CC BY
154
необходимых параметров обрабатываемых сигналов. Акустооптические процессоры могут производить спектральный анализ и пеленгацию в полосе частот не менее 500 МГц, с частотным разрешением 1 МГц и динамическим диапазоном
30...40 дБ. Актуальной является задача повышения динамического диапазона до
60...80 дБ, что в сочетании с цифровой техникой делает эту группу устройств весьма перспективной для дальнейших исследований и разработок.
Авторы выражают благодарность доценту кафедры телевидения С. Пб ТЭТУ Манцветову АЛ. и ассистенту этой же кафедры Д.С. Плохих за разработку фото.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Боков Л.А., Краковский В А. Акустооптический интерфер ометр с поверхностным возбуждением звука // Радиотехника и электроника 1987. №8. С. 1726-1731.
2. Егор ов ЮМ., Дмитриев Ю.С., Дернов В.М., Грачев С. В., Одинцов AM., Круглов ПА., Федоров Б.В. Автоматизированный акустооптический спектрометр-фюометр с цифро//
обработки информации. - J1.: 1989. С. 73-77.
3. . . -
вестной частоты // Радиоэлектроника. 1989. Т. 32. № 5. С. 80-85.
УДК 681.51:007.52:631.324
В.П. Носков, А.В. Носков
НИИ СМ МГТУ им. Н.Э. Баумана, г. Москва e-mail: noskov_mstu@mail.ru
СВЕТОЛОКАЦИОННАЯ СТЗ В СИСТЕМЕ НАВИГАЦИИ АВТОНОМНЫХ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ
Одной из центральных задач при решении комплексной проблемы автовождения является задача определения текущего положения мобильного робототехнического комплекса (МРК). На первый взгляд навигационная задача может быть успешно решена с помощью средств глобальной спутниковой навигации (GPS), позволяющих определять широту и долготу GPS-приемника с приемлемой точностью (несколько метров - в обычном режиме, а в дифференциальном режиме -несколько дециметров). Однако данные средства работают не достаточно надежно в условиях пересеченной местности и в городе, а в индустриальной среде и, особенно, в помещениях отмеченный недостаток проявляется практически постоянно.
, -личных средств противодействия и, следовательно, могут быть выведены из строя или стать недоступны потребителям. Поэтому решение навигационной задачи с помощью бортовых средств актуально, как для промышленных, так и для специальных МРК, ориентированных на функционирования в различных средах.
Наиболее просто текущие координаты с помощью только бортовых средств могут быть определены путем решения прямой кинематической задачи по показаниям одометрических датчиков в процессе движения. Но для этого требуется постоянный контакт (без пробуксовки и отрыва) колес с опорной поверхностью, что далеко не всегда возможно даже для индустриальной среды. Неконтролируемые сдвиги и вращения корпуса МРК приводят к возникновению ошибки в определении текущего положения. Особенно критична ошибка определения курсового угла,
которая в процессе движения вызывает постоянное возрастание ошибки в определении линейных координат. Для снижения данной опасности одометрические датчики целесообразно дополнять датчиком курса, например, - гирокомпасом, что и сделано в различных модификациях отечественной танковой навигационной аппаратуры. Однако ошибки определения текущего положения с помощью одометри-ческих навигационных систем (даже при комплексировании их с инерциальными ), , -жение и могут иметь лишь вспомогательное применение (например, при отработке небольших фрагментов траектории) [1]. Поэтому перспективными видятся бесконтактные методы определения параметров движения. Особый интерес в этом плане , , -зательно входят в состав МРК для обеспечения безопасности движения. В настоящее время все более широкое применение находят светолокационные СТЗ, построенные на базе сканирующих лазерных дальномеров, позволяющих, в отличие от , -жения (2D- или 3Б-изображения) внешней среды. Методы и алгоритмы формирования по светолокационной информации геометрических и формальных моделей внешней среды для нахождения безопасных целенаправленных траекторий движения МРК описаны в [2-4], в данном же докладе приводятся материалы по исполь-D- .
