CC BY
34
3) Предложен метод анализа адекватности слабоструктурированных БП, основанный на разработанной модели. Метод характеризуется проверкой набора данных, определяющих ситуацию в ситуативно-сценарной модели БП, а также входных и выходных наборов данных для процедур сценария (включая, при необходимости, последовательность данных). Использование метода позволяет выявить ошибки при изменении последовательностей процедур в ситуативносценарной модели, что дает возможность избежать ошибок при реорганизации процесса во время его выполнения.
Практическое значение полученных результатов. Предложенная в работе технология позволяет выявить и локализовать ошибки при перестройке процесса во время его реализации до выполнения измененных фрагментов БП с учетом изменившихся из-за различ-
УДК007.52(045) '
АЛГОРИТМ ВИЗНАЧЕННЯ ВІДСТАНІ ВІД ВІДОМОГО ОРІЄНТИРА В ЗАДАЧАХ ВІЗУАЛЬНОГО ПОЗИЦІОНУВАННЯ МОБІЛЬНИХ ОБ’ЄКТІВ
МУХІНА М.П., ДАЦЮК Р.С., ЛАЗАРЄВА К.І.
Пропонується алгоритм, що базується на методі візуального позиціонування. Використання запропонованого алгоритму дозволить визначити поточне положення робокара з необхідною точністю, визначити його орієнтацію відносно базової системи координат та знайти його курс.
1. Актуальність дослідження
Мобільні роботи можуть бути використані як в промисловості, так і в сферах обслуговування. Останнім часом автономні мобільні роботи привертають все більшу увагу у розробників, оскільки вони використовуються для дослідницьких цілей, як засоби транспортування в сферах медицини, в дослідженні космосу тощо. Світовий обсяг таких роботів невпинно збільшується. Людський фактор може впливати на економіку підприємств. Людина-оператор вимагає більше часу на виконання технологічних операцій порівняно з промисловим роботом. З економічної точки зору підприємство зазнає матеріальних збитків, пов’язаних з виплатою заробітньої платні, соціальною та медичною страховками для працівників тощо. Замість цього підприємство може замінити 10 працівників одним оператором, який буде контролювати промислові роботи - робокари.
Серед проблем, які виникають при повній автоматизації такої технологічної операції як перевезення вантажів в межах підприємства, є розв’язання задач навігації та управління рухом робокара.
ных воздействий объектов данных, что дает возможность достигнуть запланированного уровня результативности процесса.
Литература: 1. КаляновГ.Н. Теория и практика реорганизации бизнес-процессов. М.: СИНТЕГ, 2000. 216с. 2. ДСТУ ISO 9001 -2001. Системи управління якістю. Основні положення та словник. Київ. Держстандарт України. 2001. 40с. 3. N. R. Jennings, P. Faratin, M. J. Johnson, T. J. Norman, P. O ’Brien and M. E. Wiegand, Agent-Based Business Process Management. Int Journal of Cooperative Information Systems 5 (2&3). 1996. Р.105-130.
Поступила в редколлегию 26.06.2006
Рецензент: д-р техн. наук, проф. Кучеренко Е.И.
Чалый Сергей Федорович, канд. техн. наук, доцент кафедры информатики ХНУРЭ. Научные интересы: управление бизнес-процессами. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр.Ленина,14, тел. 702-14-17.
Одним з таких методів, що дозволяє розв’язати вказані задачі, є метод візуального позиціонування мобільних об’єктів. Цей метод дозволяє визначати орієнтацію робота на основі візуальної інформації, що відкриває багато можливостей у різних сферах дослідницької діяльності. Розроблений алгоритм дозволяє розпізнавати об’єкти в полі зору робокара, визначати місцезнаходження робота (його координати), а також курс робокара. На сьогодні це все досить важливі та актуальні питання.
2. Аналіз попередніх досліджень
Існує дуже багато методів та підходів у розв’язанні задач навігації. Методи візуального позиціонування включають у себе топологічний метод, метод на основі використання моделі, метод оснований на визначенні ознак, тощо.
