— КОМПЬЮТЕРНАЯ ГРАФИКА —
УДК 004.92+004.94
МОДЕЛИРУЮЩИЙ ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ АВТОНОМНОГО ПОДВОДНОГО АППАРАТА*
© 2008 г. В. А. Бобков, Ю. С. Борисов, А. В. Инзарцев, С. В. Мельман
Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН
Владивосток E-mail: bobkov@iacp.dvo.ru Поступила в редакцию 08.09.2006 г.
Рассматриваются вопросы разработки графического моделирующего комплекса для исследования методов управления движением автономного подводного аппарата. Представлена структура и схема функционирования создаваемого комплекса. Описан предложенный авторами подход к решению задачи навигации аппарата и пространственной реконструкции подводной обстановки по входной последовательности цифровых фотоизображений, основанный на применении расширенного фильтра Калмана и оригинального алгоритма плотного 3D восстановления точек среды. Приведены результаты вычислительных экспериментов с оценкой эффективности реализованного подхода.
1. ВВЕДЕНИЕ
Эффективным подходом к исследованию и разработке надежных систем управления автономными подводными аппаратами (АПА) является имитационное моделирование их работы с наглядным представлением результатов, которое существенно сокращает временные, организационные и финансовые затраты на проведение натурных испытаний. Реализация такого подхода требует генерации виртуальной реальности, моделирования работы сенсорных устройств АПА (получение гидроакустической и оптической информации о среде) и планирования траектории его движения средствами собственного программно-алгоритмического интеллекта. Целью данной работы является создание моделирующего программного комплекса для проведения исследований методов управления и ориентирования АПА в подводной среде. Создаваемый комплекс должен обеспечить универ-
* Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект №05-07-90027), Президиума РАН (Программа №14, раздел 2) и ДВО РАН.
сальную возможность исследования для разных типов АПА, различных способов управления движением АПА в режиме виртуальной реальности по заданным траекториям и по траекториям, автоматически формируемым в реальном масштабе времени, с учетом пространственной подводной обстановки. Принципиальной особенностью настоящей работы является использование оптической информации (фотоизображения) для решения задачи навигации аппарата и пространственной реконструкции подводной обстановки. Потребность в использовании оптической информации возникает при обходе близких препятствий, при работе с манипуляторами и в некоторых других случаях, когда нужна точная координация движений АПА. На целесообразность применения оптической информации в дополнение к традиционно используемой гидроакустической информации указывается, например, в работе [1]. В упомянутой работе исследовался метод навигации АПА, основанный на предварительном картировании морского дна с последующим определением координат аппарата по опознанным участкам подводного рельефа. В отличие от этого подхода, в настоящей работе решается задача навигации
19
2*
без априорных знаний о подводной обстановке. Еще одной отличительной особенностью решаемой задачи в контексте разрабатываемой структуры и функциональной схемы является реализация дополнительной возможности работы в рамках моделирующего комплекса с программной средой реального АПА. Это подразумевает возможность подключения к моделирующему комплексу копии программной среды реального АПА для тестирования эффективности его функционирования до проведения натурных испытаний.
При разработке моделирующего комплекса учитывался опыт создания аналогичных систем [2-8], включая и отмечаемые в литературе недостатки существующих моделирующих комплексов: неполный учет взаимодействия АПА с окружающей вязкой средой и эффектов взаимовлияния между всеми его степенями свободы при скоростном движении по сложным пространственным траекториям; неполный учет динамических особенностей используемых СУ, а также усилительных и исполнительных элементов и механизмов. Развиваемый комплекс характеризуют: расширенные возможности визуализации для исследования различных режимов управления движением АПА; возможности редактирования моделей среды и ПА; возможности моделирования пространственной окружающей среды по данным виртуальных сенсоров для планирования траектории движения АПА; возможности распределенных/параллельных вычислений на кластере ЭВМ. Важную часть "интеллекта" АПА составляет его способность решать задачу планирования траектории с учетом сложной подводной обстановки и его прикладной миссии на основе данных сенсоров (гидроакустические локаторы и фото/видеокамеры). Это требует решения фундаментальной задачи компьютерного зрения "восстановление структуры и движения", именуемой в робототехнике SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). Развиваемые в настоящее время подходы к ее решению основываются на определении проективной/аффинной структуры для некалиброван-ной последовательности изображений с последующим уточнением евклидового координатного описания положения камеры и реперных точек сцены. Однако требуемые в этом случае большие вычислительные затраты не позволя-
ют добиться интерактивной скорости выполнения, что затрудняет применение этих методов для ориентирования подводного аппарата. Представляет интерес в этом плане работа [9], направленная на создание робота для картирования шельфа на основе оперативной фотосъемки. В основу его программно-алгоритмического интеллекта положен алгоритм Kanade-Lukas-Tomasi [10, 11] для отслеживания особенностей, алгоритм М. Okutami and Т. Kanade [12] и метод Horn's [13] для определения положения и ориентации камеры. Алгоритм в целом дает скорость 1 fps при использовании изображений сравнительно низкого разрешения 320 X 240.
