-
Визуальная одометрия
Для условий, когда не удается выделить хорошо заметные особенности в получаемом с телекамеры изображении, а также, если недоступно использование GPS, геомагнитных и других средств навигации, в ЦНИИ РТК разработан подход к определению собственного положения, который может быть определен как визуальная одометрия или оптический измеритель пройденного пути. В этом подходе используется калиброванная телевизионная камера, направляемая на поверхность, по которой движется транспортное средство, и алгоритмы, анализирующие движение отдельных участков изображения между последовательными кадрами: корреляционные методы, оптические потоки, TSV-преобразование.
Пиксельное смещение чаще всего определяется корреляционным методом, заключающемся в поиске максимума взаимно-корреляционной функции между соседними кадрами, представляемыми в виде двумерных дискретных функций. Пиксельное смещение за известный интервал времени пересчитывается в метрические величины с использованием матрицы полной калибровки камеры (включающей информацию, как о самой камере, так и о расположении ее относительно поверхности, смещение относительно которой измеряется).
Ограничение на точность работы метода, обусловленное дискретностью оптического сенсора, может быть частично обойдено использованием при корреляционном поиске интерполяции, обеспечивающей так называемую субпиксельную точность измерения.
Результатом работы корреляционного измерителя пройденного пути являются двумерные координаты положения телекамеры (робота) в системе координат, связанной с поверхностью, по которой происходит движение.
Необходимым условием для применения оптической одометрии для измерения координат является постоянство параметров внешней калибровки камеры, в частности, постоянное расстояние до поверхности и угол наклона. Использование структурированной подсветки позволяет избавиться от подобного ограничения.
Визуальная одометрия призвана дополнять классические методы счисления пути, обладающие известным недостатком – проскальзыванием и уходами, вызванными переменными параметрами механических систем. Ее применение ориентировано на мобильные роботы, передвигающиеся в трубах и других ограниченных пространствах. Также применение оптической одометрии эффективно при использовании специальных микросхем, содержащих подсветку, оптику, сенсор низкого разрешения и процессор, реализующий необходимые вычисления с высокой частотой (рис. 5).
Рис. 5 Устройство специализированного оптического одометра на базе интегральной микросхемы
Такие решения могут найти применение в мобильных роботах, предназначенных для работы в помещениях либо трубах (нефтяных, газовых и др.), где легко можно обеспечить постоянство расстояния от сенсора до пола.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Еремин С.Н., Малыгин Л.Л., Царев В.А. Способ обнаружения движущихся транспортных средств // Патент РФ №2262661.
2. Andrew J. Davison. Real-time simultaneous localisation and mapping with a single camera. In Proceedings of the Ninth International Conference on Computer Vision ICCV'03, pages 1403–1410, Nice, France, 2003.
3. C. Harris, M. Stephens. A combined corner and edge detector. Proceedings of the 4th Alvey Vision Conference: pp. 147—151, 1988.
4. J. Shi, C. Tomasi. Good features to track. In Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'94), 1994.
5. J. M. M. Montiel, Javier Civera, Andrew J. Davison. Unified Inverse Depth Parametrization for Monocular SLAM. Robotics: Science and Systems (RSS), Philadelphia, 2006
1 [К-т обнаружения TP] := [Число обнаруженных объектов] / [Всего объектов]
2 [К-т ложных срабатываний FP] := Среднее число ложных срабатываний в час