автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.07, диссертация на тему:Активная стереоскопическая оптико-электронная система анализа пространства для транспортных средств

На правах рукописи У

Нгуен Хоанг Вьет

АКТИВНАЯ СТЕРЕОСКОПИЧЕСКАЯ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННАЯ СИСТЕМА АНАЛИЗА ПРОСТРАНСТВА ДЛЯ ТРАНСПОРТНЫХ

СРЕДСТВ

Специальность 05.11.07- Оптические и оптико-электронные приборы и

комплексы

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 2014

005560182

Работа выполнена в Санкт-Петербургском национальном исследовательском университете информационных технологий, механики и оптики.

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Коротаев Валерий Викторович

Официальные оппонен- Павлов Николай Ильич ты: доктор технических наук, профессор,

ОАО "НИИ ОЭП", заместитель директора

Пуйша Александр Эдуардович кандидат технических наук, ОАО «ГОИ им. С.И. Вавилова», начальник научного отделения

Ведущая организация Санкт-Петербургский государственный

электротехнический университет

«ЛЭТИ» им. В .И. Ульянова (Ленина) (СПбГЭТУ)

Защита диссертации состоится « 4 » февраля 2015 г. в 15 ч. 30 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.227.01 «Оптические и оптико-электронные приборы и комплексы» при Санкт-Петербургском национальном исследовательском университете информационных технологий, механики и оптики по адресу: 190000, г. Санкт-Петербург, пер. Гривцова, д. 14, ауд. 314-а.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики по адресу: 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д.49 и на сайте ippo.ifmo.ru

Автореферат разослан « 26 » декабря 2014 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.227.01 кандидат технических наук, доцент

В.М. Красавцев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

По результатам анализа, проведенного государственной инспекцией безопасности дорожного движения (ГИБДД), ежегодное количество дорожно-транспортных происшествий (ДТП) на территории России составляет около 150000. За 5 лет потери российской экономики от ДТП составили около 5,5 триллиона рублей. Основной причиной ДТП является нарушение правил дорожного движения (ПДД) водителями транспортных средств и неудовлетворительное состояние улиц и дорог. Эти потери во многом могут быть уменьшены с помощью системы, которая анализирует пространство вокруг транспортных средств и предварительно предупреждает водителя о возможности столкновения.

С развитием вычислительной техники технологии компьютерного зрения все больше применяются в различных отраслях науки и техники. Одной из важных областей применения компьютерного зрения является обеспечение безопасности человека при движении в автомобиле. Технологии компьютерного зрения часто основаны на использовании оптико-электронных систем. На автомобиле оптико-электронная система может быть применена в качестве активной системы безопасности, направленной на предотвращение ДТП и исключение предпосылок их возникновения.

По сравнению с другими активными системами безопасности автомобиля, такими как ультразвуковая или радарная системы, оптико-электронная система имеет некоторые преимущества: дальность действия, разрешающая способность и точность измерения.

Оптико-электронными системами, которые могут быть использованы в качестве активной системы безопасности автомобиля, являются лазерный дальномер, лидар, триангуляционная система, пассивная стереоскопическая система, активная стереоскопическая система. Лазерный дальномер и лидар имеют сложную структурную схему и высокую стоимость. Поэтому такие системы редко применяют в настоящее время. В триангуляционной системе необходимо точно определить положение лазерного источника излучения относительно видеокамер в условиях движения. Вследствие вибрации автомобиля при движении точность измерения такой системы со временем ухудшается. Пассивная и активная стереоскопические системы могут иметь простую структуру, а элементы этой системы хорошо фиксируются в рабочем положении. Пассивная стереоскопическая система состоит из двух видеокамер. Основной задачей стереоскопической системы является определение сопряженных точек в стереопаре. Решение этой задачи с использованием пассивной стереоскопической системы требует больших вычислительных ресурсов и времени, а величина погрешности определения координат сопряженных точек слишком велика. При добавлении сканирующего лазера в пассивную стереоскопическую систему она становится активной, и задача определения сопряженных точек в стереопаре решается заметно проще и с меньшей погрешностью.

После получения координат сопряженных точек в стереопаре возможно получение пространственных координат объектов в наблюдаемой сцене. Далее, применительно к задаче создания систем безопасности движения автомобиля, после проведения селекции объектов и определения их скоростей, возможно формирование сообщений или управляющих сигналов в случае опасности.

Целью работы является теоретическое и экспериментальное исследование активной стереоскопической оптико-электронной системы (АСОЭС) анализа пространства для транспортных средств, использующей цифровые методы обработки информационных сигналов, а также разработка методик получения трехмерного изображения объектов и выделения их из исследуемой сцены.

