Регистрация / Вход
Прислать материал

Проведение прикладных научных исследований для создания интеллектуальных технологий и программного обеспечения систем навигации и управления подвижными техническими средствами с применением методов машинного зрения и высокопроизводительных распределенных вычислений

Докладчик: Степанов Дмитрий Николаевич

Должность: инженер-исследователь

Цель проекта:
1 Разработка и исследование методов и алгоритмов навигации и интеллектуального управления подвижными техническими средствами (ПТС) с применением технологий машинного зрения и высокопроизводительных вычислений в области разработки автономных интеллектуальных систем управления подвижными объектами наземного и воздушного базирования, обеспечивающих повышение точности позиционирования подвижных аппаратов, автономность систем навигации. 2 Построение экспериментальной версии программно-технического комплекса (ПТК), предназначенного для имитационного моделирования движения ПТС, а также для проверки работоспособности алгоритмов навигации и управления определения координат на основе данных аэро- и спутниковой фотосъемки, а также наборов эталонных фотографий. 3 Проведение экспериментов и получение научно-технических решений для создания системы автоматического ориентирования и управления ПТС на основе технологий машинного зрения, искусственного интеллекта и параллельных вычислений. 4 Разработка и исследование методов, моделей, алгоритмов представления и преобразования исходного кода в режиме исполнения программы, структуры и стратегий размещения данных в области распределенных высоконагруженных вычислительных систем с автоматическим параллелизмом, обеспечивающих увеличение эффективности систем управления и анализа данных от групп беспилотных ПТС.

Основные планируемые результаты проекта:
В результате исследования будут получены следующие научные результаты:
1) разработана общая архитектура системы позволяющей отрабатывать разработанные алгоритмы и
методы.
2) разработаны методы и алгоритмы позиционирования ПТС с использованием средств машинного зрения;
3) алгоритмы и методы автоматизации распараллеливания вычислений для обработки интенсивных
потоков данных;
4) программный комплекс для моделирования движения ПТС с использованием разработанных методов;
5) графические средства ввода данных и визуализации результатов.
Будет применен метод конвейерно-параллельных вычислений в приложении к обработке потоков
изображений на многопроцессорных вычислительных системах. Модульная архитектура предлагаемой
системы обеспечит гибкость и расширяемость в применении к различным областям моделирования
движения ПТС. Все решаемые задачи можно будет представить в виде графических схем (направленных
графов), описывающих вычислительный процесс. В качестве основных алгоритмов распознавания и
классификации предлагается использовать искусственные нейронные сети, в особенности сверточные.

Будет разработан экспериментальный образец программного комплекса, обеспечивающий:
а) имитационное компьютерное моделирование движения ПТС;
б) проверку работоспособности методов и алгоритмов навигации и интеллектуального управления ПТС, определения координат виртуального ПТС на основе данных аэро- и спутниковой фотосъемки, а также наборов эталонных фотографий;
в) ввод/сжатие/хранение/передачу потоков данных, источником которых является видеосъемка;
д) распознавание заданного набора объектов в потоках видеоданных, содержащих различные участки местности при движении подвижного технического средства по заданному маршруту;
ж) определение координат подвижного технического средства относительно распознанных объектов и выделенных опорных точек;
и) автоматическое распараллеливание исходного кода программы в режиме исполнения (динамически);
к) автоматическое распределение операций доступа к данным, находящихся на различных узлах системы.

Разработанные в ходе исследований методы и алгоритмы автономной навигации оснащенных видеокамерами ПТС, прогнозирования передвижения и управления движением ПТС будут предназначены для их дальнейшего внедрения и реализации на реальных беспилотных ПТС (высотных БПЛА, малых БПЛА, наземных ПТС) как альтернатива спутниковым и микромеханическим системам навигации.

Разработанные в ходе исследований методы, модели, алгоритмы динамического представления исходного кода в виде информационных структур, распределения данных и операций по вычислительным узлам, автоматического распараллеливания программы в режиме выполнения будут предназначены для их дальнейшего внедрения на высокопроизводительных вычислительных установках (в том числе гетерогенных) и обеспечивать ускорение вычислений, близкое к линейному. Разработанные методы, модели, алгоритмы должны автоматически находить в процессе выполнения программы потенциальные участки программы, способные выполниться параллельно.

Созданная в результате прикладных научных исследований (ПНИ) программная реализация ЭО ПК будет обеспечивать моделирование видеосъемки местности, решение задач автономной навигации и управления виртуальных ПТС, оснащенных средствами технического зрения, а также решения задачи вычисления положения реального ПТС по полученному с его борта видеоряду.