В настоящей работе прикладной контекст постановки задачи позволяет использовать два упрощающих решение предположения. Первое - известна математическая модель движения АПА и имеется бортовая навигационная система, определяющая ориентацию аппарата и глобальные координаты (недостаточно точные для описания положения камеры, но пригодные в качестве начального приближения в используемом методе решения). Второе состоит в том, что на аппарат устанавливаются внутренне откалиброванные камеры. С учетом этого предлагаемый в данной работе подход ориентирован на режим реального времени и основывается на двухэтапном решении задачи определения движения и реконструкции обстановки. На первом этапе с учетом указанных предположений решается классическая задача определения движения камеры по реперным точкам среды на ограниченной последовательности изображений. Для ее решения применяется расширенный фильтр Калмана. В результате вычисляется уточненная траектория АПА, что позволяет определить положение и ориентацию камер. На втором этапе осуществляется плотное восстановление пространственных точек среды методами стереовидения с учетом уже известного положения камер. Наряду с основной целью -соответствием режиму реального времени, - выбор такого подхода преследует и другую цель -интеграцию на единой математической основе обработки оптической и гидроакустической информации.
Статья организована следующим образом. Во втором разделе дается краткое описание структуры и функциональной схемы создаваемого моделирующего программного комплекса и его ключевых особенностей. В третьем разделе опи-
Утилиты
Редактор окружающей среды
рельеф ПОЛЯ
генерация загрузи восстанови.
■
Экран
Визуализатор
(взаимодействие с польз.)
окружающая внешний текущие
обстановка ВИД АНПА данные
Редактор миссий АНПА
миссии алгоритмы управления высокого уровня (часть миссии)
-Внешний вцд АНПА-
Редактор характеристик АНПА
внешний вид АНПА борт, оборуд динамика
движ. компл. сенс, уст-ва
Моделирование
Блок обмена данными
Постоянные данные Переменные данные
-Динамич. хар-ки-
-Данные о среде, внешний вид АНПА
-Управляющие величины-
Модель АНПА
динамика бортовое оборудувание
движ. ^ сенс, уст-ва компл. '
Манипуляторы
■
Копия среды АНПА
Миссия, алг. управл. высокого уровня
-Данные сенсорных устройств Г
Драйвер моста
~п
Драйвера исполнительных устройств
1
БД накопителя АНПА
Драйвера сенсорных устройств
-Миссия
Управляющие величин! I
Команды ТУ
Указания к_ действию
Панель приборов
Внутреннее представление окружающей обстановки
Обработчик команд телеуправления
-Показания приборов-
А V
Отлаживаемые алгоритмы
Распознавание окружающей обстановки
Расчет управляющих воздействий (регуляторы)
Планирование траектории
Планирование миссии
Рис. 1. Функциональная схема моделирующего комплекса для исследования алгоритмов движения и управления АНПА.
сывается решение задачи навигации с применением фильтра Калмана. В четвертом разделе представлен алгоритм плотного восстановления пространственных точек подводной среды и реализованный на его основе механизм "оптического дальномера". В пятом разделе обсуждаются результаты вычислительных экспериментов применительно к синтетическим сценам. В заключении обозначены перспективы по дальнейшему развитию работы.
2. МОДЕЛИРУЮЩИЙ КОМПЛЕКС
В основу разрабатываемого моделирующего комплекса положен модульный принцип, обеспечивающий универсальность и гибкость, необходимые для модернизации и адаптации комплекса к расширяемому кругу прикладных задач. Программный комплекс разрабатывается как набор функциональных блоков, которые являются независимыми друг от друга, и каждый из них выполняет свой четко очерчен-
Рис. 2. Интерфейс моделирующего комплекса.
ный круг задач. Независимость каждого блока при заданных интерфейсах обмена данными позволяет при необходимости расширять функции блока или использовать его для моделирования движения других объектов управления (манипуляторов, мобильных роботов и т.д.).
Общая функциональная схема моделирующего комплекса представлена на рис. 1.
На верхнем уровне комплекса можно выделить три компонента, каждый из которых имеет свою структуру:
1. Основная система моделирования.
2. Копия среды АНПА.
3. Набор дополнительных утилит-редакторов.
Выделе
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.