ОБРАБОТКА ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ИНТЕРЕСАХ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ПОСАДКИ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ В. А. ГРИШИН Федеральное государственное унитарное предприятие “Научно-производственный центр автоматики и приборостроения имени академика Н. А. Пилюгина” Институт Космических Исследований СТЗ в управлении ЛА Решаемые задачи: • Инспекция поверхности • Навигация по полю рельефа (яркости), заданным ориентирам • Наведение • Измерение вектора параметров движения ЛА Методы решения: • Построение 3D модели поверхности • Анализ текстуры, теней • Распознавание заданных объектов, форм рельефа, ориентиров Посадка ЛА в атмосфере Классический маневр «коробочка». Автоматическая посадка: 1. Инспекция участка местности. 2. Расчет и реализация посадочного маневра. Возможна посадка на необорудованные площадки Посадка с орбиты 1. Инспекция подстилающей поверхности. 2. Выбор участка, пригодного для посадки. Расчет и реализация посадочного маневра (возможна коррекция траектории в процессе посадки). Коррекция навигационных ошибок 1. Пролет ЛА над участком коррекции. 2. Уточнение положения в пространстве. 3. Расчет и реализация корректирующего маневра, обеспечивающего поражение цели. Построение 3D модели поверхности • • • • • Преимущества построения геометрической модели наблюдаемой сцены посредством СТЗ: Более высокое пространственное разрешение построенных моделей по сравнению с радиолокационными системами Большая устойчивы к помехам, как естественного происхождения, так и искусственного Простота Сравнительно малые габариты Сравнительно малое энергопотребление СТЗ Недостатки: • Сравнительно большие вычислительные затраты • Необходимость внешнего освещения • Влияние атмосферы (среды распространения излучения) Упрощающие предположения • Изменение разрешения оптической системы (объектива) по полю кадра практически отсутствует • Геометрические искажения оптической системы отсутствуют (скомпенсированы при предварительной обработке изображений) • Оптическая система откалибрована при изготовлении и погрешность калибровки пренебрежимо мала • Погрешность определения положения камеры в пространстве в моменты визирования пренебрежимо мала Упрощающие предположения • Погрешность определения угловой ориентации камеры в моменты визирования пренебрежимо мала • Интервал съемки стремится к нулю, так что сдвига изображения, обусловленного движением объекта в процессе съемки, практически не возникает • Погрешность установления соответствия точек подстилающей местности на последовательности кадров распределена по нормальному закону, параметры которого неизменны как по площади каждого отдельно взятого кадра, так и для последовательности кадров Факторы, влияние которых оценивается • Ориентация оси камеры относительно поверхности Земли • Поле зрения камеры (фокусного расстояния) • Количество кадров визирования каждой точки поверхности • Точность установления соответствия точек на последовательности кадров Описание процесса съемки Оценка погрешностей реконструкции Точка на подстилающей поверхности: X ,Y , Z Координаты проекций этой точки на плоскость ПЗС матрицы на k кадрах: xi0 i ( ), yi0 i ( ), i 1,2...k Модель точности установления соответствия точек на последовательности кадров: 2 2 ~ ~ x y ~ ~ i i , i 1,2...k Pi ( xi , yi ) exp 2 2 2 2 1 Оценка погрешностей реконструкции Случайный вектор измерений имеет вид: x x0 ~ x , y y0 ~ y , i 1,2...k i i i i i i Используем метод максимального правдоподобия для оценки координат визируемой точки: ( X ,Y , Z ) Функция правдоподобия имеет вид: L( ) Wk ( x1 , x2 ... x , y1 , y ... yk | ) k 1 k 1 2 2 L( ) 2 k exp xi i yi i k 2 2 i 1 2 i 1 Оценка погрешностей реконструкции Логарифм функции правдоподобия: k ln L( ) ln Wk ( x1 , x2 ... x , y1 , y ... yk | ) ln Li ( xi , yi | ) i 1 ln L ln 2 k 2 k 1 k xi i 2 2 i 1 yi i 2 2 i 1 Искомый вектор: k arg max ln Li ( xi , yi | ) i 1 k arg max xi i 2 yi i 2 i 1 k Оценка погрешностей реконструкции Найдем вторые производные для определения элементов информационной матрицы Фишера: 2 ln L i j 2 l l 1 i k 1 1 l 2 i 2 