RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2018, том 42, выпуск 3, страницы 457–467 (Mi co527)  

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Визуальная навигация автономного необитаемого подводного аппарата с глобальным поиском связей между изображениями

А. Н. Камаев, Д. А. Карманов

Вычислительный центр ДВО РАН, Хабаровск, Россия

Аннотация: В статье рассматривается задача навигации автономного необитаемого подводного аппарата. Изображения, получаемые бортовой стереокамерой, используются для построения облаков точек, привязанных к конкретным положениям аппарата. Квантованные дескрипторы точек хранятся в метрическом дереве для организации процедуры быстрого поиска с использованием алгоритма best bin first. Связи для нового облака точек ищутся в небольшой группе облаков, которые имеют наибольшее число похожих дескрипторов, сохранённых в дереве. Таким образом, новое облако может быть позиционировано относительно других облаков без какой-либо априорной информации о положении АНПА и точности, с которой это положение известно. Это приводит к повышению надежности системы навигации, делает систему нечувствительной к пропускам данных, однотонным участкам дна и длинным проходам без пересечений собственной траектории. В статье рассматриваются алгоритмы построения облаков точек, сопоставления этих облаков, построения групп потенциально связанных облаков для ускорения процедуры глобального поиска связей. Также предлагается основной алгоритм навигации, состоящий из трёх выполняемых параллельно подпрограмм: добавление изображений в систему, обновление дерева поиска, оптимизация. Предложенный алгоритм навигации тестируется как на реальных, так и на синтетических данных. Тесты на реальных данных показывают, что траектория может быть построена даже для последовательностей с 60 $%$ пропущенных изображений и малым или нулевым перекрытием последовательных снимков. Тесты на синтетических данных демонстрируют, что построенная траектория близка к истинной даже для длительных миссий. Средняя скорость работы навигационной системы составляет 3 кадра в секунду на процессоре среднего ценового диапазона.

Ключевые слова: АНПА, SLAM, особые точки, счисление пути, сопоставление изображений.

Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 16-31-00187 мол_а
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ (№ 16-31-00187 мол_а).


DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-3-457-467

Полный текст: PDF файл (933 kB)
Полный текст: http://www.computeroptics.smr.ru/.../420314.html
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 07.02.2018

Образец цитирования: А. Н. Камаев, Д. А. Карманов, “Визуальная навигация автономного необитаемого подводного аппарата с глобальным поиском связей между изображениями”, Компьютерная оптика, 42:3 (2018), 457–467

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KamKar18}
\by А.~Н.~Камаев, Д.~А.~Карманов
\paper Визуальная навигация автономного необитаемого подводного аппарата с глобальным поиском связей между изображениями
\jour Компьютерная оптика
\yr 2018
\vol 42
\issue 3
\pages 457--467
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co527}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-3-457-467}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/co527
  • http://mi.mathnet.ru/rus/co/v42/i3/p457

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Компьютерная оптика
    Просмотров:
    Эта страница:107
    Полный текст:35
    Литература:6
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021