CC BY
82
УДК 007:52
ВЫБОР ПОСАДОЧНОЙ ПЛОЩАДКИ ДЛЯ БЕСПИЛОТНОГО ВЕРТОЛЕТА ПО ДАННЫМ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ
Н.В. Ким, В.П. Носков, И.В. Рубцов
Рассмотрены основные проблемы, возникающие при эксплуатации беспилотных вертолетов. Показано, что недостаточный уровень безопасности полетов обусловлен, в частности, высокой частотой крушений при вынужденных посадках. Обоснована необходимость создания бортовых средств автоматической посадки беспилотного вертолета. С учетом предъявляемых Федеральными авиационными правилами требований к местам посадки сформулированы параметры-ограничения, позволяющие формализовать выбор пригодных для посадки участков рельефа по данным бортовой системы технического зрения. На основе сравнительного анализа, показано, что в настоящее время при формировании исходных видеоданных для решения поставленной задачи целесообразно использовать комплексированную систему технического зрения па базе взаимно юстированных и имеющих общую зону обзора 3Б-лазерного сенсора, цветной видеокамеры и тепловизора. Предложены алгоритмы распознавания мест посадки по видеоданным бортовой комплексированной системы технического зрения с использованием критериев геометрической и опорной проходимости.
Ключевые слова: беспилотный вертолет; автоматическая посадка; система технического зрения; геометрическая и опорная проходимость.
Введение. Беспилотные летательные аппараты, оснащенные бортовыми системами технического зрения, имеют все большее применение в различных задачах авиационного мониторинга и доставки грузов. В решении подобных задач беспилотные вертолеты (БВ) имеют ряд существенных преимуществ по сравнению с летательными аппаратами других классов: регулируемые скорость и высоту полета, возможность взлета и посадки с использованием неподготовленных участков местности и пр. Подобные качества БВ позволяют применять их в наиболее сложных условиях функционирования.
В частности, авиационный мониторинг наземной обстановки является важным этапом обследования мест чрезвычайных ситуаций [1], в том числе анализа пожарной обстановки, поиска людей, техники [2, 3], экологического мониторинга и пр. В [4] обсуждаются вопросы обнаружения наземных стационарных объектов, в [5] рассматриваются алгоритмы принятия решений при реализации мониторинга дорожной обстановки с помощью малоразмерных летательных аппаратов вертолетного типа. Обнаружение и слежение за наземными объектами с помощью БВ исследуется в работе [6]. Целевые задачи мониторинга, связанные с обнаружением и распознаванием объектов интереса решаются автоматически с помощью программно-аппаратных средств систем технического зрения [7 - 10].
44
Подобные БВ функционируют в сложных условиях и в ряде случаев подвержены воздействию различных дестабилизирующих факторов. Основные проблемы эксплуатации БВ во многом связаны с недостаточным уровнем безопасности полетов и, в частности, довольно высокой частотой крушений при вынужденной посадке.
Автоматическая система посадки может рассматриваться в качестве альтернативы (или дополнения) существующим системам с дистанционным управлением не только при потере связи, но и для исключения ошибок оператора [11, 12]. Автоматической системой посадки также должны быть оснащены БВ, ориентированные на полностью автономное функционирование в индустриально-городских средах, изобилующих экранированными зонами [13].
Необходимость в вынужденной посадке возникает при особых ситуациях, к которым относятся:
- потеря связи или передача на пульт управления некачественных видеоизображений окружающего БВ пространства;
- сбой в работе навигационной системы;
- сложные для полета метеоусловия;
- аварийная ситуация;
- внезапное изменение полетного задания.
Решение о совершении посадки необходимо принимать на основе сравнения рисков (потерь) при продолжении полета Ros, где s - индекс особой ситуации, и при реализации посадки Rnq, где q - индекс текущих условий посадки, в частности, выбранная посадочная площадка.
Примем, что риски оцениваются по 10-балльной шкале на основе экспертных оценок. В частности, оценка «0» соответствует штатным условиям полета; оценка «10» соответствует невосстанавливаемому сбою навигационной системы, метеоусловиям, не позволяющим продолжать контролируемый полет БВ, и т.д.