Программный комплекс будет обеспечивать тестирование различных алгоритмов навигации ПТС с применением средств технического зрения, а также алгоритмов интеллектуального управления.

Стабильность движения большинства ПТС существенно зависит от качества сигналов спутниковой связи
GPS/ГЛОНАСС. Общим недостатком использования любой радионавигационной системы является то, что
при определённых условиях сигнал может не доходить до приёмника, или приходить со значительными
искажениями или задержками. Например, практически невозможно определить своё точное
местонахождение в глубине квартиры внутри железобетонного здания, в подвале или в тоннеле. Уровень
приёма сигнала от спутников может серьёзно ухудшиться из-за очень большой облачности или
особенностей рельефа местности. Нормальному приёму сигналов GPS могут повредить помехи от многих
наземных радиоисточников, а также (в редких случаях) от магнитных бурь, и кроме того, сигнал GPS
можно заглушить. Существенной особенностью GPS является полная зависимость условий получения
сигнала от Министерства обороны США. Инерциальные навигационные микромеханические системы
(ИНМС), которые применяются для позиционирования, способны работать автономно, но их
использование неизбежно связано с проблемой накопления ошибки в вычислениях, что с течением
времени приводит к большим погрешностям.
Поэтому создание системы технического зрения, которая позволила бы меньше зависеть (или вообще
отказаться) от спутниковой навигации и ИНМС, является актуальной, перспективной и важной научной
задачей.
Несмотря на ведущиеся в последние годы активные научно-исследовательские и опытно-
конструкторские работы, направленные на решение этой задачи, предлагаемые решения не удовлетворяют
требованиям надежности, точности и быстродействия. С другой стороны, имеется ряд эффективных
методов компьютерной графики, искусственного интеллекта, робототехники, теории управления,
которые могут быть использованы в качестве интеллектуальной основы при разработке методов и
алгоритмов решения задачи автономного позиционирования. Современные системы технического
зрения ПТС и аппаратные средства для высокопроизводительных вычислений предоставляют
надежную технологическую основу для решения этой задачи.

Назначение и область применения, эффекты от внедрения результатов проекта:
Ожидаемые результаты могут быть использованы при решении задач автоматического позиционирования
подвижных технических средств (ПТС):
- решение задач позиционирования ПТС военного и гражданского назначения, например, при
патрулировании местности или анализа обстановки внутри помещений;
- решение задач в частных организациях и на частных предприятиях;
- проведения съемки с использованием ПТС в чрезвычайных ситуациях без риска для жизни пилотов;
- распознавание визуальных сигналов бедствий в виде условных знаков, выложенных с использованием
подручных предметов на поверхности земли или зданиях;
- распознавания номеров наземного и водного транспорта, военной техники;
- распознавание условных обозначений для передвижения промышленных роботов в зданиях (QR-коды,
стрелки, указатели, таблички, знаки, указатели в аэропортах, вокзалах, образовательных учреждениях,
супермаркетах);
- распознавание дорожных знаков (в том числе, изображенных на дорогах) и названий населенных пунктов
для моделирования траектории полета БПЛА или для нанесения населенных пунктов на карту;
- распознавание названий государственных, военных зданий и объектов

Нейросетевые технологии могут найти широкое применение в следующих направлениях:
- интеллектуальная обработка изображений поступающих с камер, в том числе и неподвижных;
- решении ряда задач по выделению и распознаванию объектов на изображениях;

Стоит отметить, что области применения результата не ограничены пределами РФ, а позволяют выйти на
международный рынок.

Текущие результаты проекта:
1 Выполнен аналитический обзор современной научно-технической, нормативной, методической литературы, затрагивающей научно-техническую проблему, исследуемую в рамках НИР.
2 Проведены патентные исследования.
3 Выбраны направления исследований:
3.1 Выполнена постановка задачи высокопроизводительной обработки данных, поступающих от подвижных транспортных средств.
3.2 Обоснован выбор высокопроизводительных аппаратных платформ и средств, средств разработки программ, способов представления данных.
3.3 Исследованы возможности применения методов статического распараллеливания, компиляции во время выполнения, анализа информационных зависимостей, систем типизации для решения задач ПНИ.
4 Проведен анализ существующих методов обработки изображений и видеоданных в различных предметных областях с точки зрения их применения для анализа видеоданных, получаемых с камер, установленных на ПТС.