕАктуальность темы диссертации. На сегодняшний день одной изнаиболее активно развивающихся областей на стыке науки и техникиявляется техническое зрение. В качестве научной дисциплины техническоезрение представляет собой теорию методов создания искусственных систем,реализующих различные алгоритмы анализа и обработки изображений иполученной на их основе информации. Как технологическая дисциплина,техническое зрение применяет научные теории и модели к созданиюразличных радиотехнических систем, примерами которых могут выступать: Системы управления процессами (промышленные роботы, автономныемобильные роботы) [19, 47]; Системыорганизацииинформации(индексациябазданныхизображений) [79]; Системы видеонаблюдения [18]; Системы моделирования объектов окружающего пространства (анализмедицинских изображений, реконструкция карт помещений) [7, 99, 67]; Системы дополненной реальности [11, 45].Однако, наиболее активно исследуемым направлением являютсяразличные робототехнические системы и в особенности, в силу своейсложности, системы автономной навигации мобильных роботов.
Разработкаметодов одновременной локализации и построения карты пространства,известных в зарубежных источниках как SLAM алгоритмы (SimultaneousLocalization and Mapping) [55], ведется многими научными группами повсему миру. Объектом применения данных алгоритмов в большинствеслучаев является мобильная роботизированная платформа, оснащеннаянабором сенсоров, тип которых определяется рамками поставленной задачи –точностью оценки траектории и построения карты, условиями освещенностии геометрией пространства [70]. Это могут быть лазерные дальномеры,цифровые камеры видимого или инфракрасного диапазона, сонары и т.
д.4Новые поколения систем цифрового телевидения предоставляютвозможность передачи не только двумерного, но трехмерного изображения, всвязи с чем возникают возможности использования их возможностей вразработке новых методов и алгоритмов технического зрения. Одним изперспективныхметодовтрехмернойвидеосъемки,основанномнаиспользовании структурированного света, является метод инфракраснойлокации, принцип работы которого заключается в проецировании на сценусветового шаблона в инфракрасном диапазоне и регистрации отраженногоизлученияспомощьюПЗС-матрицыилииногорегистрирующегооборудования [97]. Данные методы, демонстрируя высокую скорость иточность работы, в то же время позволяют использовать достаточно дешевуюаппаратную платформу в сравнении с традиционными методами трехмерногосканирования на основе, например, лазерных дальномеров.
В связи с этимактуальнойзадачейявляетсяразработкаметодоводновременнойлокализации и картирования на основе системы прикладного объемноготелевидения, а также исследование различных техник, позволяющих обойтинедостатки такого подхода. Полученные результаты могут применятьсявомногихобластяхнаукиитехники:робототехнике,медицине,метрологии и т.
д.Исследования, проводимые в России в области разработки алгоритмоводновременной локализации и картирования в системах прикладноготелевидениядлясозданияперспективныхобразцовавтономныхробототехнических систем, во многом уступают программам аналогичныхработ, выполняющихсяв ряде зарубежныхпроблематика развития средств и методовкартирования,какинтеллектуальныхосновополагающихмобильныхроботов,стран.
Таким образом,локальной навигации исоставляющихявляетсяавтономностикрайневажнойиактуальной.Основной целью работы является разработка алгоритмов повышенияточности позиционирования автономной мобильной роботизированной5платформы, оснащенной объемной телекамерой, в задаче одновременнойлокализации и картирования на основе анализа объемных телевизионныхизображений.Для достижения указанной цели в диссертационной работе решаютсяследующие задачи:– исследование современных методов детектирования и описаниялокальныхособенностейизображенийсточкизренияихприменимости в системе прикладного объемного телевидения;– разработка алгоритма оценки движения пространственных ориентировс помощью сигма-точечного фильтра Калмана;– исследование характеристик современных подходов к решению задачиодновременнойлокализацииикартированиядлямобильныхробототехнических систем;– разработкаалгоритмаодновременнойлокализациикамерыисоставления карты пространственных ориентиров на основе фильтрачастиц;– разработка алгоритма предобработки карты глубины;– разработка алгоритма адаптивного вычисления порога эффективногоразмера выборки фильтра частиц.Объектом исследования является измерительная система прикладногообъемного телевидения в составе мобильной роботизированной платформы.Предметом исследования являются алгоритмы цифровой обработкиизображенийидальнометрическихданных,применяемыедлядетектирования естественных пространственных ориентиров и локализацииобъемной камеры в пространстве найденных ориентиров.Методыисследования.Прирешениипоставленныхзадачиспользовались современные методы технического зрения, цифровойобработки сигналов, математической статистики и линейной алгебры.
Дляпрактической реализации алгоритмов применялись современные методыпрограммирования на языках С# и Matlab с использованием библиотеки6компьютерного зрения EmguCV, библиотеки матричных вычисленийMath.NET Numerics и технологии WPF для создания графическогоинтерфейса пользователя.Научная новизнаПолучены следующие новые научные результаты:1. Разработан алгоритм одновременной локализации и картирования наоснове анализа объемных телевизионных изображений с применениемсигма-точечной калмановской фильтрации в задаче оценки движенияпространственных ориентиров.2.
Характеристики
Тип файла PDF
PDF-формат наиболее широко используется для просмотра любого типа файлов на любом устройстве. В него можно сохранить документ, таблицы, презентацию, текст, чертежи, вычисления, графики и всё остальное, что можно показать на экране любого устройства. Именно его лучше всего использовать для печати.
Например, если Вам нужно распечатать чертёж из автокада, Вы сохраните чертёж на флешку, но будет ли автокад в пункте печати? А если будет, то нужная версия с нужными библиотеками? Именно для этого и нужен формат PDF - в нём точно будет показано верно вне зависимости от того, в какой программе создали PDF-файл и есть ли нужная программа для его просмотра.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