Если Ros < Rnq, то принимается решение о нецелесообразности продолжения полета и посадке БВ.
Риски Ros для каждой из возможных особых ситуаций могут быть вычислены заранее и храниться в бортовой базе данных.
Риски Rnq должны определяться при возникновении особой ситуации, когда возможный риск продолжения полета превышает заданный допустимый порог Ros > Ro, где Ro - заданный порог риска.
Рассмотрим риски Rnq, которые могут возникнуть при организации вынужденной посадки на неподготовленную площадку. В этом случае (при возникновении особой ситуации) необходимо с помощью бортовой системы технического зрения провести выбор площадки, пригодной для посадки БВ.
Возможны следующие виды посадок вертолета:
- вертикальная посадка с работающими двигателями;
- посадка со скоростью (по самолетному);
- посадка на режиме самовращения несущего винта.
Рассмотрим вариант вертикальной посадки БВ, требующий выбора
посадочной площадки минимального размера. По аналогии с Федеральными авиационными правилами «Требования к посадочным площадкам, расположенным на участке земли или акватории» при автоматической посадке в качестве посадочной должна быть выбрана земельная (ледовая) или искусственная площадка, пригодная для взлета и посадки данного типа БВ. При этом размер (1 (диаметр круга) посадочной площадки должен быть не менее максимального габарита объекта управления с вращающимися винтами, а ее поверхность должна быть свободной от препятствий (высота вертикальной ступеньки не более Ьо), удовлетворять ограничениям по уклону (средний уклон в любом направлении не должен превышать локальный уклон, измеряемый по размеру г колеи БВ, не должен превышать фл) и выдерживать воздействие струи несущего винта и шасси. Таким образом, при выборе (распознавании) пригодного для посадки места необходимо учитывать геометрические и опорные характеристики грунта в зоне вынужденной посадки, что может быть сделано по аналогии с классификацией зоны маневрирования наземного робота по критериям геометрической и опорной проходимости [14-18].
Выбор места посадки по критерию геометрической проходимости. В данном случае выбор места посадки может осуществляться на основе данных бортовой системы технического зрения (СТЗ), обеспечивающей построение подробной карты высот зоны вынужденной посадки с последующей классификацией ее участков на пригодные и не пригодные для посадки путем сравнения их геометрии с геометрическими ограничениями для данного БВ. В качестве бортовой СТЗ для построения подробной карты высот наиболее целесообразно в настоящее время использовать ЗБ-лазерные сенсоры, которые:
- по сравнению с СТЗ со структурированной подсветкой имеют большую дальность и сохраняют работоспособность при солнечном освещении;
- по сравнению с СТЗ на основе стереозрения не зависят от условий освещенности и контрастности текстуры изображений;
- по сравнению с СТЗ на основе метода «структура-по-движению» не требуют высокоточной навигации.
Зона посадки определяется зоной обзора ЗБ-лазерного сенсора, которая представляет собой телесный угол с оптической осью, направленной вниз (рис. 1)
Карта высот зоны посадки представляет собой координаты высот (Ъ) рельефа относительно центральной горизонтально плоскости (ХхУ), которые могут быть получены из облака точек У1=<Х1,У1,71>Т (¡=1,2,...,п), сформированного ЗБ-лазерным сенсором, путем преобразования их коор-
динат из системы координат сенсора в систему координат центральной горизонтальной плоскости с учетом крена (0) и тангажа (у) объекта управления [4]:
О
- М(0,у)хуь
где М(0,у) - обобщенная матрица поворотов на углы крена и тангажа (приведение к местной вертикали); ъ[ - 2-координата ьй точки после приведения ее к местной вертикали; У^ =< Х^У^ >т (¿=1,2,...,п) - координаты рельефа зоны посадки.
