Устройство определения областей полета беспилотного летательного аппарата на цифровом образе

Полезная модель относится к средствам обработки цифровых образов. Техническим результатом предлагаемого устройства является определение областей полета беспилотного летательного аппарата на цифровом образе. Основным источником информации при планировании маршрута оператором является цифровая карта высот, которая дает наиболее полное представление о конфигурации препятствий и возможных областях полета беспилотного летательного аппарата в виде традиционных компьютерных графических образов. Наличие большого набора данных и их разнохарактерное изменение приводит к алгоритмической сложности выделения границ областей полета беспилотного летательного аппарата на фоне препятствий сложной конфигурации.
Вариант компоновки блоков предлагаемого устройства представлен на фиг. 1.
1
3
2
3
Данные с блока 1 в виде облака точек, описывающих рельеф местности, поступают в блок 2, в котором производится расчет и формирование триангуляционной сетки. Значения точек вершин сформированных треугольников в виде координат x, y, z поступают в блок 3, в котором формируются образы модели. Математический аппарат для формирования этих образов предложен в методе функционально - воксельного компьютерного моделирования [1]. Данный метод позволяет представить уравнение поверхности совокупностью локальных функций, отраженных в наборе базовых образов моделей (М-образов) фиг. 2, отображающих цветовой гаммой локальные геометрические характеристики (n'/n, n'/n) Для сложной поверхности:
1
2
3
4
f(x,y,z)=nх+nу+nz+n=0 (1)
При этом пространство точек на полученных образах изоморфно отображается на функциональном пространстве, описывающем рельеф местности. Значений нормали в каждой точки элемента триангуляционной сетки рассчитывается с использованием билинейной интерполяции по значению нормали, что позволяет получить более гладкий контур. Далее цифровые образы модели поступают в блок 4 где производится расчет высоты для каждой точки по формуле (2) и ее кодировка. Палитра кодировки значений представлена в виде 16777286 градаций в системе RGB фиг. 3.
(2)
Данный образ можно рассматривать как совокупность областей интенсивности, содержащих информацию, как и о препятствиях, так и о возможных областях полета беспилотных летательных аппаратов. Локализация этих областей сводится к назначению каждого пикселя этого образа заданному сегменту.
Новизной в предлагаемом устройстве является возможность определения контуров препятствий из порождённых двух компонентных дифференциальных образов фиг.4 характеризующих поведение рельефа, через отклонение нормали от осей в плоскости xOy в каждой точке поверхности на промежутке [0; π] которые формируются в блоке 5.
Как видно, такие образы отображают поведение локальных геометрических характеристик, однако выделение экстремальных точек весьма затруднительно. Совершенно отличная ситуация наблюдается на порожденных двухкомпонентных графических образах, характеризующих знак частных производных ,  фиг.5
Для получения корректирующей информации о форме рельефа поверхности функции необходимо повернуть сцену, т.е. ось дифференцирования, на некоторый угол. Поэтапный поворот сцены позволяет получить более полное представление о форме рельефа. Организация поворота осуществляется с помощью известного математического аппарата:
(3)
где  - угол поворота образа.
Последовательный поворот сцены рельефа позволяет получить набор графических образов, способный дать наиболее подробную информацию о рельефе. В результате появляется возможность для распознавания новых элементов рельефа и уточнения контуров препятствия фиг.6.
Полученный набор образов поступает в блок 6, где производится анализ каждого образа на выявления события смены знака нормали.
Основная идея заключается в определении локальных минимумов с помощью события смены знака производной , фиксирующей возрастание или убывание функции вдоль оси дифференцирования. И последующее пиксельное наращивание из этих точек объектов, характеризующих определенные областей полета беспилотного летательного аппарата. При смене знака в текущей точки у каждого образа фиксируется ноль функции. Полученные образ контуров препятствий передается в блок 7. В котором присвоение пикселей к необходимому классу подобен процесс заполнения «водой» фиг.7, который начинается с каждого локального минимума, находящегося в соответствующем интервале высот. Как только уровень воды достигает значения очередного локального минимума, начинается его заполнение водой. Уровень значения высоты находится с использование формулы (2). Полученные сегменты отображаются на устройстве вывода блок 8.
Образ с четырём классами сегментов, характеризующих области оптимального полета беспилотного летательного аппарата представлена на фиг.8.
Предложенное устройство может найти применение в системе построения маршрута беспилотного летательного аппарата, как элемент системы поддержки принятия решения.
Литература
1. Толок А.В. Функционально-воксельный метод в компьютерном моделировании // Под ред. академика РАН С.Н. Васильева. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2016. - 112 с.