Метод на основі використання моделі, що був розглянутий у роботі [1], полягає в тому, що будується модель приміщення, за допомогою якої були вирішені запропоновані задачі. Метод оснований на визначенні ознак, що був досліджений у роботі [2], використовується у випадку, коли апріорна інформація про приміщення у вигляді орієнтирів відсутня. Топологічний метод, що був запропонований у роботі [3], використовує відому карту місцевості, де розпізнаються області орієнтирів.
3. Постановка задачі
Загальна структура розробленої навігаційної системи включає в себе об’єкт, вєб-камеру, комп’ютер, орієнтири. Дві системи координат були використані для знаходження координат робокара у даній місцевості: базова система координат (X0,Y0) та система координат робокара (Xr,Yr). Координати орієнтира вже відомі з карти приміщення (рис.1). Підлога приміщення маркується спеціальною так званою траєкторною лінією, за допомогою якої можна буде визначити курс робокара V . Задача полягає у визначенні відстані D від робокара до зафіксованого орієнтира та курса
106
РИ, 2006, № 2
робокара V , що дає змогу знайти координати самого робокара у даній місцевості.
Рис. 1
4. Запропоноване рішення
Навігаційною проблемою автономного мобільного робокара є визначення орієнтації робокара у закритому приміщенні. Для цього необхідно визначити відстань від робокара до зафіксованого орієнтира та курс робокара. Декілька орієнтирів та їх координати закладені у пам’яті робота. Коли робот зафіксував найближчий орієнтир, то потім визначає по контрольних точках, який саме цей орієнтир. Поточний орієнтир порівнюється з одним з орієнтирів у базі даних та вибирається більш схожий. При отриманні цієї інформації вже можливо визначити відстань робокара від цього орієнтира та курс. Курс можна знайти відповідно до траєкторної лінії, вздовж якої рухається робокар. Робокар обробляє зафіксоване зображення орієнтира і визначає замкнуту лінію навколо контрольних точок. Замкнута лінія чорного кольору, а область в середині цієї лінії зеленого кольору. Тепер робокар зчитує всі пікселі отриманого зображення та знаходить перший верхній (лівий або правий, залежно від того, з якого боку робокар побачив орієнтир) зелений піксель замкнутої області та нижній (лівий або правий) відповідно зелений піксель. Після цього обчислюється різниця між верхнім та нижнім пікселями. Відповідно до цієї різниці робокар визначає вертикальну лінію, по довжині якої можна визначити відстань від орієнтира. Вертикальні лінії орієнтира при будь-якому куті зору робокара будуть залишатися паралельними одна одній. Саме тому при визначення відстані застосовується вертикальна лінія. Визначається висота вертикальної лінії, більшої з двох. З віддаленням від орієнтира висота вертикальної лінії буде зменшуватись, а з наближенням збільшуватись.
На основі експериментів була побудована калібрувальна крива, тобто було проведено декілька контрольних замірів на відстані 10, 15, 20, 25, 30, 35 см. Внаслідок цього була побудована калібрувальна характеристика (рис.2). Ця характеристика показує зв ’я-
зок між довжиною вертикальної лінії L, у пікселях, та
відстанню D , у сантиметрах, від робокара до зафіксованого орієнтира.
В базі даних робокара зберігається шаблон орієнтира на відстані 10см та калібрувальна характеристика, яка
була побудована експериментальним шляхом. За допомогою цих даних робот може визначити відстань від робокара до зафіксованого орієнтира.
Пряма описується рівнянням прямої лінії: y; = a + k * x; • Коефіцієнти прямої були знайдені шляхом мінімізації похибки відхилення експериментальних даних (таблиця) від апроксимуючої лінії з застосуванням методу найменших квадратів:
a = 33, k = -0.099. (1)
L, піксель D, см
240 10
158 15
118 20
97 25
53 30
Г оловна задача полягає в тому, щоб знайти координати робокара та його місцерозташування в даній місцевості. Для цього вже відомі курс робокара та відстань до зафіксованого орієнтира. Залежність між цими двома відомими можна виразити у системі рівнянь, де перше рівняння описує траєкторну лінію, а друге описує коло можливих положень робокара з радіусом, що дорівнює відстані від робокара до орієнтира (рис.3):
РИ, 2006, № 2
107
Г tan у * XR + b = Yr ,
|(XL - Xr)2 + (Yl - Yr)2 = D2, (2)
XL та Yl - координати орієнтира в базовій системі координат; Xr та Yr - координати робокара в базовій системі координат; у - курс робокара; D -відстань.
