Регистрация / Вход
Прислать материал

14.607.21.0012

Аннотация скачать
Постер скачать
Общие сведения
Номер
14.607.21.0012
Тематическое направление
Информационно-телекоммуникационные системы
Исполнитель проекта
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт программных систем им. А.К. Айламазяна Российской академии наук
Название доклада
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
Тезисы доклада
Цели и задачи исследования
Цель:
получение научно-технических решений для создания систем автономной навигации и управления подвижными техническими средствами (ПТС), как замена и альтернатива спутниковым и микромеханическим системам навигации.

Задачи:
разработка алгоритмов и методов позиционирования и управления ПТС с помощью технологий машинного зрения;
обеспечение обработки данных с использованием удаленных высокопроизводительных средств;
разработка методов и алгоритмов локализации и распознавания объектов интереса;
разработка методов и алгоритмов автоматического распараллеливания программ в режиме выполнения и отказоустойчивости вычислений.
Актуальность и новизна исследования
Актуальность:
широкое применение ПТС в задачах военного и гражданского характера;
недостатки существующих систем навигации (спутниковые и инерциальные – проблема затухания сигнала от спутников, проблема накопления ошибки в вычислениях);
развитость средств, методов и алгоритмов машинного зрения.

Научная новизна:
использование высокопроизводительных кластерных вычислительных установок для решения ресурсоемких задач навигации ПТС, а также обнаружения и распознавания объектов на видео, позволяет значительно сократить временные ресурсы, необходимые на решение поставленных задач, а также проведение тестирования разработанных методов и алгоритмов.
Описание исследования

Испытание вычислительного ядра, обеспечивающего вычислительную нагрузку на каждом из узлов кластера:

  • распознавание текстовой информации на видеокадрах с ПТС с помощью сверточных нейронных сетей;
  • предварительное обучение нейронной сети с помощью набора эталонных изображений (отдельных символов);
  • параллельное распознавание текстовой информации на видеокадрах: каждый кадр обрабатывается независимо;
  • равномерная нагрузка вычислительных узлов в процессе распознавания.

Испытание графического интерфейса: 

  • составление логической схемы решения задачи из нескольких модулей, средствами визуального программирования (пример на рис.);
  • настройка параметров модулей;
  • запуск вычислений на удаленном кластере;
  • просмотр результатов вычислений в интерфейсе.

Проверка разработанных алгоритмов визуальной навигации высотного БПЛА:

  • использование полунатурных данных (сгенерированных видеорядов);
  • использование видеороликов, полученных при различных высотах полета виртуального БПЛА (от 300 до 2400 м.);
  • траектории полета содержат в себе участки маневрирования (изменение курса, изменение высоты);
  • решение задачи позиционирования для каждого видеокадра;
  • сохранение значений погрешностей в определении положения (широта, долгота, высота) и ориентации (тангаж, крен, рысканье);

Параллельная предобработка эталонных изображений земной поверхности:

  • использование разработанной системы распараллеливания вычислений на КВУ;
  • параллельная и независимая обработка отдельных фрагментов эталонных снимков (выделение особых и опорных точек, построение их дескрипторов, вычисление 3D-координат опорных точек).

Параллельное решение задачи визуальной навигации для нескольких камер:

  • использование разработанной системы распараллеливания вычислений на КВУ;
  • параллельная и независимая обработка отдельных видеопоследовательностей;
  • решение задачи позиционирования для каждого видеокадра каждого видео.

Позиционирование малогабаритного БПЛА, оснащенного монокулярной видеокамерой:

  • создание малогабаритного БПЛА типа "гексакоптер"; 
  • использование искусственных меток известного размера;
  • распознавание цифр на метках для определения ориентации БПЛА;
  • поиск меток с помощью предобработки изображений (бинаризации), выделения контуров и поиска окружностей (см. рис.).

Построение траектории наземного колесного ПТС:

  • создание наземного 4-хколесного ПТС;
  • применение стереокамеры для построения 3D-модели окружающей обстановки (пример стереопары на рис.);
  • построение траектории с помощью модифицированного алгоритма A* (пример траектории на рис.).

Результаты исследования

1) Созданы экспериментальные образцы ПТС, оснащенные средствами машинного зрения и микрокомпьютерами. 