Для индустриальной среды, когда отсутствуют колебания по крену и дифференту и перемещения по высоте, можно использовать светолокационную СТЗ с 2D-ceHCopoM, выполняющим сканирование в одной плоскости [1,5-7]. Сканирование осуществляется в горизонтальном секторе над опорной поверхностью. Такое D- ( - 2D- ) -
ное горизонтальное сечение рабочей зоны в секторе обзора, формируемое в полярной системе координат в виде множества пар (векторов) M = {<d1^1>} (i=1,2,.,n), (здесь d1^1 - измеренная дальность и угол сканирования, 1 - номер измерения в скане, n - число измерений в скане). Основными характеристиками
( n- 1), (n),
( 1- 1-1), (d1), ( -
мер, для 2D-ceHCopa немецкой фирмы SICK [8]: (vai = 180°, n=180, (^-0^=1°, диапазон измеряемых дальностей 0^50м при точности не хуже 5см, частота фор-76 ).
Наиболее простыми и быстродействующими получаются алгоритмы распо-2D- ,
форме линейных геометрических объектов-реперов, таких как стены, выступы и ниши в стенах, углы помещений, колонны, дверные проемы, и других подобных объектов, из которых в основном и состоит индустриальная среда. Размеры, местоположение и ориентация вышеперечисленных объектов могут быть получены из документации данной индустриальной среды и внесены в память системы управления. Так как линейные реперы дают в горизонтальном сечении одномерные объекты - отрезки и линии, то в основу таких алгоритмов положены соответствующие геометрические соотношения на плоскости [6,7]. Дальнейшим развитием такого направления, позволяющим повысить достоверность и точность решения навигационной задачи, является использование 3D-изoбpажeний, получаемых с помощью 3D-^epHoro сенсора [4]. 3D-roo6pa*ceHHe формируется в сферической системе координат в виде множества троек M = {<d1^1^1>} (1=1,2,.,n), ( 1 - ). -
лять не только одномерные объекты (линии и отрезки) и их взаимоположение (углы и расстояния), но и двумерные объекты (плоскости и грани) и их взаимоположение (углы, расстояния, ребра и вершины), то необходимо использовать геометрические соотношения в пространстве. Наиболее надежными при работе в условиях помех (при затенении реперов другими объектами) являются алгоритмы, в которых используются методы статистики [6,7]. В качестве реперов могут быть использованы любые линейные объекты-реперы, имеющие характерные признаки, позволяющие достоверно выделять их в Б-изображении.
В реальных условиях (пересеченная местность) и даже в условиях некоторых индустриальных сред (например, среды подвергшиеся разрушению) линейных объектов-реперов может оказаться недостаточно, или они могут быть полностью заслонены другими объектами. Отмеченные обстоятельства требуют создания на, ,
Б-изображениях ранее "виденные" фрагменты внешней среды, имеющие в общем случае необязательно линейную форму. Здесь в основу могут быть положены методы экстремальной навигации, а в рассматриваемом случае - алгоритмы поиска максимума корреляционной функции двух Б-изображений на дискретном пространстве возможных положений МРК. В общем случае (пересеченная местность) пространство возможных положений определяется шестью координатами - тремя линейными (х,у,г) и тремя угловыми (курс - ф, крен - в , дифферент - у). Необходимыми условиями успешного применения алгоритмов экстремальной навигации являются условие пересечения зон обзора анализируемой пары Б, -мальной навигации и условие достаточной точности и подробности Б-изображений [6]. Как показали теоретические и экспериментальные исследования, характеристики существующих в настоящее время лазерных сенсоров и геометрия ( ) ( ) -летворяют данным условиям.
