350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №7 за 2015 г.
Статья в номере:
Метод навигации мобильного робота, основанный на комплексировании данных, получаемых от его бортовых датчиков и видеокамеры
Ключевые слова: мобильный робот видеокамера видеопоток обработка изображений навигационная система фильтр Калмана визуальная одометрия комплексирование данных
Авторы:
В.Ф. Филаретов - д.т.н., профессор, зав. лабораторией, Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН; зав. кафедрой автоматизации и управления, Дальневосточный федеральный университет (г. Владивосток). E-mail: filaert@iacp.dvo.ru Д.А. Юхимец - к.т.н., ст. науч. сотрудник, лаборатория робототехнических систем, Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН (г. Владивосток). E-mail: undim@iacp.dvo.ru А.А. Новицкий - аспирант, лаборатория робототехнических систем, Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН (г. Владивосток). E-mail: alexzander@iacp.dvo.ru
Аннотация:
Предложен метод построения навигационной системы мобильного робота с использованием комплексирования данных, получаемых от бортовых датчиков и видеокамеры, который позволяет существенно повысить точность навигации в условиях, когда глобальные системы позиционирования не доступны. Для получения видеоданных использована типовая веб-камера. Проведенные экспериментальные исследования созданной навигационной системы подтвердили ее более высокую точность и эффективность по сравнению с системами, использующими только бортовые датчики роботов или только видеокамеры.
Страницы: 68-75
Список источников

 

  1. Андреев В.П., Кирсанов К.Б., Костин А.В., Кувшинов С.В., Марзанов Ю.С., Панкратов Д.А., Прысев Е.А., Пряничников В.Е., Рыбак Т.Н., Харин К.В., Шиповалов Е.А. Мобильные технологические роботы и тренажеры: интеграционное программное обеспечение группового взаимодействия // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. Т. 11. № 4. С. 74-79.
  2. Павловский В.Е., Забегаев А.Н., Калиниченко А.В., Павловский В.В. Объединенная система навигации мобильного робота по маякам и видеоориентирам // Мехатроника, автоматизация, управление. 2011. № 10. С. 66-71.
  3. Кизимов А.Т., Березин Д.Р., Карабаш Д.М., Летунов Д.А. Бесплатформенная инерциальная курсовертикаль для легкого беспилотного летательного аппарата // Датчики и системы. 2011. № 4. С. 37-42.
  4. Li R., Zhu Y.M., Han C.Z. Unified optimal linear estimation fusion // Proceedings of International Conference on Information Fusion, MoC2.10-MoC2.17, Paris, France. 2000. Р. 486-492.
  5. Maimone M., Cheng Y., Matthies L. Two Years of Visual Odometry on the Mars Exploration Rovers // Journal of Field Robotics, Special Issue on Space Robotics. 2007. V. 24. № 3. P. 169-186.
  6. Dille M., Grocholsky B., Singh S. Outdoor Downward-facing Optical Flow Odometry with Commodity Sensors // Field and Service Robotics: Springer Tracts in Advanced Robotics. 2010. V. 62. P. 183-193.
  7. Brinkworth R., O-Carroll D. Robust Models for Optic Flow Coding in Natural Scenes Inspired by Insect Biology // PLOS Computation Biology. 2009. V. 5. № 11. P. 1-8.
  8. Лебедев И.М., Тюкин А.М., Приоров А.Л. Разработка и исследование системы навигации внутри помещений для мобильного робота с возможностью детектирования препятствий // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2015. № 1. С. 53-61.
  9. Siciliano, B., Hattib O. Handbook of Robotics. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag. 2008. 1628 р.
  10. Campbell J., Sukthankar R., Nourbakhsh I., Pahwa A. A Robust Visual Odometry and Precipice Detection System Using Consumer-grade Monocular Vision // Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation. 2005. P. 3421-3427.
  11. Tomasi C., Kanade T. Detection and Tracking of Point Features // Pattern Recognition. 2004. V. 37. P. 165-168.
  12. Bruce D., Kanade T. An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision // Proceedings of Imaging Understanding Workshop. 1981. P. 121-130.
  13. Haykin S. Kalman filtering and neural networks. John Wiley and Sons. 2001. 298 p.
  14. Julier S.J., Uhlmann J.K. A new extension of the Kalman filter to nonlinear systems // Proceedings of AeroSense: The 11th International Symposium on Aerospace: Defence Sensing, Simulation and Controls. 1997. P. 182-193.
  15. Пряничников В.Е., Андреев В.П., Ивченко В.Д., Кий К.И. Кирсанов К.Б., Левинский Б.М., Марзанов Ю.С., Никитина Т.А., Прысев Е.А.Мобильные технологические роботы: система сжатого описания и анализа цветных изображений в реальном масштабе времени // Информационно-измерительные и управляющие системы (вып. Интеллектуальные адаптивные роботы. 2011. Т. 6. № 1-2). 2011. Т. 9. № 9. С. 45-51.
  16. Пряничников В.Е., Андреев В.П., Кий К.И., Кирсанов К.Б., Левинский Б.М., Платонов А.К. Анализ цветных изображений для мобильных роботов // Сборник расширенных тезисов Международной конференции «Мобильные роботы и мехатронные системы», посвященной 300-летию со дня рождения М.В. Ломоносова и 90-летию акад. Д.Е. Охоцимского / под ред. профессора Ю.Г. Мартыненко. М.: Изд-во Московского университета. 2011. С.140-149.