Методы исследования системы технического зрения роботов

УДК 621.317.75

Т.А. Акименко, канд. техн. наук, доц.,

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ РОБОТОВ

Рассматриваются методы исследования системы технического зрения роботов. Предложено для анализа оптоэлектронной систем роботов использовать математический аппарат, основанный на использовании частотных моделей сигналов, в частности, на одномерном и двумерном преобразованиях Фурье.

Ключевые слова: фоточувствительные приборы, система технического зрения, цифровая модель изображения, робот, сигнал.

Мобильные колесные роботы (МКР) известны и используются достаточно давно в различных областях человеческой деятельности: в области экологического мониторинга, предотвращения чрезвычайных ситуаций, разведки и т.п. Одно из применений указанных роботов является сбор информации об объектах различного назначения.

Наибольший объем информации, получаемой об объекте, содержится в видеосигнале, что предполагает оснащение робота системой технического зрения (СТЗ), а также средствами хранения/передачи изображений.

Особенно ценные качества мобильных роботов, оснащенных телекамерами, проявляются при форс-мажорных обстоятельствах, вызванных пожарами, техногенными авариями, природными катастрофами, террористическими актами, т.е. в тех случаях, когда срочно требуется видеоинформация, а возможности доступа человека к месту форс-мажора существенно ограничены. Вследствие того, что возможности пребывания робота в месте сбора информации в ряде случаев также ограничены, а ценность полученных изображений сцены весьма велика, возникает проблема автоматической видеосъемки в движении.

Под моделью изображения, формируемого МКР, понимается электронный образ наблюдаемой местности на выходе телевизионного датчика, который представляет собой многоэлементный и/или сканирующий фотоэлектронный преобразователь. Анализ средств формирования видеосигнала на фотоэлектронном преобразователе показывает, что данные приборы разделяются на два класса:

- приборы с непосредственным измерением текущего светового потока, попадающего в апертуру фоточувствительного элемента (CMOS -Complementary Metal Oxide Semiconductor);

- приборы с накоплением заряда (CCD - Charge Coupled Device), у которых величина сигнала зависит от времени экспозиции фоточувствительной ячейки световым сигналом.

Наибольшее распространение в СТЗ МКР получили приборы второго типа, которые также называются фоточувствительными приборами с зарядовой связью (ФПЗС). К достоинствам подобных приборов, способствующих их широкому распространению, следует отнести большую чувствительность, большее отношение сигнал/шум и возможность управления коэффициентом передачи за счет изменения времени накопления зарядов, поэтому ниже будет исследованы особенности применения именно этого фотоэлектронного преобразователя в МКР.

Любая информационно-измерительная система как объект исследования представляет собой преобразователь сигналов, поэтому для аналитического описания процессов в СТЗ МКР использованы математические модели сигналов, которые рассматриваются как функции некоторого аргумента. Аргументом в данном случае являются векторы пространственных координат (x, у, z), (Y, Z), угловые координаты (J g y) или время t, а функциями - аналитические зависимости, описывающие движение МКР, проецирование объективом изображения сцены на ФПЗС и накопление зарядов в ФПЗС.

Характеристики информационно-измерительных систем, как преобразователей информации определяются множеством значений аргумента (областью определения функции) и множеством значений, которые принимают сигналы при тех или иных значениях аргументов (область значений функции). В СТЗ как область определения, так и область значений функции являются ограниченными. Область определения ограничена:

- для пространственного сигнала Ф (x, y, z, l, t) - угловыми размерами поля зрения объектива;

- для сигнала В^, Z) - площадью фоточувствительного прибора с зарядовой связью;

- для сигнала qmn(t) - временем накопления зарядов в ячейке.

Область значений также ограничена:

- для пространственного сигнала Ф (x, y, z, l, t) сверху - условиями освещения, снизу - отражательной способностью объектов сцены;

- для сигнала В^, Z) - характеристиками оптической системы;

- для сигнала qmn(t) - характеристиками ФПЗС, в частности, величиной темнового заряда на выходе фоточувствительного элемента и величиной насыщения, после которого начинается блуминг - неуправляемое растекание заряда в ФПЗС.

Сигналы на всех этапах прохождения в СТЗ могут считаться непре-

рывными. В процессе преобразований непрерывного сигнала с выхода ФПЗС, в частности при его дискретизации и квантовании по уровню из него формируются цифровой сигнал вида факсимильной цифровой модели изображения (ФЦМИ).

