Машинное зрение

ТЕХНОЛОГИИ

  • анализ профилей яркости, проекций и гистограмм
  • линейные, нелинейные и произвольные геометрические преобразования
  • алгебраические операции над одним или несколькими изображениями
  • линейные, нелинейные и произвольные яркостные и цветовые преобразования
  • линейная и нелинейная фильтрация изображений в пространственной и частотной области
  • сегментация изображений, выделение и анализ областей и контуров
  • математическая морфология Серра, выделение и фильтрация объектов по признакам формы и размера
  • wavelet transform
  • преобразование Хафа, обнаружение прямолинейных, круглых и других аналитических структур
  • текстурный анализ, вычисление статистик
  • выделение объектов, вычисление геометрических признаков
  • выделение объектов
  • распознавание объектов
  • слежение за объектами
  • оптическое распознавание текста

Технологии, продукты и проекты ИИТ в области машинного зрения

Под  «машиной» или «роботом» в наиболее широком смысле в настоящее время понимают любое автономное мобильное техническое устройство, способное самостоятельно перемещаться, ориентироваться в пространстве и выполнять определенные действия в автоматическом или автоматизированном режиме. Мобильные роботы могут двигаться по поверхности земли, в водной или воздушной среде, представлять собой роботизированные транспортные средства или человекоподобные устройства, в любом случае возникает задача получения и анализа визуальной информации об окружающем мире, на основе которой затем формируется автоматическое управление исполнительными органами робота. Решением этой задачи занимается дисциплина под названием «зрение роботов». Она является одной из известных областей приложения методов и средств машинного зрения.

Автомобильные системы

Технология автоматического визуального анализа дорожной ситуации для интеллектуальных систем управления автоматизированными наземными транспортными средствами должна включать следующие характерные элементы:

  1. комплексное использование датчиков различного типа (ТВ, ИК, мм-радар, лазерный дальномер и др.), а также стереоинформации;
  2. автоматическую реконструкцию поверхности дороги и других значимых элементов трехмерной сцены наблюдения в реальном времени;
  3. автоматическое самоориентирование и самопозиционирование транспортного средства относительно дороги;
  4. автоматическое выделение препятствий в зоне движения транспортного средства;
  5. автоматическое слежение за поведением других участников движения;
  6. оценку сценариев развития событий, выдачу сигналов «тревоги» (для автоматизированных систем) либо формирование критериев управления (для автоматических систем);
  7. формирование «тревожных» сообщений водителю в случае реализации неблагоприятных или нестандартных сценариев развития событий в зоне видеонаблюдения;
  8. программно-аппаратные средства для реализации методов и алгоритмов сбора и обработки видеоинформации.

Препятствия на дорогах

Примеры обнаружения препятствий на дорогах

Целевые области применения такой технологии:

  1. создание автоматизированных транспортных средств повышенной безопасности;
  2. создание автономных транспортных средств боевого и двойного назначения;
  3. создание автономных транспортных средств для работы в агрессивных средах и другой обстановке, угрожающей жизни человека.

Ведущие компании мира и военные ведомства технологически развитых стран ведут активные работы в данном направлении, предполагающем как гражданские, так и военные области применения. Рассмотрим несколько примеров характерных разработок такого типа.

Компания General Motors разрабатывает систему автоматического управления транспортными средствами для легкового автомобиля Opel Vectra. Автопилот можно будет использовать в условиях плотного движения на скоростях до 100 км/ч. При этом система, получившая название Traffic Assist, сможет функционировать в полностью автоматическом режиме, не требуя выполнения каких-либо действий со стороны водителя. Комплекс Traffic Assist состоит из лазерных датчиков и видеокамер, информация с которых поступает на анализ в бортовой компьютер. Автопилот сможет распознавать дорожную разметку, препятствия и определять положение других участников дорожного движения. В зависимости от текущей ситуации компьютер будет отдавать команды двигателю, приводу рулевого колеса или тормозной системе.

Компании Volvo и Ford объявили о планах оснащения своих автомобилей новой интеллектуальной системой, эффективно предотвращающей аварийные ситуации, причина которых — усталость, ослабление внимания, сон водителя. Используется «активная» система, которая предусматривает переход автомобиля на автоматическое управление при отклонении от запрограммированных параметров. Компания Infiniti также планирует начать установку специальных «антисонных» систем в свои автомобили. Система состоит из видеокамеры, сенсора скорости и сигнального устройства. Ее основная задача — предупреждать нечаянное смещение автомобиля с полосы движения.

