200_Мнв_Лбн

Реклама
Международная научно-техническая конференция «Информационные системы и технологии»
ИСТ-2014
СЕКЦИЯ 4.2 ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ (АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ)
С.А. МИНЕЕВ (к.ф.-м.н.), С.В ЛЮБИН (магистрант)
(Нижегородский государственный университет им. Н.И.Лобачевского)
МЕТОД ОЦЕНКИ СЛУЧАЙНЫХ ПОГРЕШНОСТЕЙ ВРЕМЯПРОЛЕТНОЙ КАМЕРЫ
Матричные времяпролетные сенсоры и 3D-камеры на их основе достигли уровня
технологии, позволяющего существенно расширить область применения 3D-систем. Ведущие
мировые компании в области промышленной автоматики (IFM Electronics), робототехники
(SENER), компьютерных игр (Microsoft) заявили о выпуске продукции с времяпролетными
сенсорами. Большое внимание уделяется исследованиям методов и алгоритмов повышения
быстродействия и точности времяпролетных сенсоров.
Одной из существенных проблем, присущих матричным времяпролетным сенсорам, является
зависимость дисперсии случайной погрешности измерения дальности до объекта в области
наблюдения сенсора от коэффициента отражения поверхности объекта, угла, под которым
наблюдается объект, и расстояния от сенсора до объекта. Такое поведение дисперсии случайной
погрешности осложняет: промер метрологических характеристик камеры, представление этих
характеристик в пользовательской документации, оценку пределов достижимой точности
конечным пользователем. В эксплуатационной документации, обычно, указывают только
зависимость дисперсии от расстояния до объекта. В ситуации, когда в реальной сцене
присутствуют объекты с различными коэффициентами отражения и под разными углами
наблюдения, предварительно оценить точность выполняемых 3D-сенсором измерений весьма
проблематично.
Для построения модели зависимости дисперсии случайной погрешности измерения
дальности от угла наблюдения и расстояния до объектов сцены предлагается:
- разместить в зоне наблюдения матричного времяпролетного сенсора плоскость под углом
45 градусов к оптической оси камеры;
- выполнить рад измерений дальности от сенсора до плоскости, получив набор расстояний в
зависимости от угла наблюдения;
- построить зависимость дисперсии измерения дальности от угла и зафиксированного
расстояния до плоскости;
- подобрать методом наименьших квадратов коэффициенты полиномиальной поверхности nпорядка.
Полученные коэффициенты полиномиальной поверхности и будут определять поведение
дисперсии при различных значениях угла и дистанции. Подобные модели можно построить для
тестовых плоскостей с различным коэффициентом отражения и поставлять вместе с
времяпролетными сенсорами.
При практической отработке способа построения моделей зависимости дисперсии случайной
погрешности измерения дальности времяпролетных матричных сенсоров была использована 3Dкамера PMD CamBoard Nano. Было разработано специализированное программное обеспечение,
позволяющее:
- получать экспериментальные данные о зависимости дисперсии случайной погрешности
измерения дальности от угла наблюдения и расстояния до объектов сцены;
- аппроксимировать экспериментальные данные полиномиальной поверхностью n-го порядка
(порядок задается);
- отображать экспериментальные данные и модель в виде поверхностей в координатах (X угол, Y - дистанция, Z - дисперсия дистанции);
- рассчитывать среднеквадратическое отклонение модели от зафиксированного набора
экспериментальных данных.
Предложенный подход позволяет предоставить конечным пользователям времяпролетных
матричных сенсоров возможность оценить диапазон точностей, достижимых при работе с
конкретным сенсором в реальных условиях, обоснованно выбрать позицию сенсора относительно
объектов в контролируемой зоне.
E-mail: [email protected]
200
Скачать