1 2 xl l l 2 l 1 i j 1 k l l l 1 i i k 2 yl l l l 1 i j k Оценка погрешностей реконструкции Элементы информационной матрицы Фишера: 2 I ij E ln L i j 2 ln L i j X 2k L( ) dX , Где E{•} - символ математического ожидания После интегрирования все члены, содержащие вторые производные, оказываются равными нулю. Члены, содержащие произведения производных первого порядка, выносятся из-под знака интеграла. Сами интегралы равны 1 (по свойству нормировки функции плотности вероятности). В итоге получаем элементы информационной матрицы Фишера: Оценка погрешностей реконструкции 1 k 1 k I ij 2 l l 2 l l l 1 i j j l 1 i Ковариационная матрица ошибок оценивания оценивается снизу матрицей: I11 I12 I13 J I 21 I 22 I 23 I I I 32 33 31 1 Оценка погрешностей реконструкции Дисперсии ошибок оценивания координат оцениваются снизу в соответствии с неравенствами Крамера-Рао: 2 E X X J11 2 E Y Y J 22 2 E Z Z J 33 Базовый набор параметров • Разворот оси камеры относительно горизонтальной плоскости - 67,5 • Поле зрения камеры в горизонтальной плоскости - 63,7, в вертикальной плоскости - 45 • Среднеквадратическое отклонение (СКО) ошибки установления соответствия точек - 3' угловых минуты (предполагается, что визирование точки осуществляется с субпиксельным разрешением) • Высота полета - 10000 м. • Количество кадров визирования точки - 5 В таблицах приведены максимальные ошибки в полосе обзора Результаты моделирования Результаты моделирования Результаты моделирования Результаты моделирования Погрешность реконструкции по координате X Погрешность реконструкции по координате Y Погрешность реконструкции по координате Z Выводы • Системы технического зрения ЛА способны восстанавливать трехмерную структуру наблюдаемой сцены с достаточно высокой точностью (порядка 10-3 от расстояния до сцены) • Информация о трехмерной структуре сцены существенно облегчает решение задач распознавания наблюдаемых объектов и, соответственно, задач навигации ЛА и задачи управления процессом посадки ЛА • Целесообразность оснащения систем автономного искусственного интеллекта системами технического зрения с возможностями 3D реконструкции окружающих объектов Методы навигации и измерения вектора параметров движения ЛА Классификация методов навигации и измерения Навигация: • По профилю подстилающей местности • По наблюдаемым ориентирам Определение параметров движения: • Использование структурированного освещения • Визирование посадочного (стыковочного) знака • Анализ динамики изображения поверхности Навигация по заданным ориентирам Шаблоны расположения ориентиров в полосе просмотра Навигация по заданным ориентирам Высота полета 10000 м. Среднеквадратическое отклонение (СКО) ошибки визирование ориентиров - 3' угловых минуты Визирование стыковочного (посадочного) знака Определение угловых и линейных координат объекта относительно посадочного (стыковочного) знака Точность измерения углов 0,2° 0,3° Точность измерения линейных координат - порядка 10-3 от расстояния до поверхности Отрабатывалось для условий стыковки с подводным аппаратом Рабочая дальность - 2-3 метра Использование структурированного освещения Определение угловых координат объекта и расстояния относительно поверхности Точность измерения углов 1,2° 4,3° Точность измерения расстояния - порядка 0.1 *10-3 - 0.2 *10-3 от расстояния до поверхности Точность зависит от числа излучателей подсвета Измерение вектора параметров по динамике изображения поверхности Особенность: Автоматический выбор некоторого множества ориентиров и отслеживание их на последовательности кадров. Измеряемые параметры: • Расстояние до поверхности и радиальную скорость • Перемещения в плановой системе координат и скорости этих перемещений • Угол между оптической осью TV камеры и нормалью к поверхности • Угловые перемещения камеры и скорость этих перемещений Пример практического использования СТЗ для управления ЛА TLAMS - Tomahawk LAND Attack Missile (Raytheon System Company) стандарт Block IIIc Система DSMAC (Digital Scene Matching Area Correlator) В состав системы входит телекамера, осуществляющая мониторинг ландшафта в процессе наведения на цель. Точность 20-30 м.