Новый подход к преобразованию перспективы изображений в системах телеметрии роботов

Телеуправляемые (дистанционно управляемые) роботы составляют значительную часть современного парка роботов и используются для разведки местности и контроля состояния важных объектов, в качестве военных роботов, роботов-саперов и т. д. Применение телеуправления с участием оператора связано с несовершенством современных автономных робототехнических комплексов, поскольку в определенных ситуациях необходимо быстро и точно принимать решения.

В данной работе исследуются проблемы отображения видеоинформации на мониторах операторов робототехнических комплексов. Рассматриваются особенности представления объемного изображения на плоскости, основанные на теории представления перцептивного пространства. Исследуются технологии в области систем телеметрии и технического зрения, использованные при составлении карт местности по проекту Stanley в рамках конкурса DARPA. Целью работы является изучение возможностей повышения скорости реакции и снижения процента ошибок операторов при управлении робототехническими комплексами, вызванных недостоверностью или низким качеством передаваемого изображения. Научная новизна исследования заключается в новых знаниях о применимости целевых искажений в изображениях, передаваемых человеку-оператору, что позволяет повысить эффективность восприятия информации человеком-оператором и, как следствие, улучшить управление технической системой.

Основное внимание уделяется разработке программного обеспечения, реализующего технологию преобразования перспективы изображений. Рассматриваются возможности применения матриц перспективного преобразования при работе с телеуправляемым робототехническим комплексом. Разработана статическая модель программного обеспечения. Для улучшения достоверности передачи информации и исправления дисторсии на передаваемом видеоизображении разработана программа работы видеокамеры с внесением искажений перспективы. По итогам работы испытан прототип системы телеметрии для отработки различных сценариев внесения целевых искажений перспективы. Исследования технологии проводятся совместно с Институтом медико-биологических проблем РАН.

1. Stoianovici D. et al. Multi-Imager Compatible, MR Safe, Remote Center of Motion Needle-Guide Robot // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2018. Vol. 65, N.1. P. 165—177. Doi: 10.1109/TBME.2017.2697766.

2. Ermolov I. A novel data fusion architecture for unmanned vehicles // 21TH International Symposium On Measurement And Control In Robotics ISMCR’2018. 26—28 September 2018. Vol. 3.

3. Ковалев А. М. О визуально воспринимаемом пространстве предметов // Автометрия. 2003. Т. 39, № 6. С. 3—12.

4. Раушенбах Б. В. Геометрия картины и зрительное восприятие. СПб.: Азбука-классика, 2002. 320 с.

5. Thrun S., Montemerlo M., Dahlkamp H., Stavens D., Aron A., Diebel J., Fong P., Gale J., Halpenny M., Hoffmann G., Lau K., Oakley C., Palatucci M., Pratt V., Stang P., Strohband S., Dupont C., Jendrossek L. E., Koelen C., Markey C., Rummel C., Niekerk J., Jensen E., Alessandrini P., Bradski G., Davies B., Ettinger S., Kaehler A., Nefian A., Mahoney P. Stanley: The Robot That Won the DARPA Grand Challenge // The 2005 DARPA Grand Challenge. 2007. Springer Tracts in Advanced Robotics. Vol. 36. P. 1. doi:10.1007/978-3-540-73429-1_1.

6. Garsia G., Suares O., Aranda G., Tersero S., Grasoa O., Enano N. Learning Image Processing with OpenCV. USA, Publisher Packt, 2015. 232 p.

7. Бельченко Ф. М., Ермолов И. Л. Разработка концепции системы телеметрии РТК с возможностью внесения целевых искажений отображаемого пространства // Робототехника и техническая кибернетика. 2021. Т. 9, № 1. С. 26—31.

8. Беляев М. Ю., Десинов Л. В., Крикалев С. К., Кумакшев С. А., Секерж-Зенькович С. Я. Идентификация системы океанских волн по фотоснимкам из космоса // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2009. № 1. С. 117—127.

9. Беляев М. Ю., Виноградов П. В., Десинов Л. В., Кумакшев С. А., Секерж-Зенькович С. Я. Идентификация по фотоснимкам из космоса источника океанских кольцевых волн вблизи острова Дарвин // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2011. № 1. С. 70—83.

10. Алиев Р. Н., Ермолов И. Л. Преобразование изображения с камеры мобильного робота к системе перцептивной перспективы // Тр. конф. "Робототехника и мехатроника — 2015" в составе МКПУ-2015. 2015. С. 60—62.

11. URL: https://russianblogs.com/article/5658585388/ (дата обращения: 18.07.2021)

12. URL: https://ip76.ru/perspective-transformation/ (дата обращения: 18.08.2020).

13. Рожкова Г. И., Алексеенко С. В. Зрительный дискомфорт при восприятии стереоскопических изображений как следствие непривычного распределения нагрузки на различные механизмы зрительной системы // Мир техники кино. 2011. Т. 5, № 3 (21). С. 12—21.

14. Oliva A., Torralba A. Scene-Centered Description from Spatial Envelope Properties // Proc. 2nd Workshop on Biologically Motivated Computer Vision (BMCV’02), Tubingen, Germany. 2002.

15. Oliva A., Torralba A. Modeling the shape of the scene: a holistic representation of the spatial envelope // International Journal of Computer Vision. 2001. Vol. 42, N. 3. P. 145—175.

16. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15910—2002. Информационная технология. Процесс создания документации пользователя программного средства. ВНИИстандарт.