CC BY
37
В. Ю. Карпычев,
доктор технических наук, профессор, Приволжский филиал ФКУ НПО «Специальная техника и связь » МВД России
к? 1
В. В. Конюшев,
Приволжский филиал ФКУ НПО «Специальная техника и связь» МВД России
Р. Ю. Федоров,
Приволжский филиал ФКУ НПО «Специальная техника и связь» МВД России
РОБОТИЗАЦИЯ ЗАДАЧ ОПЕРАТИВНОГО МОНИТОРИНГА ОБЪЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ
INTRODUCTION OF ROBOTS TO OPERATIONAL MONITORING OF OBJECTS CONDUCTED USING UNMANNED AERIAL VEHICLES
В статье рассмотрены актуальные аспекты роботизации мониторинга объектов с использованием беспилотных летательных аппаратов в интересах органов внутренних дел. На частных примерах показаны подходы к автоматизации различных стадий выполнения данной задачи и выбору технических средств ее решения.
The article discusses some robotisation aspects of operational monitoring of objects carried out in the interest of the internal affairs bodies using unmanned aerial vehicles. Particular examples show approaches for the automation of various stages of said task and for the selection of technical means for its execution.
Введение. Концепция научно-технической политики МВД России до 2030 года, проект которой одобрен на заседании Научно-технического совета Министерства (протокол от 19.11.2019 № 2), определяет задачу внедрения в оперативно-служебную деятельность полиции робототехнических систем и роботов в качестве важнейшего направления научно-технической деятельности. Это направление, в частности, включает разработку и внедрение полицейских робототехнических систем, функционирующих в едином информационном пространстве МВД России.
Применение цифровых информационно-коммуникационных технологий вызывает потребность алгоритмического описания соответствующих процессов оперативно-служебной деятельности с использованием робототехники.
Актуальным является проведение мониторинга объектов, представляющих оперативный интерес, с применением аэромобильных робототехнических комплексов [1]. В настоящей статье представлены результаты разработки информационной модели сценария мониторинга (задача «Разведка») объектов с использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА).
Разработка алгоритма выполнения роботизированной задачи «Разведка». Разведка с использованием БПЛА, оснащенными оптико-электронной целевой нагрузкой (ЦН), представляет собой процесс обнаружения (поиска), распознавания и идентификации объекта. Семантика (уровни различений объекта) составляющих процесс разведки функций представлена в табл. 1.
Таблица 1
Содержание функций разведки
Уровень различения Описание Визуализация (рис. 1)
Обнаружение (функции А52-А53)* Объект присутствует Пятно, соответствующее объекту, на окружающем фоне
Распознавание (функция А54) Может быть определен класс объекта Здание, человек, автомобиль
Идентификация (функция А 7) Объект может быть дифференцирован по принадлежности к типу внутри класса (описан в рамках знаний наблюдателя Тип строения (дом, гараж, склад), тип автомобиля (грузовой, легковой), признаки человека (мужчина/женщина, военный/гражданский)
* Примечание. Ниже в табличной (табл. 2) и графической (рис. 2) форме приводится функционал (алгоритм выполнения задачи «Разведка объекта»)
Процесс обнаружения и распознавания объекта зависит от десятков случайных факторов (см. [2]) и является вероятностным. Это определяет необходимость критерия, позволяющего с определенной вероятностью принимать решение о выполнении задач разведки. Широко известным является критерий Джонсона, описанный во многих источниках [2]. В МВД Великобритании используют критерий активной цели в зоне наблюдения, как изображение ростовой фигуры размером в 1/10 высоты кадра видеоизображения или 58 пикселей [3].
В настоящее время задачи разведки на практике решаются в ручном режиме. Имеются научно обоснованные подходы к их решению в автоматическом режиме [4, 5].
Однако создание робота-разведчика на платформе БПЛА - чрезвычайно трудная техническая задача. Некоторые аспекты данной задачи отражены в [6]. Поэтому в качестве пилотной версии решения возможна роботизация отдельных процессов, в частности обнаружения объекта (А53), последующего его распознавания (А54) и выдачи сигнальной информации (А542) на наземный пункт управления (НПУ).
В качестве критериев обнаружения Ко и распознавания Кр можно использовать размеры объекта на кадре изображения видеоряда (по аналогии подхода МВД Великобритании). Наиболее простое решение по данному подходу - использование инфракрасной целевой нагрузки (рис. 1). Эта задача в практической деятельности ОВД может быть интерпретирована как ночной поиск объектов (людей, транспорта).
в) Идентификация
Рис. 1. Примеры термограмм и видимых изображений на предельных дистанциях различения в пасмурную погоду [2]
Дальнейшие действия по решению задачи разведки (подтверждение распознавания и идентификация) проводятся в ручном режиме (А б, А 7).