Рис. 1. Зона обзора сенсора
На рис. 2, а показаны высоты реального рельефа, сформированные по данным ЗБ-лазерного сенсора (20-лазерный сенсор SICK LMS 291 на опорно-поворотном устройстве), на рис. 2, б - их карта.
При наличии подробной карты высоты классификация участков зоны посадки на пригодные и не пригодные сводится к вычислению перепадов высот (выделению препятствий типа ступенек) и возможных колебаний корпуса БВ по крену и тангажу на данном рельефе и сравнению их соответственно с предельно-допустимыми ho и в пределах колеи г. Кроме того, в соответствии со сформулированными выше требованиями необходимо вычислять средний уклон места посадки с диаметром d в любом направлении и сравнивать его с предельно допустимым грс. Как показано в [4], наиболее эффективными для этого являются алгоритмы классификации, в основу которых положена процедура вычисления перепадов высот между точками рельефа, находящимися друг от друга в горизонте на расстоянии 1, и сравнения их со значением функции геометрической проходимости f(l) [4] для данного БВ (рис. 3).
Рис. 2. Выбор места посадки по критерию геометрической
проходимости
Рис. 3. Функция геометрической проходимости БВ
При превышении перепада высот хотя бы для одной пары точек, принадлежащих площадке диаметром ^ соответствующем значению функции геометрической проходимости, данная площадка классифициру-
48
ется, как не пригодная для посадки. Для ускорения процесса классификации можно перейти от карты высот к матрице экстремальных высот [4], в которую записываются не все точки, а только максимальные и минимальные высоты дискретных участков горизонтальной плоскости (шаг дискретизации выбирается в зависимости от плотности сканирования зоны посадки и габаритов БВ и его шасси). Результат классификации для рассмотренной выше ситуации приведен на рис. 2, в, а для дорожной - на рис. 4 (красным выделены не пригодные для посадки участки).
Рис. 4. Выбор места посадки по критерию геометрической
проходимости
Результаты проводимых измерений, в том числе матрица экстремальных высот, носят вероятностный характер. Так, например, при максимальной ошибке измерений 50 мм и при фактическом перепаде высот 100
49
мм, измерения могут показать как нулевой перепад высот, так и перепад 200 мм. Поэтому для повышения надежности принимаемых решений необходимо уменьшать пороги на допустимые перепады высот, что, в свою очередь, уменьшает количество вариантов перспективных для посадки площадок.
Будем считать, что объемы результатов сканирования позволяют описать плотность распределения р(и|АЬ) локальных перепадов высот поверхности обследуемой площадки, где и - измеренные значения, ЛИ - фактический перепад высот. Тогда для обнаружения опасных перепадов высот можно использовать статистические методы обнаружения.
Обозначим р(и|АЬо) плотность распределения допустимого (для посадки БВ) перепада высот, р(и|АЬн) - плотность распределения недопустимого перепада высот. Отношение А = называется коэффициентом правдоподобия.
При известной априорной вероятности появления перепадов Р(АЬо) и Р(А11н) пороговое значение коэффициента правдоподобия будет
Х0 = Р(ДЬ0)/Р(ДЬН).
Порог, разделяющий область измерений и, определяется из равенства Х = Х0.
При неизвестных априорных вероятностях в соответствии с критерием Фишера принимается Хо = 1.
Принятие решений по текущим измерениям и принимается на основе расчета X.
При X > Ал принимается решение о том, что перепад высот относится к недопустимому классу (ЛЬН), а в противном случае - к допустимому классу (АИо).
Данный подход позволяет оценивать классы перепадов высот с заданной вероятностью правильного обнаружения Рц0(ЛЬ0) и определять или ограничивать (например, методом Неймана - Пирсона) вероятности ошибок:
- ложной тревоги, когда принимается решение Д11н, хотя фактически перепад относится к классу ДЬ0;
- пропуска цели, принимается решение ДЬ0, хотя фактически перепад относится к классу ЛЬН.
Примем, что при выборе посадочной площадки вероятность правильного обнаружения не может быть ниже некоторой заданной величины, например, РПо(АЬ0)>0,9.
