Дипломная работа: Сенсоры для навигации мобильного робота

Операторные схемы системы планирования фактически представляют описания действий, что могут выполнятся в рамках описанной модели мира. Для мобильного робота это могут быть действия: открыть (закрыть) двери, перейти в другую комнату перейти к объекту, переместить его к другому объекту и т.д.

Каждая операторная схема практически содержит в себе:

а) утверждение результата реализации операторной схемы – действия, которые обеспечивает операторная схема;

б) тест выполнения – проверка отсутствия реализованного целевого факта;

в) тест валидности – проверка принадлежности операторной схемы для обеспечения цели системы планирования;

г) список предусловий: постановление (и выполнение) условий, что предшествуют выполнению действий операторной схемы;

д) список исключений – список событий, что устарели на момент выполнения операторной схемы;

е) список добавлений – список событий, что вносятся операторной схемой.

Задания в системе формируются как желанный факт состояния системы. Если такой факт не находится в базе данных, вызывается решебник, что реализует поиска решений. Поиск решения предвидит:

а) поиск предикативной схемы, которая соответствует поставленному заданию;

б) выполнение списка предусловий

в) выполнение списка удаления;

г) выполнение списка добавления.

Среди перспектив развития систем планирования интеллектуальных роботов необходимо отнести, во-первых, расширение проблемной отрасли. Такое расширение ведет к увеличению операторных схем и их усложнению. В случаях, когда одна цель может быть достигнута несколькими путями, возникает необходимость предварительной оценки сложности операторной схемы. При этом каждой схеме с набора, что обеспечивает одинаковые цели, соответствует коэффициент, а сам набор будет нечетким множеством. Во-вторых, функционирование роботов в реальном времени будет требовать улучшения процедур нахождения адекватных операторных схем, в том числе м учетом алгоритмов «отката», обновления предварительного состояния предметной отрасли. В-третьих, расширение проблемной отрасли будет определяться увеличением круга операций, выполняемых роботом, а последовательность выполнения операций будет определять стратегию действий робота.

2.4 Сегментация изображений для ИМР

С помощью системы технического зрения можно автоматизировать разнообразные технологические процессы – распознавание промышленных деталей, их сортировку, контроль размеров, укладку продукции в тару, контроль установки сверла или сварочной головки в заданное место контактной площадки и ряд других. Для решения подобных задач повсеместно проводится анализ трехмерных сцен с помощью двухмерных проекций – изображений, получаемых с помощью СТЗ.

Наибольшее распространение получили СТЗ, в которых видеодатчиками служат матрицы или линейки чувствительных элементов, а также электронно-лучевые трубки. Источником информации о состоянии поля зрения СТЗ служит световое поле, в общем случае неоднородное и нестационарное. С позиций зрительного восприятия световое поле в каждой точке пространства характеризуется яркостью, цветовым тоном и насыщенностью, которые могут меняться во времени. Световое поле можно описать также спектральной функцией потока излучения в направлении наблюдателя или распределением освещенности в плоскости чувствительного элемента видеодатчика. В подавляющем большинстве случаев на практике используются одноцветные (ахроматические) изображения, которые можно представить некоторой функцией в пространстве и времени, характеризующей яркость, освещенность, степень почернения фотопленки и т. д.

Для определенности будем рассматривать функции изображения В (х, у, t ), характеризующие распределение яркости в поле зрения. С такими изображениями, обычно, работают промышленные СТЗ, снабженные телекамерами черно-белого монокулярного телевидения. На выходе телекамеры образуется видеосигнал, соответствующий распределению яркости в поле зрения D в дискретные моменты времени, синхронизируемые, например, с интервалом стандартной развертки. На базе значений видеосигнала формируется последовательность отсчетов, которые соответствуют значениям яркости, получаемой усреднением (сверткой) видеосигнала по некоторой окрестности (апертуре) точки (х, у ). Максимально возможное число отсчетов при заданной апертуре образует растр поля зрения.

Использование цифровых методов обработки изображений предполагает в качестве необходимого этапа пространственную и яркостную дискретизацию непрерывного изображения В (х, у ), т. е. замену координат его элементов дискретными значениями и квантование яркости этих элементов на определенное число уровней. В память вычислителя СТЗ информация об изображении обычно вводится в виде матрицы значений, заданной на целочисленной прямоугольной решетке, покрывающей область поля зрения D .

Входные изображения могут быть подвержены различного рода помехам, которые можно разделить на случайные и локальные. Случайные помехи называют также шумами. Они возникают на изображениях в результате нестабильности и сбоев в работе различных блоков СТЗ на отдельных этапах формирования и преобразования изображений. Шумы, искажают реальное изображение в отдельных, в основном разрозненных, точках области D . Локальные помехи связаны с тем, что в поле зрения видеодатчика имеются некоторые небольшие области, которые не интерпретируются ни как объекты, ни как фон. Это, в первую очередь, загрязнения, блики, сколки, пятна.

Наличие помех заставляет в ряде случаев начать с их подавления – сглаживания шумов и устранения локальных помех. Зад?