ГЛАВА 5. УПРАВЛЕНИЕ ТОЧНЫМ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕМ МОБИЛЬНОГО РОБОТА В НЕОРГАНИЗОВАННОМ РАБОЧЕМ ПРОСТРАНСТВЕ C ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВИДЕОСЕНСОРОВ

В предыдущей главе были представлены некоторые методы решения про­стых навигационных задач мобильных роботов с использованием видеосенсоров. Рассмотренные задачи относятся к классу локальных навигационных задач, где навигационная цель находится в непосредственной близости от робота.

При решении глобальных навигационных задач мобильному роботу не­обходимо перемещаться в пределах всего доступного ему рабочего простран­ства, которое может быть сколь угодно большим. Для выполнения данных перемещений мобильному роботу, как правило, необходимо знать свое ме­стоположение в рабочем пространстве. При работе в помещениях и невоз­можности использования внешней глобальной системы позиционирования робота необходимо использовать автономные методы определения его ме­стоположения на основе данных одометрической системы счисления пути. Подобные системы оценки местоположения MP с течением времени накап­ливают погрешность из-за погрешностей датчиков, неопределенности и из­менения некоторых параметров модели MP (изменение эффективного диа­метра колес MP при изменении нагрузки, давления в шинах, износа шин, свойств поверхности), других неопределенных факторов (проскальзывание колес, толчки, удары). Внешние системы позиционирования, в том числе спутниковые, также обладают погрешностью сравнимой или существенно превышающей габариты MP. Точность методов автономной локализации MP напрямую связана с точностью карты рабочего пространства. Построение точной карты требует большой объем предварительных работ, а также боль­шой объем памяти и вычислительных ресурсов для ее хранения и обработке.

Для обеспечения высокой точности позиционирования MP в конечной точке маршрута наиболее рациональным представляется использование ло­кальных методов точного позиционирования MP в системе координат цели как дополнения к глобальным методам навигации и локализации MP. Пер­спективной областью исследований является использование визуальной ин­формации для практической реализации навыков локального визирования и наведения MP на цель.

странства (установка искусственных ориентиров), либо предполагают неко­торую структуру рабочего пространства (например, навигация в прямых ко­ридорах). Сделанные упрощения существенно ограничивают универсаль­ность навигационных навыков, и нарушают принцип автономности робота при функционировании в неорганизованных рабочих пространствах.

В данной главе предложены новый подход и метод точного позиционирова­ния MP в неорганизованных рабочих пространствах и в условиях неопределен­ности информации о местоположении робота. Используется визуальное серво­управление, в котором сигнал ошибки вычисляется как функция разности коор­динат естественных визуальных ориентиров обнаруженных видеосистемой ро­бота на текущем и базовом (полученном в заданной позиции) изображениях. «Естественными» ориентирами считаются характерные элементы изображения, сохраняющие свои свойства при некотором изменении точки съемки.

Предложенный подход позволяет точно вывести MP в некоторую позицию без явного задания ее координат после «грубого» выведения MP в окрестность позиции средствами глобальной навигации. Метод включает в себя этап «обуче­ния», при котором MP устанавливается в заданную позицию, а его видеосистема получает базовое изображение окружающей сцены, на котором выделяется неко­торое множество естественных визуальных ориентиров. Основными задачами здесь являются реализация визуального серворегулятора, выполняющего точное позиционирование MP, и разработка методов корректного сопоставления мно­жеств визуальных ориентиров базового и текущего изображений, устойчивых к срабатыванию по ложным ориентирам. Предлагается вероятностный релаксаци­онный метод сопоставления визуальных ориентиров на двух изображениях, а также метод проективных инвариантов для проверки корректности этого сопос­тавления. Эффективность предложенного подхода и методов подтверждена чис­ленными экспериментами с обработкой реальных изображений.

5.1.