Тогда для критерия геометрической проходимости, принимая 10-балльную оценку рисков, получим
К„ч = 100(1 - Рпо(Д11о)), для Рпо(Д11о) > 0,9,
К„ч=10, для Рпо(Д11о) < 0,9.
50
Выбор места посадки по критерию опорной проходимости. В
данном случае выбор места посадки должен осуществляться на основе данных бортовой комплексированной СТЗ, представляющей собой совокупность взаимно юстированных сенсоров различной физической природы (например, ЗБ-лазерного сенсора, цветной видеокамеры и тепловизора) с общей зоной обзора [8 - 10]. Данные юстировки позволяют совмещать в единой системе координат дальнометрические, видео- и тепловизионные изображения, в результате чего получается геометрия рельефа опорной поверхности в виде облака точек Т с распределением на нем цветового и температурного полей:
Т = [Т,] = [< ЬК^В^ >],
1 = 1,2,..., п,
где п - число точек; 0Ср (3; - углы соответственно горизонтальной и вертикальной развёртки ЗБ-лазерного сенсора; с!| - измеренная дальность; 1} - измеренная интенсивность отражённого сигнала лазерного сенсора; Л}, С}, В} - три компоненты цвета пиксела, полученные с телевизионной камеры; У} - температура пиксела, полученная с тепловизионной камеры.
Построенная таким образом более полная комплексная модель позволяет более достоверно распознать типы грунтов (песок, глина, растительность, асфальт, бетон и др.) отдельных участков зоны посадки. Распознавание типов грунтов можно выполнять путем вычисления евклидова расстояния между формируемыми комплексированной СТЗ данными и заранее известными эталонами различных типов грунтов в шестимерном пространстве признаков (дисперсия высоты, интенсивность отраженного сигнала, три цвета и температура). На рис. 5, а, б приведен результат распознавания типов грунтов в реальной среде.
Рис. 5. Распознавание типов грунтов
51
Водные поверхности и очаги возгорания не отражают зондирующего сигнала лазерного сенсора, что также является признаком, позволяющим достоверно распознавать такие участки с учетом остальных признаков.
Распознавание типов грунтов позволяет оценить соответствующую им несущую способность и исключить попадающие в зону обзора СТЗ участки, пригодные для посадки по критерию геометрической проходимости, но не пригодные по критерию опорной проходимости, что существенно повышает безопасность автоматической посадки.
Для учета вероятностного характера процесса распознавания грунтов и оценки рисков по критерию опорной проходимости необходимо сформировать описания грунтов в виде соответствующих плотностей распределения в указанном выше шестимерном пространстве признаков.
Принятие решений проводится на основе использования известных критериев распознавания, например, идеального наблюдателя.
Риск по критерию опорной проходимости может быть рассчитан по формуле
Rnq = k(1 - Pnp(Sz)),
где k - масштабный коэффициент; Pnp(Sz) - вероятность правильного распознавания типа грунта; z - индекс типа грунта.
Так как дальнометрическое изображение зоны посадки сформировано в системе координат БВ, то в этой же системе координат определены и места посадки (в том числе и ближайшее к объекту управления), что дает необходимые данные для реализации автоматической посадки бортовой системой управления.
Заключение. Предложенные алгоритмы обработки дальнометриче-ских и комплексированных изображений зоны посадки позволяют на доступных в настоящее время бортовых средствах эффективно (в реальном времени и с высокой достоверностью) решать задачи выделения пригодных для посадки мест и обеспечить тем самым безопасную автоматическую посадку БВ. Работоспособность и эффективность предлагаемых алгоритмов подтверждены результатами работы соответствующих программно-аппаратных средств в реальных средах.
Полученные с помощью бортовой СТЗ данные позволяют формировать описания атрибутов подстилающих поверхностей и выбирать посадочную площадку БВ на основе использования детерминированных и статистических критериев обнаружения и распознавания, что повышает эффективность принимаемых решений и безопасность выполняемых задач БВ.