Компания Toyota сообщила о завершении работ над новым экспериментальным автомобилем ASV-2 («Advanced Safety Vehicle»), который оснащен девятью различными системами безопасности, позволяющими избежать аварийных ситуаций. Одна из систем следит за расстоянием до различных объектов перед автомобилем. И если она обнаруживает препятствие в опасной близости от автомобиля, раздается звуковой и световой сигнал. Если же водитель не реагирует на подаваемые сигналы, система начинает тормозить автоматически. Кроме того, автомобиль оборудован системой, следящей за объектами справа от водителя, на «слепой стороне». Система подает сигнал, если автомобиль приближается слишком близко к объекту правой стороной. Также отслеживается состояние дорожного покрытия: влажность, покрытие, обледенение.

Алюминиевый робот с тремя ногами и тремя руками был испытан в Германии в качестве водителя автомобиля. Робот Klaus был создан компанией Volkswagen AG, местным технологическим колледжем и группой Robert Bosch. Klaus оснащен тремя лазерными сканерами, стереокамерой, системой видео- и спутниковой навигации, а также радаром, соединенным с компьютером.

В США под эгидой ряда военных программ проводятся автомобильные гонки по бездорожью между беспилотными автоматическими автомобилями под названием «Большой вызов». Участники гонки автономно преодолевают 340 километров пустыни. Задачи по самостоятельной прокладке маршрута полностью ложатся на управляющие компьютерные системы. Типичным участником гонки является авторобот, созданный в университете Карнеги Меллона (США). Авторобот «Песчаная буря» (Sandstorm) сделан на основе внедорожника Hummer. Одной из наиболее сложных проблем для автороботов является преодоление препятствий. Система GPS держит автомобиль на правильном курсе с точностью до одного метра, но она не способна предупредить его о ямах или камнях. Поэтому помимо GPS робот оснащен специальными сенсорами, позволяющими определять препятствия. Лазерные радары «прощупывают» местность перед машиной и передают данные в центральный бортовой компьютер на базе четырех процессоров Intel Itanium 2. Помимо этого, с двух видеокамер поступает стереоизображение. Система использует специально написанное ПО. Кроме компьютера на базе Itanium, на автомобиле установлены еще четыре системы, каждая с двумя процессорами Intel Xeon, на которых работают такие приложения, как доступ к картам и другой информации, контроль состояния автомобиля и управление им.

Мобильные роботы

Технология создания систем машинного зрения для автономных робототехнических систем должна включать следующие характерные элементы:

  1. использование стерео- и многокамерных систем зрения;
  2. использование трехмерных моделей объектов и окружающей обстановки;
  3. автоматическую реконструкцию элементов трехмерной сцены наблюдения в реальном времени;
  4. автоматическое самоориентирование и самопозиционирование транспортного средства относительно известной или неизвестной сцены наблюдения;
  5. автоматическое выделение препятствий в зоне движения робота;
  6. автоматическое распознавание целевых объектов сцены, формирование управления роботом, нацеленного на приближение к целевым объектам, их захват, использование или перемещение;
  7. считывание автоматических идентификаторов (цифробуквенных, либо штриховых), нанесенных на целевые объекты, выполнение сценариев работы, связанных с целевыми объектами указанного типа;
  8. автоматическое слежение за поведением других движущихся объектов сцены;
  9. автоматическое опознавание людей, распознавание и выполнение команд, подаваемых жестами;
  10. оценку сценариев развития событий, формирование соответствующего интеллектуального управления;
  11. программно-аппаратные средства для реализации методов и алгоритмов сбора и обработки видеоинформации.

Целевые области применения данной технологии:

  1. создание интеллектуальных робототехнических систем для работы на современных производственных технологических линиях;
  2. создание автономных мобильных роботов для осуществления погрузочно-разгрузочных и других складских работ;
  3. создание автономных мобильных роботов для работы в сфере обеспечения безопасности, сфере обслуживания, и различных производственных сферах в общении и кооперации с человеком;
  4. создание автономных мобильных роботов для работы в агрессивных средах и другой обстановке, угрожающей жизни человека.

