Разработка алгоритмов обработки, кодирования, анализа и передачи сенсорных данных для составления трёхмерных карт местности в задачах ориентирования мобильных роботов и беспилотных аппаратов

грант БРФФИ-ГФФИУ №Ф15УК A-048

Целью работы является повышение эффективности алгоритмов пространственной ориентации мобильных роботов и беспилотных летательных аппаратов для выполнения поставленных задач в автономном либо супервизорном режиме.

Для достижения поставленной цели в работе были решены следующие задачи:

Впервые выявлена корреляция между показаниями датчиков различной физической природы, сканирующие общие объекты (например, излучение в видимом и инфракрасном диапазонах, показание дальномеров, значений электромагнитного поля и т.д.), которую можно будет использовать для повышения точности измерений.
Реализовано построение и анализ предложенных компьютерных моделей многомерных карт с помощью вычислений на графических ускорителях.
Разработаны алгоритмы комплексирования разнородных сенсорных данных, полученных не только в синхронном, но и асинхронном режимах съёма. Ввиду своей сложности асинхронный режим съёма сенсорных данный применяется крайне редко, но при получении положительных результатов, разработанные алгоритмы будут использоваться при совместном ориентировании группы роботов.

Научная идея (гипотеза) проекта состоит в том, что для построения качественной трёхмерной карты местности требуется анализ специализированных компьютерных моделей многомерных карт, построенных на основе сенсорных данных от большого числа датчиков различной физической природы и включающие помимо координат ещё и физические свойства сканируемых объектов. Известны примеры комплексирования не более двух типов сенсорных данных. Предполагаемые алгоритмы комплексирования большого числа разнородных сенсорных данных обеспечат позиционирование мобильного робота и возможность его функционирования в недетерминированных средах.

В результате с белорусской стороны были получены методы анализа и фильтрации сенсорных данных разной природы и размерностей на основе подходов SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) в пространстве состояний; алгоритмы корректирования управления робототехническими аппаратами на основе полученных данных от замеров с целью повышения их эффективности и устойчивости; алгоритмы анализа и выделения отдельных объектов карты с целью их дальнейшего описания и классификации; алгоритмы представления и обработки данных с сенсоров в режиме реального времени для их эффективной обработки встроенной системой управления мобильным робототехническим аппаратом.

Литература:

Krot, A.M. Nonlinear analysis of the Hopfield network dynamical states using matrix decomposition theory / A.M. Krot, R.A. Prakapovich // Chaotic modeling and simulation . – 2013. – Vol. 1. – P. 133-146.
Сычёв, В.А. Алгоритм поискового движения мобильного робота для реализации эффективной и защищённой ретрансляции пакетов информации / В.А. Сычёв, Б.М. Шевчук, В.Н. Пигуз // Искусственный интеллект. – 2014. – №1 (63). – С. 160-171.
Герасюто, С.Л. Построение навигационной карты внутри помещений по величине магнитного поля земли MEMS сенсором мобильного робота / С.Л. Герасюто, Г.А. Прокопович, В.А. Сычёв // Робототехника и техническая кибернетика. — 2014. — №3. — C. 53-56.
Прокопович, Г.А. Адаптивная нейросетевая система управления автономным мобильным роботом на основе метода обучения с учителем в оnline режиме / Г.А. Прокопович // Весці нацыянальнай акадэміі навук беларусі. Сер. фіз.-мат. навук.– 2015.- №1.– С. 117-122.