Список литературы
1. Control of unmanned aerial vehicles during fire situation monitoring / V.N. Evdokimenkov, N.V. Kim, D.A. Kozorez, M.I. Mokrova // INCAS Bulletin. 2019. 11. P. 66 - 73.
2. To Track or To Detect? An Ensemble Framework for Optimal Selection / X. Yan, X. Wu, I.A. Kakadiaris, S.K. Shah; Fitzgibbon A., Lazebnik S., Perona P., Sato Y., Schmid C. (eds). Computer Vision - ECCV 2012. LNCS. Vol. 7576. Springer, Berlin, Heidelberg.
3. Evaluation of selected features for car detection in aerial images / S. Türmer [et al.] // ISPRS Hannover Workshop. 2011. P. 14 - 17.
4. Obermeyer K. Path Planning for a UAV Performing Reconnaissance of Static Ground Targets in Terrain // AIAA Guidance, Navigation and Control Conference, Guidance, Navigation, and Control and Co-located Conferences. Chicago, 2009. P. 11.
5. Kim N., Chervonenkis M. Situational control unmanned aerial vehicles for traffic monitoring // Modern Applied Science. Special Issue. Canadian Center of Science and Education. 2015. 9(5). P. 1832 - 1913.
6. Development of a vision-based ground target detection and tracking system for a small unmanned helicopter / F. Lin [et al.] // Science in Chine Series F: Information Sciences, Springer. 52. P. 2201. 2009.
7. Коган И.М. Прикладная теория информации. М.: Радио и связь. 1981. 216 с.
8. Горелик А. Л., Скрипкие В. А. Методы распознавания. М.: Наука, 2004. 207 с.
9. David A. Forssyth, Jean Ponce. Computer Vision: a Modern Approach." Prentice Hall, Ptr., Coperight, 2003 by Pearson Education, Inc.
10. Kim N., Bodunkov N. Computer Vision in Control Systems - 3: Aerial and Satellite Image Processing. Editors M. Favorskaya, Lakhmi C. Jain. Springer, 2018. Vol. 3. 343 p.
11.Kim N.V., Hyun Y.M. and Yang H.K. Performance analysis of aircraft automatic landing system based on surface image processing // Proceedings WCSE/UKC 2002, Seoul, 2002.
12. Ким Н.В., Кузнецов А.Г. Автоматическая посадка малогабаритного летательного аппарата в особых ситуациях // Тр. международной конференции. Санкт-Петербург, 2010.
13. Загоруйко С.Н., Казьмин В.Н., Носков В.П. Навигация БПЛА и 3D-реконструкция внешней среды по данным бортовой СТЗ // Мехатрони-ка, автоматизация, управление. 2014. № 8. С. 62 - 68.
14. Аппаратно-алгоритмические средства формирования модели проблемной среды в условиях пересеченной местности / Г.А. Буйволов, В.П. Носков, А.А. Руренко, А.Н. Распопин // Сб. научн. тр. «Управление движением и техническое зрение автономных транспортных роботов». М.: ИФТП, 1989. С. 61 - 69.
15. Однородные управляющие структуры адаптивных роботов / А.В. Каляев, В.П. Носков, Ю.В. Чернухин, И.А. Каляев. М.: Наука, 1990. 147с.
16. Носков В.П., Рубцов И.В. Опыт решения задачи автономного управления движением мобильных роботов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. №12. С. 21 - 24.
17. Носков А.В., Рубцов И.В., Романов А.Ю. Формирование объединенной модели внешней среды на основе информации видеокамеры и дальномера // Мехатроника, автоматизация, управление 2007. №8. С. 2 - 5.
18. Распознавание объектов и типов опорной поверхности по данным комплексированной системы технического зрения / А.В. Вазаев,
B.П. Носков, И.В. Рубцов, С.Г. Цариченко // Известия ЮФУ. Технические науки. 2016. № 2 (175). С. 127 - 139.
19. Комплексированная СТЗ в системе управления пожарного робота / А.В. Вазаев, В.П. Носков, И.В. Рубцов, С.Г. Цариченко // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2017. №1 (186).
