Гришин В. А., Белинская Е. В.

Цикл работ: “Разработка и исследование алгоритмов обработки изображений в системах компьютерного зрения, предназначенных для решения задач автоматического управления полетом космических аппаратов, а также беспилотных летательных аппаратов различных классов”

 

Аннотация

Цикл работ посвящен развитию методов обработки изображений в системах компьютерного зрения, предназначенных для решения задач навигации и управления космическими аппаратами (КА), а также автоматическими беспилотными летательными аппаратами (БПЛА) различных классов.

Актуальность данной тематики применительно к задачам управления полетом КА подтверждается тем, что в США в 2006 г. стартовала программа ALHAT (Autonomous Precision Landing and Hazard Detection and Avoidance Technology development). Задачей этой программы является развитие технологий высокоточной автоматической посадки для КА, в том числе с использованием технологий компьютерного зрения. В настоящее время указанная программа реализуется с широким привлечением промышленности и университетов.

В ИКИ РАН исследования по данной тематике ведутся применительно к задачам информационного обеспечения (информационной поддержки) процесса посадки КА на поверхность Фобоса (проект “Фобос-грунт”).

Указанные методы и алгоритмы находят применение в задачах управления БПЛА, количество которых стремительно растет. О росте интереса к использованию технологий искусственного интеллекта (к которым относится, в частности, компьютерное зрение) в задачах управления БПЛА свидетельствуют публикации ассоциации UVS International (Unmanned Vehicle System International). Системы технического зрения могут использоваться также и для повышения безопасности процессов посадки пилотируемых человеком летательных аппаратов.

Данный цикл работ соответствует следующим направлениям деятельности Института:

·         Фундаментальные и прикладные научные исследования в области механики, систем управления и информатики

·         Фундаментальные и прикладные научные исследования планет и малых тел Солнечной системы

 

Перечень работ и их аннотации:

 

1. Гришин В. А. Двухканальные алгоритмы установления соответствия в системах технического зрения // Датчики и системы. 2010. №5. С. 65-68.

Значительная часть вычислительной мощности процессоров, входящих в системы технического зрения (СТЗ), расходуется на выполнение алгоритмов установления соответствия. Особенно это критично для бортовых СТЗ, предназначенных для решения задач управления полетом летательных аппаратов в режиме реального времени. Одним из путей сокращения вычислительных затрат является обработка изображений в двух каналах с существенно разным разрешением. Такое решение имеет ряд особенностей, анализу которых и посвящена данная работа.

 

2. Гришин В. А. Снижение вычислительных затрат на процесс установления соответствия при обработке последовательностей кадров и стереопар // Цифровая обработка сигналов, № 1, 2010. С. 23-26.

Также как и предыдущая статья, данная работа посвящена алгоритмам установления соответствия в бортовых СТЗ, работающих в режиме реального времени. Сравнительному анализу различных путей сокращения вычислительных затрат посвящена данная статья. Анализ ведется применительно к СТЗ, использующей ограниченное число точек привязки на изображениях.

 

3. Vladimir Grishin “Computer vision and artificial intelligence in flight control of unmanned aerial vehicles” // Journal of Information, Intelligence and Knowledge (JIIK). Volume 2. Issue 4. Статья принята к публикации. Срок выхода в свет – конец 2010 или начало 2011 года. Информация на сайте издательства по адресу: https://www.novapublishers.com/catalog/product_info.php?products_id=13908

В статье дан анализ текущего состояния систем технического зрения, предназначенных для решения широкого спектра задач, связанных с информационным обеспечением систем автоматического управления БПЛА. Автор предложил выделить два этапа развития перспективных систем технического зрения. На первом этапе производится интеграция всех уже реализованных функций в полнофункциональной системе, имеющей приемлемые габариты, веса и потребление энергии. Все необходимые для этого технологии уже существуют. Второй этап предусматривает глубокую интеграцию систем технического зрения с системами автономного бортового искусственного интеллекта. При этом существенно повышается надежность систем распознавания объектов окружающей среды за счет привлечения значительного объема априорной информации, которой располагает система искусственного интеллекта. С другой стороны, обеспечивается существенно большая степень информированности систем искусственного интеллекта о текущем состоянии окружающей среды, что позволяет им гибко адаптироваться в условиях быстро изменяющейся внешней среды.

 

4. Grishin V. A. Precision Estimation of Camera Position Measurement Based on Docking Marker Observation // Pattern Recognition and Image Analysis, 2010, Vol. 20, No. 3. pp. 341–348; DOI: 10.1134/S1054661810030107.

В статье построена оценка предельной точности измерения положения КА относительно стыковочного маркера для задач автоматической стыковки КА. Оценка учитывает параметры телевизионной камеры и условия визирования стыковочного маркера. Оценка позволяет оптимизировать структуру и параметры системы технического зрения. Для определения положения КА используется обнаружение и измерение положения в поле зрения камеры информативных точек маркера. Это характерно для случая визирования маркера с средних и малых дистанций.

 

5. Grishin V. A. Accuracy of Measuring Camera Position by Marker Observation // Journal of Software Engineering and Applications. Статья принята к публикации. Ориентировочный срок публикации – сентябрь 2010 г.

Также как и предыдущая статья, данная работа посвящена построению оценки предельной точности измерения положения КА относительно стыковочного маркера. В отличие от предыдущей статьи рассматривается случай, когда для расчета текущего положения КА используется все изображение маркера. Более точно – всех его границ. Это характерно для случая визирования маркера с больших и средних дистанций. Рассматривается случай, когда яркость маркера принимает только два значения (минимальное и максимальное) по всей его площади.

 

6. Гришин В. А., Белинская Е. В. Анализ влияния динамики КА на характеристики алгоритмов обработки изображений в монокулярном режиме // Седьмая Всероссийская Открытая конференция “Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса”. 16 - 20 ноября 2009 г. Москва. Институт космических исследований РАН. http://d902.iki.rssi.ru/theses-cgi/thesis.pl?id=1566 Статья принята к публикации рецензионной группой секции "Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных"

В докладе представлена методика и результаты анализа влияния динамики космического аппарата (КА) на характеристики алгоритмов обработки изображений в бортовой системе технического зрения, работающей в монокулярном режиме. Анализировался выход визируемых точек за границы области установления соответствия, что приводит к грубым ошибкам измерения. Анализ проводился для различных сценариев посадки ИПМ им. М. В. Келдыша и НПО им. С. А. Лавочкина. Учет динамики КА при разработке алгоритмов обработки изображений позволяет оптимизировать их параметры, повысить надежность и устойчивость измерений.

 

 

 

                                                                                                                                 /Гришин В. А./