 

2) Разработана программная документация на программный комплекс ЭО ПК «Навигатор» (описание применения, описание логической и физической структуры тестовой базы данных объектов, руководства системного программиста, оператора, руководство программиста).

3) Разработана программная документация на программные модули (тексты и описания программ), для следующих компонентов:

  • модуль вычислительного ядра, обеспечивающий вычислительную нагрузку на каждом из узлов лабораторного стенда;
  • модуль интеллектуального планирования, обеспечивающий динамическое распределение вычислительной нагрузки;
  • модуль графического интерфейса;
  • модули задания входных данных в графическом виде;
  • модули визуализации информации;
  • модуль управления потоком выполняемых операций;
  • модуль управления зависимостями операций;
  • модуль оптимизации информации о зависимостях;
  • модуль распределения данных по узлам системы.

4) Разработана Программа и методики экспериментальных исследований ЭО ПК «Навигатор», успешно проведены экспериментальные исследования программной реализации ЭО ПК «Навигатор».

6) Проведены эксперименты по сопоставлению полунатурных снимков местности с фрагментарным многомасштабным представлением эталонных изображений земной поверхности. Результаты показали, что подобное представление эталонных изображений позволяет уменьшить объем ресурсов, необходимых на сопоставление, в 4-16 раз.

7) Проведены эксперименты по локализации опорных точек на полунатурных снимках местности и определению положения и ориентации камеры. Результаты показали высокую точность позиционирования по видео: погрешность - не более 3 м. при высоте полета до 2400 м.

8) Проведены эксперименты по параллельной предобработке эталонных изображений земной поверхности, а также по параллельной обработке нескольких независимых видеороликов (несколько источников видео). Результаты свидетельствуют об ускорении, близком к линейному, при обработке данных на кластерной вычислительной установке и увеличении числа вычислительных узлов и ядер.

9) Проведены эксперименты по позиционированию малогабаритного БПЛА по искусственным наземным меткам, с использованием видеокамеры. Погрешность в позиционировании: не более 10 см. при высоте полета до 50 м.

10) Проведены эксперименты по автоматическому построению траектории движения наземного колесного ПТС, оснащенного стереокамерой.

Полученная точность позиционирования сопоставима или превосходит результаты отечественных и зарубежных ученых, занимающимися исследованиями в области визуальной навигации (Б. Алпатов, Н. Ким, S. Grzonka, A. Bachrach, G. Conte, P. Doherty, A. Cesetti): ошибка в позиционировании - от 2 до 10 м. В большинстве предыдущих работах, накладываются ограничения на условия, в которых движется ПТС:

•отсутствие значительных перепадов высот на подстилающей поверхности;

•движение в условиях городской территории (проще найти устойчивые ориентиры на изображениях - прямые линии и угловые точки);

•полет на низких высотах или внутри помещения (позволяет использовать стереокамеры для решения задач навигации).

Наши разработки позволят решать задачу позиционирования ПТС по видеоряду в широком диапазоне условий (движение над местностью с перепадами высот, полет над городскими или природными территориями, полет на больших и маленьких высотах).

Практическая значимость исследования
Потенциальные потребители результатов проекта:
компании-производители беспилотных аппаратов;
государственные и частные структуры, использующие ПТС для задача военного и гражданского характера.

Перспективы использования результатов:
повышение надежности и устойчивости систем навигации беспилотных аппаратов для решения широкого круга задач (разведка, ведение боевых действий, картографирование, геологоразведка, сельское хозяйство, связь, охрана границ, лесов, полицейское патрулирование, мониторинг опасных объектов и процессов, информационное сопровождение чрезвычайных ситуаций, наблюдение за линиями электропередач и др.);
облегчение разработки и тестирования новых методов и алгоритмов компьютерного зрения.

Ожидаемые народно-хозяйственные и социально-экономические эффекты внедрения результатов исследовательской работы:
расширение сферы применения методов и алгоритмов машинного зрения, развитие средств видеосъемки;
планируемые результаты являются альтернативой или заменой спутниковым и инерциальным системам навигации. Совместное использование различных подходов к позиционированию позволит улучшить качество решения навигационных задач.