C.121 - 132.
20. Вазаев А.В., Носков В.П., Рубцов И.В. Нейросетевой модуль выбора эталонов для распознавания типов опорной поверхности // Перспективные системы и задачи управления: материалы XIV Всероссийской научно-практической конференции и X Молодежной школы-семинара «Управление и обработка информации в технических системах» / Южный федеральный университет. Таганрог: Изд-во Южного федерального университета, 2019. С. 29 - 33.
Ким Николай Владимирович, канд. техн. наук, профессор, Nkim2011 @list.ru, Россия, Москва, Московский авиационный институт,
Носков Владимир Петрович, канд. техн. наук, доцент, noskov_mstu@mail. ru, Россия, Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана,
Рубцов Иван Васильевич, канд. техн. наук, доцент, зав. отделом НИИ СМ, rubtsov@,mail.ru, Россия, Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана
SELECTING A LANDING PLACE FOR AN UNMANNED HELICOPTER USING
THE TECHNICAL VISION SYSTEM
N.V. Kim, V.P. Noskov, I.V. Rubtsov
It is shown that the insufficient level of flight safety is caused, in particular, by the high frequency of crashes during forced landings. The necessity of creating onboard means of automatic landing of an unmanned helicopter is proved. Taking into account the requirements of the Federal aviation regulations for landing places, the parameters-restrictions that allow formalizing the choice of terrain areas suitable for landing according to the onboard technical vision system are formulated. On the basis of comparative analysis, it is shown that at present, when forming the initial video data for solving this problem, it is advisable to use a complex system of technical vision based on mutually adjusted and having a common viewing
area of a 3D laser sensor, color video camera and thermal imager. The recognition algorithms of the pick-up location in the video data on-Board complex system of technical vision with the use of geometric criteria and the reference permeability is proposed.
Key words: unmanned helicopter, automatic landing, technical vision system, geometric and reference cross-country capability.
Kim Nikolay Vladimirovich, candidate of technical sciences, professor, Nkim2011 @list.ru, Russia, Moscow, Moscow Aviation Institute,
Noskov Vladimir Petrovich, candidate of technical sciences, docent, nos-kov_mstu@,mail. ru, Russia, Moscow, Moscow Bauman State Technical University,
Rubtsov Ivan Vasilievich, candidate of technical sciences, docent, head of department, rubtsov@,mail. ru, Russia, Moscow, Moscow Bauman State Technical University
УДК 628.7.05
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ СОЗДАНИЯ КОМПЛЕКСА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ РАБОТЫ НАВИГАЦИОННОГО БЛОКА
В.В. Щербинин, Г. А. Кветкин, И. Л. Ажгиревич, Д.Н. Кузнецов
Рассматриваются вопросы проведения полунатурного моделирования функционирования системы автоматизированной посадки на базе радиотехнической системы локальной навигации в лабораторных условиях. Для этого предлагается создание комплекса имитационного моделирования с целью упрощения разработки и отладки алгоритмического обеспечения, контроля отработки нештатных ситуаций и оценки точностных параметров навигационного решения. Сформулирована задача создания комплекса имитационного моделирования работы навигационного блока и предложены сценарии проведения экспериментов.
Ключевые слова: радиотехническая система локальной навигации, имитационное моделирование, полунатурное моделирование.
Традиционно посадка признаётся одним наиболее сложных и опасных этапов полёта. Установлено [1], что большинство авиационных происшествий случаются по причине действия человеческого фактора ввиду высокой психофизиологической нагрузки на экипаж. Для автоматизации посадки и повышения её безопасности традиционно используются радиотехнические курсоглиссадные системы типа ILS. Такие системы предполагают размещение на аэродроме габаритных антенных систем, а на борту — дорогостоящего оборудования, что экономически нецелесообразно при низкой интенсивности полётов, а, значит, недоступно для эксплуатации на малонагруженных и удаленных аэродромах. С целью удешевления и упрощения оборудования разработаны системы посадки на основе
55