Введем функцию меры различия ДЕ(А х+1, А у+ъ А 2+1, Дф м, А У1+1,
Лв
1+0, как суммарную нормированную векторную разность пары дальнометрических изображений Б4 и Бш на множестве возможных положений МРК. Правила вычисления элементарной разности меры различия двух дальнометрических изображений поясняет рис.1. Как следует из рисунка, алгоритм вычисления элементарной разности СВОДИТСЯ К преобразованию ЬГО измерения ИЗ системы 01+1Ху2 в
систему (\ху2, определению в системе (\ху2 соответствующих углов вертикального и горизонтального сканирования в /, а / и взятию разности в системе о4ху7 между преобразованным вектором ьго измерения из 3Б-изображения Б1+1 и вектором _|-го измерения, соответствующего углам вертикального и горизонтального сканирования в а /, из 3Б-изображения Б4. Тогда меру различия двух дальнометрических изображений, смещенных относительно друг друга на вектор < А х1+ь А уш, А 2+Ь Дф 1+1, Ду1+1, Дв 1+1>, можно вычислить по следующей формуле:
А 2(А х+1, А уш, А 21+1, Дф 1+1, А^+ь А в 1+1)
п
= i = 1
п
где 1ц1+ - бинарный признак существования или несуществования в ЗБ-
изображении Б1 ]-о измерения, соответствующего 1-у измерению из ЗБ-изображении Б1+1 (11Jt+ =1, если существуют углы сканирования в /, а/; 11Jt+ =0, если не существует углов сканирования в Д а /).
Рис.1
Введенная функция меры различия (саморазличия) АН(А х1+1, А уш, А ^-н, Аф1+1, А^ш, А#ш)является более простым по объему вычислений аналогом корреляционной (автокорреляционной) функции и может быть использована как для оценки пригодности геометрии рабочей зоны для экстремальной навига-, . задачи сводится к поиску глобального минимума функции меры различия.
Для реального ЗБ-изображения типичной рабочей зоны, состоящей из фрагментов искусственной и реальной среды, на рис.2 приведены одномерные сечения этой функции по линейным и угловым координатам положения МРК. Как видно из рисунка, функция меры различия имеет выраженный глобальный минимум, который может быть найден численными методами.
□ а
И
Рис.2
Методы экстремальной навигации можно использовать в двух вариантах: - в режиме счисления текущего положения по последовательности Б-изображений и -в режиме определения текущего положения по опорным Б-изображениям. В ре-
Б- -
Б- , Б-
изображения имела пересечение с зоной обзора предыдущего. Для каждой такой Б- -
. -жения и найденных приращений. Очевидно, что в режиме навигации по последова-Б-
движения будет накапливаться.
Б- . -
Б. Б- -
ветствующие им положения МРК записываются в памяти системы управления. В процессе движения МРК определяет свое положение одометрическими методами
Б- . -
Б- , Б-
изображений может быть определено текущее положение как сумма положения, из
Б- , . -
Б. Б-
Б- , -
ческого моделирования роботы лазерного сенсора по плану рабочей зоны, занесенному предварительно в память системы управления. Отличие здесь будет в том, что эталонные Б-изображения могут формироваться (математически моделироваться) в процессе движения для любого положения МРК в рабочей зоне, пригодной для экстремальной навигации.
, Б- ( -
известная среда), целесообразно использовать комбинацию двух описанных режи-: Б-
Б- , -
лее “старым” Б-изображением, имеющим пересечение с текущим. На рис.З. приведены соответственно результаты решения навигационной задачи в индустриальной среде по соседним (1-е и 0-е) и удаленным (9-е и 0-е) 2Б-изображениям. Здесь в
2Б- , ( -
).
Рис.3
Для индустриальных сред задача экстремальной навигации является трехмер-( ) -ется в реальном времени (в темпе движения МРК) даже на обычных бытовых компьютерах [1]. В общем случае (пересеченная местность) задача становится шестимерной (при движении изменяются три линейных и три угловых координаты) и в
реальном времени на прямую не решается. Использование гирокомпаса и датчиков -
ЗБ-изображениям только три линейные х,у^. При этом для малых скоростях движения (до 10 км/час) на современных компьютерах навигационная задача может быть решена в реальном времени.