Упрощенный алгоритм роботизированной задачи «Разведка», выполняемой с использованием оптико-электронной целевой нагрузки БПЛА, Ао представлен в табл. 2 (вербальное описание) и на рис. 2, 3 (графическое описание).
Таблица 2
Алгоритм задачи «Разведка» с оптико-электронной нагрузкой
Дерево функций Содержание функций
А1 Подбор и доставка БПЛА к месту выполнения подготовки
А2 Развертывание средств комплекса из походного положения
А21 Осмотр БПЛА и автоматизированного рабочего места, устранение неисправностей (при необходимости)
А22 Проверка и установка аккумуляторных батарей
А23 Установка целевой нагрузки
А3 Формирование полетного задания для автоматического обнаружения и распознавания объекта по заданным критериям, соответственно К0 и Кр
А 31 Выбор целевой оптико-электронной целевой нагрузки, например инфракрасной
А 32 Прокладывание маршрута и программирование полета
А 33 Ввод программы полета
А4 Проверка систем комплекса с запуском двигателя БПЛА
А 5 Выполнение задания
А51 Взлет, полет по маршруту
А52 Фиксация видеоряда на флеш-память
А53 Обнаружение объекта по критерию К0
А531 (Да) Принятие решения об обнаружении объекта. Переход к распознаванию объекта. (Нет) Принятие решения о возобновлении обнаружения, (А53) или завершении полета (возврате на точку старта), (А9)
А 532 Перевод БПЛА в режим распознавания объекта: барражирование/зависание, снижение БПЛА
А54 Распознавание объекта по критерию Кр
А541 Определение характеристик объекта по критерию Кр
А542 (Да) Принятие решения о передаче данных распознанного объекта на НПУ.
А543 Фиксация режима полета БПЛА: барражирование/зависание
А6 Обработка в ручном режиме данных распознавания на НПУ. Принятие решения об идентификации объекта. Перевод БПЛА в режим идентификации объекта по критерию Ки.
А 7 (Да) Идентификация объекта по критерию Ки.
(Нет 1) Отказ от идентификации объекта. Принятие решения о возобновлении обнаружения, (А 53) или завершении полета (возврате на точку старта), (А9).
А8 Принятие решения о сопровождении объекта
А 81 (Да) Принятие решения о режиме сопровождения: ручной или автоматический
А811 (Да) Перевод в автоматический режим
А 812 (Нет) Перевод в ручной режим
А 82 Принятие решения о возврате на точку старта, (А 9)
А 83 Осуществление автоматического сопровождения
А 84 Осуществление ручного сопровождения
А 85 Фиксация «потери» объекта
А 851 Принятие решения о продолжении сопровождения
А 852 (Да) Перевод БПЛА в режим обнаружения объекта
А 853 (Нет) Принятие решения о возврате на точку старта, (А 9)
А9 Принятие решения о возврате на точку старта (завершение задачи)
А10 Посадка БПЛА
А101 Подбор и доставка БПЛА к месту выполнения подготовки (самолеты)
А102 Анализ работоспособности систем БПЛА в завершенном полете
А103 Доклад о выполнении полетного задания
Рис. 2. Алгоритм роботизированной задачи «Разведка» с оптико-электронной нагрузкой (начало)
Рис. 3. Алгоритм роботизированной задачи «Разведка» с оптико-электронной нагрузкой (завершение)
При использовании иных методов обнаружения и распознавания объектов алгоритм существенно изменится.
Функция идентификации объекта в видимом диапазоне. Идентификация осуществляется оператором с помощью получаемого с целевой нагрузки (ЦН) видеоизображения в реальном времени (А 6), при этом качество видеоизображения должно позволять оператору однозначно идентифицировать объект. При получении изображения оператор БПЛА осуществляет ручную фокусировку на объект. ЦН должна обеспечивать автоматическую стабилизацию видеоизображения (данные функции на алгоритме, рис. 3 не показаны).
В общем случае основными параметрами, влияющими на качество полученного изображения, являются:
- фокусное расстояние объектива;
- освещенность;
- расстояние от ЦН до объекта;
- вертикальный угол наклона объектива оптико-электронной ЦН по отношению к объекту;
- горизонтальный угол наклона объектива оптико-электронной ЦН по отношению к объекту;
- дальность радиосвязи;
- скорость передачи непрерывного видеоизображения.
Видеозахват и сопровождение объекта. Оператор вручную выделяет область видеоизображения, содержащую объект в реальном времени. На НСУ положение объекта однозначно определяется.