Исследование информационно-измерительной системы сводится к сравнению сигналов системы с некоторым эталоном. В качестве критерия сравнения применяется мера, имеющая физический смысл квадрата евклидова расстояния:

- для двумерных сигналов

z max v max

6

z min v mill

- для одномерных сигналов

t max

6

/niiii

где i(y, z) - функция пространственных координат, формируемые реальной системой; Г(у, z) - идеальная функция пространственных координат; i(t) -функция времени, формируемая реальной системой; C(f) - идеальная функция времени.

Сигнал может быть исследован как в сигнальной области, так и в области (пространственных) частот. К достоинствам частотных моделей сигнала относится то, что при использовании их для оценки качества изображения в частности, разрешающей способности, спектральные составляющие не зависят от локализации (у, z), или t характерных участков на пространственной функции i(y, z), или i(t), а зависят только от характера поведения функции на этом участке.

В качестве ядра преобразования чаще всего используется преобразование Фурье, которое имеет вид:

- для двумерной функции

/

271

—сю —oo

- для одномерной функции

/

Лк-оо

где j = v—I - мнимая единица; cov,coz - круговые частоты пространственного гармонического сигнала; со - круговая частота временного гармонического сигнала; (2л:)"1, (2я)~1/2 - выравнивающие коэффициенты.

Обратное преобразование Фурье, позволяющее переходить из спектральной области в сигнальную, имеет вид:

- для двумерной функции

i

2п

—сю —оо

- для одномерной функции

1

Лп-оо

Применение частотных моделей сигналов позволяет при исследованиях СТЗ и МКР:

- заменить вычисление интегралов свертки

оо оо

'3

'зМ= J \i\

—оо —оо

произведением спектральных характеристик

/3

/з

- применить для решения дифференциальных уравнений, описывающих движение МКР, а также процесс накопления зарядов в ячейках ФПЗС, единую методику, основанную на задаче Коши;

- применить для анализа пространственных и временных динамических систем единый аппарат передаточных функций.

Все это существенно упрощает задачу исследования СТЗ МКР.

При исследовании воздействия дорога корреляционные функции Щ г) и т) могут также быть представлены в виде энергетических спектров

сю

St

—оо

В этом случае для исследования механических систем также может быть применен аппарат передаточных функций.

В соответствии с теоремой о масштабировании спектральные плотности воздействия дороги на МКР зависят от его скорости. При ее увеличении спектральная плотность воздействия расширяется.

Список литературы

1. Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов. М.: Мир, 1988. 488 с.

2. Курочкин С. А., Лучанский О. А. Цифровое управление объектами // Математическое и программное обеспечение вычислительных систем. М.: Горячая линия. - Телеком, 2007. С.25-28.

T.A. Akimenko, O.A. Lychanski, A.N. Rudianov

METHODS OF RESEARCH OF SYSTEM OF THE TECHNICAL SIGHT OF ROBOTS

Methods of research of system of technical sight of robots are considered. It is offered for the analysis оптоэлектронной systems of robots to use the mathematical apparatus based on use of frequency models of signals, in particular, on one-dimensional and two-dimensional transformations by Fure.

Key words: photosensitive devices, system of technical sight, digital model of the image, the robot, a signal.

Получено 14.12.11

УДК 004.4'414

А.П. Колосов, асп., +79202741745, alexey.kolosoff@gmail.com

АЛГОРИТМ ПОЛНОТЕКСТОВОГО ПОИСКА С ОБУЧЕНИЕМ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

Рассматривается задача полнотекстового поиска в корпусе текстов. Для решения предлагается использовать алгоритм с обучением, сочетающий поиск по словосочетаниям с анализом данных о поведении пользователей. Приводятся результаты эксперимента, подтверждающие эффективность данного алгоритма.

Ключевые слова: полнотекстовый поиск, информационный поиск с обучением, обработка словосочетаний

Первые системы информационного поиска появились еще в 50-60-х годах прошлого века. В начале 90-х годов задача информационного поиска приобрела широкую популярность с появлением первых поисковых систем в Интернете [1]. К задачам информационного поиска относится поиск изображений, поиск документа по метаданным (например, по названию, автору, размеру) и полнотекстовый поиск. Основной задачей существующих поисковых систем, таких как Google, Yandex или Nigma, является именно полнотекстовый поиск, то есть поиск по всему тексту документов в некоем множестве (корпусе) документов с целью нахождения текстов, близких по смыслу к поисковому запросу.

В данной работе предлагается алгоритм, использующий сочетание двух популярных подходов, успевших доказать свою эффективность [2, 3]