СИСТЕМА НАВИГАЦИИ ДЛЯ РОБОТА НА ОСНОВЕ ВИЗУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ Овчинников Вячеслав Олегович Группа: ИАСУ 205 E-mail: slava@slava.co.ua Інститут аерокосмических. - презентация

1 СИСТЕМА НАВИГАЦИИ ДЛЯ РОБОТА НА ОСНОВЕ ВИЗУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ Овчинников Вячеслав Олегович Группа: ИАСУ Інститут аерокосмических систем управления

2 Овчинников Вячеслав Олегович2 Цель исследования Разработать миниатюрную навигационную систему мобильного робота за визуальной информацией.

3 Овчинников Вячеслав Олегович3 Этапы достижения цели Разработка программного обеспечения Wi-Fi / InternetBluetooth

4 Овчинников Вячеслав Олегович4 Этапы достижения цели Разработка программного обеспечения Wi-Fi / Internet

5 Овчинников Вячеслав Олегович5 Этапы достижения цели Разработка программного обеспечения Коммуникация с роботом (через смартфон) Управление движением робота Получения информации с датчиков робота Коммуникация со смартфоном Получения информации с визуального датчика перемещения Вывод прямого видео-потока с камеры смартфона (задержка 0.5 сек.)

6 Овчинников Вячеслав Олегович6 Этапы достижения цели Разработка программного обеспечения Визуальный датчик перемещения Определение перемещения робота при помощи камеры смартфона Камера Передача прямого видео-потока с камеры смартфона на компьютер (задержка 0.5 сек.)

7 Овчинников Вячеслав Олегович7 Этапы достижения цели Реализация алгоритмов работы визуального датчика t = 0 s.t = 1 s. Шаг 1. Получаем 2 изображения с камеры (640*480 px). С каждого изображения вырезаем фрагмент размером 100*100 px

8 Овчинников Вячеслав Олегович8 Этапы достижения цели Реализация алгоритмов работы визуального датчика Шаг 2. Переводим оба фрагмента в градации серого. С центральной части первого изображения вырезаем фрагмент размером 16*16 px

9 Овчинников Вячеслав Олегович9 Этапы достижения цели Реализация алгоритмов работы визуального датчика Шаг 3. Оценка схожести двух фрагментов Наилучшая корреляция соответствует наименьшей сумме абсолютных разниц интенсивности пикселей. (Чем ниже сумма, тем выше похожесть двух фрагментов)

10 Овчинников Вячеслав Олегович10 Этапы достижения цели Реализация алгоритмов работы визуального датчика Шаг 4. Выбираем 2 фрагмента, которые наилучше коррелируют между собой, и рассчитываем расстояние между ними

11 Овчинников Вячеслав Олегович11 Этапы достижения цели Одометрические измерения Шаг 1: Определить длину окружности колеса (L) Шаг 2: Определить, какое расстояние приходиться при повороте колеса на 1 градус (l = L/360) Скорость вращения сервомотора: 10 в секунду, или l*10 единиц Перемещение объекта: X = l*10*t, где X – перемещение, t – время (в секундах)

12 Овчинников Вячеслав Олегович12 Этапы достижения цели Алгоритм комплексирования Получить X1 (Вектор перемещения с визуального датчика) Получить X2 (Перемещение с одометрического датчика) α - 20 < Направление вектора X1 < α + 20 (α – показания компаса) ДаНет X = X1*k, где k – коэффициент соответствия между 1px и измеряемой величиной X = X2*k, где k – коэффициент соответствия между 1px и измеряемой величиной

13 Овчинников Вячеслав Олегович13 Результаты выполненных этапов Характеристики визуального датчика Чувствительность Выше разрешение камеры – выше чувствительность Порог чувствительности – 1 px ( в нашем случае мм) Диапазон измерения 15 px / сек (7.8 мм / сек)

14 Овчинников Вячеслав Олегович14 Результаты выполненных этапов Погрешности Расстояние (мм) Визуальный датчик (мм) ОдометрФильтр

15 Овчинников Вячеслав Олегович15 Планы дальнейших исследований Подключение большего количества датчиков Гироскопы Акселерометры Барометры GPS Реализация фильтра Калмана, фильтра частиц, «Swarm» фильтра Анализ возможности использования миниатюрных навигационных систем в системах дополненой реальности