Эксперты по робототехнике предсказывают резкий рост рынка мобильных роботов в течение ближайших 3 — 5 лет. Фундаментом грядущего расцвета рынка роботов станут прорывные достижения в области машинного зрения и в технологиях автоматического управления манипуляторами, а также снижение цен на интеллектуальные аппараты. Пока основными покупателями подобных устройств считаются промышленные и военные компании, но уже в конце текущего десятилетия основной доход будет поступать от массового покупателя.

Рассмотрим несколько примеров современных разработок в области мобильной робототехники.

В университете Карнеги — Меллон (США) завершена работа над стереоскопической системой зрения роботов, которая позволит машинам ориентироваться в любых помещениях. Система состоит из двух цифровых камер и встроенной в компьютерный мозг робота 3D-матрицы. Расстояние до объектов определяется геометрически по разнице смещения их изображений, полученных каждой из камер. Разработки в области стереоскопического зрения роботов также активно ведут компании Tyzx, Point Grey Research и Videre Design. Другой современный метод компьютерного зрения использует лазерные искатели, измеряющие расстояние до объектов по времени возврата отраженного света.

Фирма Evolution Robotics предложила технологию, которая позволяет роботу ориентироваться в окружающей среде при помощи колесных датчиков и веб-камеры. Это оборудование стоит менее $50, а не $5000, как другие существующие системы навигации роботов, основанные на лазерных дальномерах. Система, называемая «системой одновременной визуальной локализации и позиционирования (visual simultaneous localization and mapping, VSLAM), составляет карту окрестностей по расстоянию и направлению движения колес робота, а также по объектам, распознаваемым посредством камеры и программного обеспечения. Впоследствии робот ориентируется по этим данным. При первом путешествии по помещению система «обучается», а затем корректирует карту в соответствии с изменениями в расстановке предметов.

Значительны современные достижения в области практического внедрения мобильных роботов. Робот HelpMate с конструкцией R2-D2, поставляемый производителем медицинского оборудования Pyxis, разносит пробы крови, лекарства и еду по коридорам более чем сотни клиник. Matsushita Electric Works работает над собственным медицинским роботом-курьером и планирует начать его поставки. Продаются роботы-пылесосы. Honda и Sony создали роботов-гуманоидов. У ходячего робота Sony SDR-4X ростом 58,5 см 38 суставов, в его голову встроены стереокамеры. Во время движения он избегает препятствий и может различать голоса и песни.

Японский производитель Kawada представил разработанного им робота-гуманоида, который предназначен для работы на производстве. Робот HRP-2P (что означает Humanoid Robotics Project-2 Prototype) работает под управлением ART-Linux. HRP-2P повторяет фигуру человека, и его конечности имеют те же степени свободы, что и человеческие руки и ноги. Производством роботов занимаются такие компании, как iRobot и ActivMedia Robotics.

Общепризнанными мировыми лидерами в области разработки и производства коммерческих мобильных роботов являются Япония и США.

Применительно к использованию робототехники в военных целях и в чрезвычайных ситуациях приоритетное значение имеют пригодность к эксплуатации в жестких и экстремальных условиях и способность обеспечить защиту обслуживающего персонала. Для выполнения вышеуказанных задач спецподразделения имеют следующие основные группы мобильных роботов:

  1. мобильный робототехнический комплекс — универсальные наземные роботы, предназначенные для действий на объектах транспорта, промышленности, городской инфраструктуры и т. д., на открытой слабопересеченной местности;
  2. специальные робототехнические комплексы — роботы, способные перемещаться по вертикальным и наклонным поверхностям промышленных объектов и транспортных средств, а также в трубопроводах и узких местах;
  3. малогабаритный дистанционно пилотируемый летательный аппарат (МДПЛА) — воздушный робот для проведения разведки на открытой местности, сильно пересеченной местности, в горах, в городе.

Большинство используемых в этой области мобильных роботов на сегодняшний день не являются полностью автономными интеллектуальными системами, однако процент таких устройств по сравнению с телеуправляемыми системами постоянно растет.

Более подробную информацию по данному вопросу вы можете найти в Wiki ресурсе «Техническое зрение» в разделе «Зрение роботов»