6. Визуальная навигация

Вторым направлением в создании интеллектуальных СТЗ, разрабатываемым в настоящее время в ЦНИИ РТК, является визуальная навигация. Возможность определения собственного местоположения становится для мобильных роботов насущной необходимостью в свете тенденции к автономной работе при супервизорном управлении. Особенно остро проблема самостоятельной навигации встает в случаях, когда робот не может получать команды от оператора – например, при потере связи с пультом управления или при работе в отсутствии оператора (актуально для бытовых робототехнических устройств).

Несмотря на значительный объем инвестиций в эту сферу, анализ состояния дел в данной предметной области показывает, что разработчики автономных средств навигации зачастую идут по пути увеличения числа приборов оценки окружающей обстановки и наращивания вычислительных мощностей комплекса. Такой подход приводит к снижению надежности комплекса в целом и увеличению его стоимости до уровня, исключающего выход изделия к массовому потребителю. Так, например, на соревнования беспилотных автомобилей, проводимых под эгидой Агентства перспективных военных технологий США (гонка Urban Challenge), выставляются автомобили оснащенные несколькими лазерными локаторами (стоимостью до 3000 у.е. каждый), двух-серверными вычислительными комплексами (не менее 3000 у.е. за шт.) и т.п. Очевидно, что на базе этого подхода невозможно создание массовых, тем более, портативных устройств. С другой стороны, современная элементная база (высокопроизводительные микропроцессоры, микросенсоры и т.д.) не создает ограничений для решения вышеуказанной задачи, проблема заключается в поиске структурных и алгоритмических решений.

Многие мобильные устройства оснащаются телевизионными камерами. Часто камеры являются единственными сенсорными устройствами – размеры, относительная дешевизна и распространенность позволяют устанавливать их даже на самые компактные и недорогие устройства. Долгое время телевизионные камеры использовались исключительно для передачи визуальной информации человеку-оператору. Сравнительно хорошо изучены подходы на основе стереозрения и искусственных маркеров. Применение таких алгоритмов ограничено возможностью вмешательства в окружающую среду (расстановка бакенов, маркеров и т.п.) и необходимостью применения специальных калиброванных стереомодулей.

Но в последние годы предложены алгоритмы, описывающие алгоритмы навигации с использованием единственной телевизионной камеры [2]. Подобная система визуальной навигации автоматически привязывается к хорошо заметным и устойчивым признакам, и одновременно решает задачи оценки положения окружающих объектов и самой телевизионной камеры (Visual SLAM).

Для того чтобы телевизионная камера могла использоваться в качестве измерительного инструмента, применяется калибровка камеры. Полная калибровка состоит из внешней, переводящей координаты точек сцены в систему координат, связанную с камерой, и внутренней, определяемой свойствами самой камеры: фокусным расстоянием, разрешением и размером сенсора, нелинейными искажениями и т.п. Для калибровки в ЦНИИ РТК разработаны алгоритм и стенд, обеспечивающие вычисление параметров внутренней калибровки по двум изображениям эталонного изображения. Также ведется работа над алгоритмами калибровки без использования специального стенда – по нескольким изображениям клетчатого шаблона, полученным с различных ракурсов.

Для определения устойчивых визуальных признаков, сопровождаемых от изображения к изображению по мере движения робота, могут использоваться такие алгоритмы, как детектор углов Харриса [3] и улучшенный детектор устойчивых признаков, предложенный в [4].

В качестве устойчивых признаков для обеспечения трассировки выбраны «патчи» – элементы изображения размером 9х9 или 15х15 пикселей. Для таких элементов показано, что они исключительно устойчивы к изменению ориентации. Каждый элемент обнаруживается однажды детектором признаков и сопровождается из кадра в кадр при помощи нормализованной корреляции на основе суммы квадратов разностей. В дальнейшем планируется обеспечить инвариантность сопровождения относительно аффинных преобразований, что существенно увеличит время сопровождения каждого отдельного признака по мере изменения ракурса, с которого он виден.

Состояние системы описывается вектором состояния , состоящим из вектора состояния робота и координат окружающих объектов , дополняемым ковариационной матрицей P:

. (3)

Задачей ковариационной матрицы является представление погрешностей измерения всех элементов вектора состояния с точностью до первого порядка. Вектор состояния и ковариационная матрица в процессе работы могут увеличиваться и уменьшаться в соответствии с количеством отслеживаемых признаков.

При движении камеры шаг предсказания фильтра Калмана использует модель движения для определения движения робота и увеличения погрешности его положения. При получении новых координат признаков модель измерений используется для определения того, как уменьшается неточность измерения координат камеры (робота) и признаков.

Для моделирования движения робота используется модель постоянной скорости и постоянной угловой скорости. При этом предполагается, что неопределенные ускорения будут соответствовать модели гауссова процесса.

Пример навигации робота с использованием телевизионной камеры приведен на рис. 4. В верхней части представлен этап инициализации. Так как камера является исключительно пеленгующим устройством и не предоставляет никакой информации о дальности, то первоначально дистанция устанавливается бесконечной, с бесконечной же дисперсией измерения. Для этого удобно использовать модель обратного представления глубины, предложенную в [5]. В нижней части рисунка приведен результат построения траектории движения мобильного робота.

Рис. 4. Пример работы алгоритма визуальной навигации на роботе Pioneer 3-DX

Визуальная навигация может успешно применяться как на открытых пространствах, так в помещениях. Будучи основана на расширенном фильтре Калмана либо фильтре частиц и имея на выходе измерения координат камеры и признаков-маркеров с оценкой их достоверности, она может легко комплексироваться с любыми другими существующими навигационными системами.

Автором произведен анализ существующих алгоритмов, предложены собственные алгоритмы и произведены их испытания. Определен ряд проблем, присущих системам визуальной навигации по одной телекамере. При использовании vSLAM на мобильных роботах часто в поле зрения камеры попадают регулярные структуры (плитка пола или тротуара), а также помехи в виде бликов на полу (при работе в помещениях). Это препятствует корректному сопровождению признаков и нарушает модель среды, составляемую роботом. Кроме того, зачастую используемое оборудование (телевизионная камера, устройство видеозахвата) не обеспечивает достаточно короткой выдержки при получении кадров, и при быстром повороте возникает проблема смазанного изображения, что также препятствует устойчивому сопровождению признаков. Таким образом, установлено, что для надежной работы систем визуальной навигации при их использовании на мобильных роботах желательно использовать комплексирование с другими, традиционными навигационными системами.

Погрешность визуальной навигации состоит, прежде всего, из ухода, обусловленного дискретизацией и некорректным сопоставлением или отслеживанием признаков. Благодаря тому, что этот уход не коррелирован с погрешностями в традиционной одометрии и инерциальной навигации, возникает возможность компенсации уходов за счет комплексирования. vSLAM совместно с традиционной одометрией обеспечат высокую точность на прямолинейных участках траектории, гироскопы и акселерометры обеспечат детектирование и измерение быстрых, кратковременных поворотов, а GPS обеспечит коррекцию уходов на протяженных участках траектории при работе вне помещений. Поскольку распределение ошибок отличается для различных навигационных систем, комплексирование эффективно также и с точки зрения повышения точности решения навигационных задач. Сейчас ведутся разработки по совместному использованию созданного в ЦНИИ РТК компактного модуля инерциальной навигации и vSLAM применительно к навигации мобильных робототехнических комплексов различного назначения.