Программное обеспечение БПЛА в автоматическом режиме ведет сопровождение выделенного объекта. Эта функция штатно уже реализована на некоторых серийных БПЛА. Однако в практической эксплуатации по этой функции есть ряд замечаний. Например, отмечались «срывы» изображения (потери объекта) при кратковременном попадании объекта в зону видеотени (проезд автомобиля под мостом). Требуются дополнительные исследования.
Выбор типа БПЛА под задачу разведки объекта транспортного средства (ТС) с последующим его сопровождением. Можно выделить следующие типы построения БПЛА: самолет, вертолет, многоосный вертолёт (мультикоптер). Каждый из типов построения обладает рядом достоинств и недостатков [7].
БПЛА самолетного типа развивают большую скорость (по сравнению с другими типами построения) и могут летать на дистанции до 50 км (и более), при этом с расстояния до 25 км (и более) может осуществляться трансляция видеоизображения. Автономная съемка может производиться на удалении до 50 и более километров от оператора.
Основной особенностью беспилотных вертолетов и «мультикоптеров» является способность вертикально взлетать и приземляться на практически неподготовленные площадки, а также возможность снижения скорости движения почти до нуля во время полета.
Применимость типов построения БПЛА определяется задачами ОВД. В частности, задачи разведки и сопровождения ТС предполагают выполнение следующих требований к БПЛА:
- расстояние от БПА до объекта, не менее — 50 м;
- верхний диапазон скоростей полета БПЛА — 110 км/ч;
- длительность сопровождения объекта, не менее — 3 ч;
- радиус удаленности БПЛА от точки старта, не менее — 30 км.
Существующие БПЛА вертолетного типа построения не могут развивать заявленную скорость полета, а также обеспечить необходимую длительность полета. Следовательно, для выполнения данной задачи необходимо использовать БПЛА самолетного типа построения, удовлетворяющего вышеперечисленным требованиям.
Алгоритм управления БПЛА. На БПЛА должен быть установлен модуль активного сопровождения цели, который осуществляет наблюдение и удержание объектов в автоматическом режиме.
Например, при остановке объекта сопровождения траектория полета строится так, что БПЛА выполняет полет по окружности, центром которой является точка, зафиксированная программой. За точку обзора принимаются точки с оси визирования камеры. При этом в зависимости от поворота камеры влево/вправо БПЛА выполняет левый или правый разворот.
Предъявляемым требованиям отвечают: БПЛА Supercam S250 (ГК «Беспилотные системы», г. Ижевск) и БПЛА Т10 (АО «ЭНИКС», г. Казань).
Заключение. Проведенный в статье краткий обзор подходов к роботизации в интересах органов внутренних дел задач поиска, распознавания и идентификации объектов с использованием БПЛА показывает необходимость углубленных исследований в данной области. Результатом этих исследований должна стать разработка технического задания на создание платформы оперативного мониторинга, включая требования к БПЛА, ЦН, НПУ и программному обеспечению.
ЛИТЕРАТУРА
1. Бецков А. В. Мониторинг аэромобильными комплексами МВД России оперативной обстановки на обслуживаемой территории // Проблемы экономики и юридической практики. — 2010. — № 3. — С. 172—175.
2. Студитский А. С. Исследование и разработка многофункционального оптико-электронного средства наблюдения и разведки : дис. ... канд. техн. наук : 05.11.13. — М., 2013. —112 с.
3. Imagery Library for Intelligent Detection Systems (i-LIDS) user guide // Государственный информационный сайт Соединенного Королевства. — URL: https://www.gov.uk / government/publications/imagery-library-for-intelligent-detection-systems-i-lids-user-guide.
4. Автоматическое компьютерное распознавание наземных и морских объектов /
B. А. Павлов [и др.] // Известия Южного федер. ун-та. Техн. науки. — 2010. — № 3. —
C. 73—77.
5. Методы автоматического обнаружения и сопровождения объектов. Обработка изображений и управление / Б. А. Алпатов [и др.]. — М. : Радиотехника, 2008. — 176 с.
6. Карпычев В. Ю. Особенности роботизации беспилотных летательных аппаратов для задач органов внутренних дел // Научно технический портал МВД России. — 2020. — № 1 .
7. Развитие, основы устройства, проектирования, конструирования и производства летательных аппаратов (дистанционно-пилотируемые летательные аппараты) / под ред. И. С. Голубева, Ю. И. Янкевича. — М. : Изд-во МАИ, 2006. — 524 с.
REFERENCES
1. Betskov A. V. Monitoring aeromobilnymi kompleksami MVD Rossii operativnoy obstanovki na obsluzhivayemoy territorii // Problemy ekonomiki i yuridicheskoy praktiki. — 2010. — № 3. — S. 172—175.