Розглянемо розв’язання цієї системи рівнянь. Перше рівняння можна підставити в друге. В результаті отримуємо рівняння другого порядку:
22 x2(1 + tan2 у) +
+ (-2Xl - 2tan у *Yl + 2tan у * b) + (3)
+ XL + Yj - 2b * Yl + b2 - D2 = 0. Приймемо, що
2
(1 + tan2 у) = A ,
(-2Xl - 2tan у *Yl + 2tan у * b) = B> ^
(XL + yJ - 2b * Yl + b2 - D2) = C . Таким чином, отримуємо рівняння вигляду:
A*x2 + B*x + C = 0. (5)
Для розв’язання цього рівняння необхідно знайти детермінант:
Det = b2 - 4ac =
= (-2Xf -2tanу*Yf + 2tanу*b)2 -- 4(1 + tan2 y)(Xf + Yj - 2b * Yl + b2 - D2). Тоді маємо два можливі розв’язки:
x1
- b + V Det 2a
,x2 =
- b -V Det
2a
У1 = b + tan у * x1, У2 = b + tan у * x2.
(6)
(7)
Існує чотири можливих розташування робокара, бо траєкторна лінія пересікає коло можливих положень
робокара у двох місцях. Якщо у від 0 до 900, то Xr , Yr < Xf, Yf, якщо у від 900 до 1800, то Xr > Xf , Yr < Yj , якщо у від 1800 до 2700, то Xr , Yr >Xf, Yj, якщо у від 2700 до 3600, то Xr < Xl, Yr > Yl.
Експериментальні результати показали, що відстань від робокара до орієнтира вимірюється з похибкою 0,5 см, а час розпізнавання орієнтира складає 40 с.
Висновки
Розроблено алгоритм знаходження місцеположення та орієнтації робокара за допомогою визначення відстані до орієнтира та курсу робокара з використанням траєкторної лінії. Вказаний алгоритм може бути основним навігаційним алгоритмом, оскільки він дозволяє однозначно визначити координати робокара. Експериментальні дослідження довели достатню точність та прийнятну швидкодію.
Література: 1. Krenel U., Schaurmann J., Pattern classification techniques based on function approximation, Handbook of Character Recognition and Document Image Analysis, Bunke H. and Wang P.S.P. (eds.), World Scientific, 1997. Р.49-78. 2. Nakagawa C.-L. Liu, M., Evaluation of prototype learning algorithms for nearest neighbor classifier in application to handwritten character recognition, Pattern Recognition, 34(3).2001. Р. 601-615. 3. Rucklidge, W.J., Efficiently locating objects using the Hausdorff distance, International Journal of Computer Vision. 24(3), 1997. Р. 251270.
Надійшла до редколегії 12.06.2006
Мухіна Марина Петрівна, канд. техн. наук, доцент кафедри комп’ютерно-інтегрованих комплексів ІЕСУ Інституту електроніки і систем управління. Наукові інтереси: управління та навігація рухомих об’єктів. Адреса: Україна, 01000, Київ, тел.: 8-044-408-85-55 (служб.), 8-044-440-18-57.
Дацюк Римма Сергіївна, студентка Національного авіаційного університету, . Наукові інтереси: управління та навігація рухомих об’єктів. Адреса: Україна, 01000, Київ, пр. Комарова, 1, тел. 8-097-477-49-41, e-mail: [email protected].
Лазарева Катерина Іванівна, студентка Національного авіаційного університ,ету. Наукові інтереси: управління та навігація рухомих об’єктів. Адреса: Україна, 01000, Київ, пр. Комарова, 1, тел. 8-044-564-85-26.
108
РИ, 2006, № 2