Для дальнейшего ускорения решение навигационной задачи можно разделить на два этапа. На первом этапе использовать не ЗБ-изображения внешней среды, а -ее формальные модели [3], которые являются двумерными (вычисляются признаки проходимости по разности высот и координата Z исч езает). При этом навигационная задача решается очень быстро, но с точностью до шага дискретности формаль-.
быть уточнено по ЗБ-изображениям и тоже очень быстро, так как решение ищется для малой области поиска, размеры которой определяются шагом дискретности .
задачу в реальном времени для больших скоростей движения МРК. На рис 4. показан процесс решения навигационной задачи таким способом для индустриальной (рис.4. а)) и естественной (рис.4.б) среды. Здесь вверху рисунка показаны фотопанорамы внешней среды, затем по два последовательно полученных в процессе движения ЗБ-изображения и соответствующие им формальные модели, при построении которых выделялись непроходимые для МРК перепады высот - верти.
задачи.
Дх1+1=-3.23м; Дун-1,=2.57м а) Дх*+1=1.42м; Дун-1,=2.б4м б)
Рис.4
В заключение можно отметить, что на базе разработанных методов и алгоритмов созданы программно-аппаратные средства навигационного обеспечения , -щих МРК в реальных условиях различных сред.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Лакома НА., Носков В.П., Рубцов Н.В., Лундгрен Я.-О. Моор Ф. Опыт использования
элементов искусственного интеллекта в системе управления цехового транспортного
робота // Мехатроника, №4, 2000. С. 44-47.
2. Veselov V.A.., Kuznetsov V.G., Mishkinuk V.K., Noskov V.P., Sologub P.S. Automated quaded vehicle control for territorially stationed flexible manufactures// Information control problems in manufacturing technology. 5IFAC (Suzdal, USSR), Moskou.1986. p 296-298.
3. Буйволов ГА., Носков В.П., Руренко АА., Распопин AM. Аппаратно-алгоритмические средства формирования модели проблемной среды в условиях пересеченной местности. // . . .
роботов. - М: ИФТП. 1989. - С. 61-69.
4. . ., . ., . .
зрения для обеспечения автономного движения. //Научно-технический сборник «Оборонная техника». - М.: НТЦ Информтехника .2001. № 8-9. С.34-39.
5. . ., . . .
//Сб. «Мобильные роботы и мехатронные системы» - М.: Изд-во МГУ, 2001. С.179-192.
6. . ., . .
робота Сб. научн. тр. “Искусственный интеллект в технических системах”. - М.: Гос.ИФТП. 1998. - С.136-144."
7. . ., . . -
бражениям // Мехатроника, №12. 2006. - C. 16-21.
8. Technical Description Laser Measurement System. SICK AG Auto Ident, Germany. 1999.
УДК 696.391; 535.241.13: 534
E.T. Аксенов, MX. Высоцкий, В.П. Каасик, B.A. Парфёнов,
C.A. Рогов, С.В. Розов
СПбГПУ, г. Санкт-Петербург
АКУСТООПТОЭЛЕКТРОННЫЕ СИСТЕМЫ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И ОБРАБОТКИ РАДИОСИГНАЛОВ
Одними из наиболее перспективных устройств обработки и обнаружения радиосигналов являются акустооптические устройства с вторичной цифровой обра-, . анализа и высокое быстродействие таких устройств позволяют с успехом использовать их для обработки широкополосных и сверхширокополосных сигналов, поиска и анализа сигналов с неизвестными параметрами, анализа внутренней структуры сложных сигналов, для обработки сигналов антенных решеток.
Современная элементная база дает возможность создавать акустооптоэлек-тронные устройства с малыми габаритами и энергопотреблением, в том числе ин--.
экономичные бортовые системы, а также переносные устройства мониторинга производственных помещений для обнаружения несанкционированных источников
, -