2. Studitskiy A.S. Issledovaniye i razrabotka mnogofunktsionalnogo optikoelektron-nogo sredstva nablyudeniya i razvedki : dis. ... kand. tekhn. nauk : 05.11.13. — M., 2013. — 112 s.
3. Imagery Library for Intelligent Detection Systems (i-LIDS) user guide // Gosudar-stvennyy informatsionnyy sayt Soyedinennogo Korolevstva. — URL: https://www.gov.uk / government/publications/imagery-library-for-intelligent-detection-systems-i-lids-user-guide.
4. Avtomaticheskoye kompyuternoye raspoznavaniye nazemnykh i morskikh obyektov / V. A. Pavlov [i dr.] // Izvestiya Yuzhnogo feder. un-ta. Tekhn. nauki. — 2010. — № 3. — S. 73—77.
5. Metody avtomaticheskogo obnaruzheniya i soprovozhdeniya obyektov. Obrabotka izobrazheniy i upravleniye / B. A. Alpatov [i dr.]. — M.: Radiotekhnika, 2008. — 176 s.
6. Karpychev V. Yu. Osobennosti robotizatsii bespilotnykh letatelnykh apparatov dlya zadach organov vnutrennikh del // Nauchno tekhnicheskiy portal MVD Rossii. — 2020. — № 1.
7. Razvitiye. osnovy ustroystva. proyektirovaniya. konstruirovaniya i proizvodstva le-tatelnykh apparatov (distantsionno-pilotiruyemyye letatelnyye apparaty) / pod red. I. S. Golu-beva, Yu. I. Yankevicha. — M. : Izd-vo MAI. 2006. — 524 s.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Карпычев Владимир Юрьевич. Ведущий научный сотрудник. Доктор технических наук, профессор.
Приволжский филиал ФКУ НПО «Специальная техника и связь» МВД России.
E-mail: kavlyr.yandex.ru
Россия, 603134, г. Нижний Новгород, ул. Горького, 71. Тел. +7(831) 433-41-36.
Конюшев Валерий Вениаминович. Старший научный сотрудник.
ФКУ НПО «Специальная техника и связь» МВД России.
E-mail: [email protected]
Россия, 111024, г. Москва, ул. Пруд Ключики, 2. Тел. +7(495) 673-91-97.
Федоров Роман Юрьевич. Научный сотрудник.
Приволжский филиал ФКУ НПО «Специальная техника и связь» МВД России.
ФКУ НПО «Специальная техника и связь» МВД России.
E-mail: [email protected].
Россия, 603134, г. Нижний Новгород, ул. Горького, 71. Тел. +7 (831) 433-41-36.
Karpychev Vladimir Yurevich. Leading researcher. Doctor of Sciences (Technical), Professor.
Privolzhsky branch of the Scientific and production association «Special equipment and telecoms» of the Ministry of the Internal Affairs of Russia.
E-mail: [email protected]
Work addess: Russia, 603134, Nizhny Novgorod, M. Gorkogo Str., 71.
Konyushev Valery Veniaminovich. Senior researcher.
Scientific and production association «Special equipment and telecoms»of of the Ministry of the Internal Affairs of Russia.
E-mail: [email protected]
Work addess: Russia, 111024, Moscow, Prud Klyuchiki Str., 2.
Fedorov Roman Yurevich. Researcher.
Privolzhsky branch of the scientific and production association «Special equipment and telecoms» of the Ministry of the Internal Affairs of the Russia. E-mail: [email protected]
Work addess: 603134, Russia, Nizhny Novgorod, M. Gorkogo Str., 71.
Ключевые слова: беспилотные летательные аппараты; робототехника; роботизация; разведка. Keywords: unmanned aerial vehicles (UAV); robotics; robotisation; reconnaissance. УДК 004.9, 681.5
ИЗДАНИЯ ВОРОНЕЖСКОГО ИНСТИТУТА МВД РОССИИ
Криптографические методы защиты информации : учебное пособие / О.С. Авсентьев [и др.]. -Воронеж : Воронежский институт МВД России, 2019. — 199 с. Учебное пособие предназначено слушателям и курсантам системы МВД, обучающимися по направлениям 100500 «Информационная безопасность», 110500 «Инфо-коммуникационные технологии и системы связи», а также слушателям факультета переподготовки и повышения квалификации. В пособии рассмотрены особенности использования криптографии для защиты информации, требования к криптографическим системам, их основные свойства. Представлены классические математические модели шифров. Описаны достоинства и недостатки этих шифров, методы исследования их криптографических свойств, а также вопросы оценки надежности шифров.
