Анализ движения робота для объезда препятствия - Дипломная работа

В наше время высокие технологии имеют очень важную роль не только в научной сфере, но и в повседневной жизни человека, так как они значительно упрощают любой процесс. Одним из видов таких изменений является автоматизация различных процессов, являющаяся весьма актуальной задачей, которая помогает решать проблемы управления процессами. При этом контроль реализуется с помощью исполнительных механизмов, осуществляющих воздействие на технологический объект по сигналу от системы управления. Существует множество определений данного термина [1]: «Устройство, способное самостоятельно перемещаться в пространстве, справляться с задачами анализа сцен и распознавания образов, обладающее большим числом степеней подвижности, умеющее анализировать обстановку с помощью обратной связи, а также прогнозировать ситуации…»; «…устройство…при условии, что оно обладает универсальностью, мобильностью, представляет собой физическое тело, работает автоматически, полностью подчиняется человек, а также способно к элементарной интеллектуальной деятельности» …»;Среди устройств данного класса для поставленной задачи наиболее всего подходят представленные в оптическом типе, а именно: либо дальномеры, либо камеры. Дальномер - устройство, определяющее расстояние до препятствия [2]. Таким образом, дальномер дает возможность определить лишь расстояние до объекта, в то время как с помощью камеры можно сориентировать препятствие в пространстве относительно робота, а значит, определить с какой стороны нужно производить объезд. Второй вариант уступает первому в силу того, что при горизонтальном расположении угол обзора камеры достаточно невелик, в то время как при вертикальном - датчик охватывает область, которая позволяет лучше оценить возможность расположения препятствия с правой и левой сторон относительно робота. С учетом вышеизложенного, в работе был выбран вариант с параллельным расположением матрицы камеры относительно плоскости движения, при этом поиск объекта может быть реализован следующим путем: 1)Получение изображения с камеры;4 представлен алгоритм, записанный в начале главы 1, в виде блок-схемы.Чтобы понять, как определить объект, нужно разобраться с самим видом изображения, которое получает камера. В машинной графике существуют два типа изображений: 1)Растровые; В данной дипломной работе для облегчения поставленной задачи был выбран поиск нужного объекта по цвету. Цветовая модель-способ представления большого количества цветов посредством разложения их на простые составляющие[4]. Как видно из представленной системы координат, любая точка показывает вклад каждой из трех базовых составляющих в получившийся цвет в диапазоне от 0 до 256.Обработка полученного изображения состоит из двух этапов: 1)Перевод из RGB в HSV; Как было отмечено в пункте 1.1.1, перевод из RGB в HSV необходим для упрощения выбора цвета объекта. Рассмотрим этот алгоритм смены палитр. Пусть цвета в модели R,G,B изменяются в промежутке [0;255], а параметры яркости S и насыщенности V(B) - [0;1].Тогда, во-первых, нужно изменить область значений R,G,B: (1.1) Пороговое преобразование - фильтр, выделяющий объекты из окружающего фона посредством отсеивания точек, не входящих в порог между минимальным и максимальным значениями[6].На данном этапе, имея четко обозначенный объект, остается лишь сориентировать его относительно робота. Момент - это характеристика контура, вычисленная путем интегрирования всех точек контура[6].Вычисляется по формуле: , (1.4) где m - все моменты,р - порядок возведения в степень x, q - порядок возведения в степень y, n - число границ контура, - яркость точки. Формула (1.6) представляется собой функцию по поиску центральных моментов. Стоит сказать, что для поставленной задачи важны координаты центра контура, которые вычисляется посредством выражения (1.4) .На данном этапе, когда объект найден и определен в пространстве, нужно задать его расположение относительно робота для того, чтобы изменять скорость вращения двигателей. Чтобы определить к какой ситуации относится полученная камерой, стоит всего лишь оценить расположение и препятствия относительно центра изображения. Для поставленной цели сначала следует рассмотреть закон изменения скорости вращения двигателя постоянного токах[7]: , где конструктивный коэффициент двигателя, R - полное сопротивление цепи якоря, Ф - магнитный поток, U - подводимое к якорю напряжение, - число пар полюсов, N-число активных проводников обмотки якоря, a - число параллельных ветвей обмотки якоря, ЭДС якоря, М - момент двигателя. Получается формула[7]: Выражение (1.9) позволяет назвать основные способы регулирования скорости вращения двигателя. К ним относятся изменение сопротивления R, магнитного потока Ф и напряжения U.С целью экономии в качестве обработчика видеопотока был выбран персональный компьютер. Согласно [4], машинное зрение - совокупность программно-технических средств, обеспечивающих считывание в цифровой форме видеоизображений, их обработку и выдачу результата в форме, пригодной для его практического применени

Оглавление

АННОТАЦИЯ

ВВЕДЕНИЕ

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

ГЛАВА 1. АЛГОРИТМ УПРАВЛЕНИЯ

1.1 Блок-схема алгоритма

1.1.1 Захват изображения

1.1.2 Обработка изображения

1.1.3 Поиск объекта

1.1.4 Изменение скорости вращения двигателей

ГЛАВА 2. РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ

2.1 Аппаратное обеспечение

2.1.1 Модификация положения камеры

2.2 Программное обеспечение

2.2.1 Алгоритм захвата изображения

2.2.2 Алгоритм обработки изображения

2.2.3 Алгоритм поиска объекта

2.2.4 Алгоритм изменения скорости вращения двигателей

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А ПРИЛОЖЕНИЕ B

АННОТАЦИЯ