350 руб
Журнал «Антенны» №1 за 2021 г.
Статья в номере:
Определение взаимного положения антенной системы и RGB-D сенсора в комбинированной системе радиовидения*
DOI: 10.18127/j20700784-202006-01
УДК: 621.396.962
Авторы:

В. В. Разевиг – к.т.н., ст. науч. сотрудник, 

МГТУ им. Н.Э. Баумана

Е-mail: vrazevig@rslab.ru

С. И. Ивашов – к.т.н., начальник лаборатории,

МГТУ им. Н.Э. Баумана

А. С. Бугаев – д.ф.-м.н., профессор, академик РАН, зав. кафедрой,

Московский физико-технический институт (государственный университет)

А. В. Журавлев – к.ф.-м.н., вед. науч. сотрудник,

МГТУ им. Н.Э. Баумана

Аннотация:

Постановка проблемы. Системы радиовидения с помощью радиоволн получают изображения объектов, находящихся в  оптически непрозрачной среде, либо внутренней структуры объектов, непрозрачных в оптическом диапазоне длин волн.  В последнее время стали появляться системы, в которых радиолокационная часть дополняется RGB-D сенсором, что позволяет получить новые возможности системы. Для совместной обработки радиолокационных и оптических данных необходимо знать взаимное положение антенной системы и RGB-D сенсора.

Цель. Предложить метод взаимной калибровки радиолокационного и оптического каналов комбинированной системы радиовидения. Калибровка осуществляется с использованием калибровочной мишени, представляющей собой плоский прямоугольник с нанесенной графической разметкой и прикрепленными к нему точечными объектами, рассеивающими электромагнитные волны.

Результаты. Приведены результаты как вычислительных, так и физических экспериментов, которые показывают, что метод обладает точностью не хуже одной пятой длины волны зондирующего сигнала в радиолокационном канале. 

Практическая значимость. Разработан метод взаимной калибровки устройств, существенно различных по принципу получения информации об объекте. Используемые идеи могут быть использованы при калибровке устройств, основанных на других физических принципах.

Страницы: 67-96
Для цитирования

Разевиг В.В., Ивашов С.И., Бугаев А.С., Журавлев А.В. Определение взаимного положения антенной системы и RGB-D сенсора в комбинированной системе радиовидения // Успехи современной радиоэлектроники. 2020. T. 74. № 6. С. 5–16. DOI: 10.18127/j20700784-202006-01.

Список источников
  1. Sheen D.M., McMakin D.L., Hall T.E. Three-dimensional millimeter-wave imaging for concealed weapon detection // IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. 2001. V. 49. № 9. P. 1581–1592.
  2. Разевиг В.В., Бугаев А.С., Ивашов С.И., Васильев И.А., Журавлев А.В. Влияние ширины полосы частот на качество восстановления подповерхностных радиоголограмм // Успехи современной радиоэлектроники. 2012. № 3. С. 3–13.
  3. Rosin P.L., Lai Y.-K., Shao L., Liu Y. (Eds.). RGB-D Image Analysis and Processing. Springer. 2019. ISBN 978-3-030-28603-3.
  4. Бринкманн Л. Времяпролетные камеры: 2D- и 3D-изображения за один кадр // Журнал «Системы безопасности». 2016. № 2. С. 112–113.
  5. Razevig V.V., Zhuravlev A.V., Bugaev A.S., Chizh M.A., Ivashov S.I. Imaging under irregular surface using microwave holography // 2017 Progress in Electromagnetics Research Symposium – Fall (PIERS – FALL). Singapore. 2017. P. 172–177.
  6. Zhuravlev A., Razevig V., Chizh M., Ivashov S. Imaging of concealed objects on moving persons by creating synthetic aperture due to their natural motion // Proceedings of the IEEE International Conference on Microwaves, Communications, Antennas and Electronic Systems (COMCAS 2017). Tel-Aviv, Israel. 13–15 November 2017. P. 1–4.
  7. Абраменко А.А. Калибровка взаимного расположения стереокамеры и трехмерного сканирующего лазерного дальномера // Компьютерная оптика. 2019. Т. 43. № 2. С. 220–230.
  8. Park Y., Yun S., Won C.S., Cho K., Um K., Sim S. Calibration between color camera and 3D LIDAR instruments with a polygonal planar board // Journal of Sensors. 2014. V. 14. № 3. P. 5333–5353.
  9. Zhang Z. A flexible new technique for camera calibration // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2000. V. 22. № 11. P. 1330–1334.
  10. Татараидзе А. Калибровка Kinect v2 с помощью OpenCV на Python // Сообщество IT-специалистов Хабр. URL: https://habr.com/ru/post/272629/ (дата обращения: 19.05.2020).
  11. Fischler M.A., Bolles R.C. Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography // CACM. 1981. V. 24. № 6. P. 381–395.
  12. Kabsch W. Solution for Best Rotation to Relate 2 Sets of Vectors // Acta Crystallographica. 1976. A 32. P. 922–923.
  13. Obj // Википедия: Свободная энциклопедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Obj (дата обращения: 20.05.2020).
  14. OpenCV // Википедия: Свободная энциклопедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/OpenCV (дата обращения: 19.05.2020).
  15. Mensa D.L. High resolution radar cross-section imaging. Norwood, MA: Artech House. 1991. P. 284.
  16. Intel RealSense SDK 2.0 // GitHub. URL: https://github.com/IntelRealSense/librealsense/releases (дата обращения: 21.05.2020).
Дата поступления: 25 апреля 2020