Для достижения указанной цели необходимо решить ряд задач:

1. Произвести анализ и классификацию современных датчиков в активных системах безопасности транспортных средств.

2. Разработать методику и алгоритм выделения тест-объекта и определения координат его контрольных точек для автоматической калибровки стереоскопической системы, исследовать погрешности калибровки стереоскопической системы в зависимости от количества кадров.

3. Произвести анализ погрешности АСОЭС в зависимости от длины стереоба-зы, и схемы расположения видеокамер АСОЭС при фиксированной погрешности определения сопряженных точек в стереопаре;

4. Произвести выбор схемы расположения камер АСОЭС, а также разработать методики габаритного расчета АСОЭС.

5. Разработать методики обработки изображения с целью получения трехмерного изображения в АСОЭС.

6. Разработать алгоритм выделения объектов в наблюдаемой сцене и алгоритм различения объектов друг от друга.

Методы исследования

Диссертация выполнена на основе аналитических и численных методов геометрической оптики, а также базовых элементов теории оптико-электронных приборов. Экспериментальные исследования проведены методом имитационного компьютерного моделирования на основе пакета МАТЬАВ и физического моделирования на разработанном стенде.

Научная новизна работы

1. Разработана методика выделения тест-объекта и определения координат контрольных точек для автоматической калибровки АСОЭС.

2. Разработана методика получения трехмерного изображения АСОЭС путем предварительного вычисления эпиполярных линий. Предложенная методика сокращает время получения трехмерного изображения и дает АСОЭС возможность работать в реальном времени.

3. Разработаны алгоритмы выделения объекта из облака точек, полученных АСОЭС. Предложенные алгоритмы анализируют градиент изменения высоты и расстояние между точками в облаке точек.

Основные результаты, выносимые на защиту

1. Методика автоматической калибровки стереоскопической системы, позволяющая уменьшить время калибровки и избежать ошибки оператора.

2. Результаты анализа погрешности измерения стереоскопической системы в зависимости от расположения камер з стереоскопической системе, позволяющие осуществить выбор схемы расположения видеокамер АСОЭС, и осуществить разработку методики габаритного расчета АСОЭС.

3. Методика получения трехмерного изображения АСОЭС, позволяющая быстро восстановить трехмерное изображение наблюдаемой сцены.

4. Алгоритм выделения объектов из облака точек, полученных АСОЭС, позволяющий определить препятствия и проездные части в облаке точек.

5. Алгоритм различения объектов друг от друга в облаке точек наблюдаемой сцены, позволяющий распознавать объекты, определить их габаритные параметры и параметры их движения.

Практическая ценность результатов работы

1. На основе предложенной методики калибровки показано, что в соответствии с рекомендацией по выбору количества кадров, их число должно бьггь не менее 20.

2. Разработана компьютерная модель функционирования стереоскопической системы, позволившая определить погрешность измерения стереоскопической системы в зависимости от расположения видеокамер при фиксированной погрешности определения координат сопряженных точек в стереопаре.

3. В результате проведенного анализа показано, что при исследовании одной и той же сцены с фиксированной шириной стереобазы и погрешностью определения координат сопряженных точек в стереопаре, конвергентный вид АСОЭС дает лучший результат по сравнению с нормальным и параллельным видами. Результат подтверждён на математической модели и имитационной компьютерной модели.

4. Предложена методика габаритного расчета параметров АСОЭС анализа пространства для транспортных средств, позволяющая рассчитывать поле зрения, фокусное расстояние оптической системы АСОЭС, угол между камерами и скорости работы камеры.

5. Показано, что предложенная методика восстановления трехмерного изображения при предварительном вычислении эпиполярных линий позволяют АСОЭС работать в реальном времени. Эффективность предложенной методики проверена на физической модели АСОЭС.

6. Предложен алгоритм выделения объектов из облака точек и различения объектов друг от друга в облаке точек объектов, которые позволяет эффективно селектировать объекты в реальном времени. Результат работы предложенного алгоритма проверен на физической модели АСОЭС.

Практическая реализация результатов работы

Результаты работы отражены в отчете о НИР, проводимой коллективом

Международной лаборатории "Техносферная безопасность" Университета

ИТМО, а также использованы в учебном процессе кафедры оптико-электронных

приборов и систем Университета ИТМО.

Апробация работы

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 6 конференциях: XL научной и учебно-методической конференции СПбГУ ИТМО (Санкт-Петербург, Россия, 2011г.); VIII Всероссийской межвузовской конференции молодых ученых (Санкт-Петербург, Россия, 2011г.); II и III Всероссийских конгрессах молодых ученых (Санкт-Петербург, Россия, 2013 и 2014 г.); XI Международной конференции «Прикладная оятика-2014» (Санкт-Петербург, Россия, 2014г.); Международной научно-практической конференции «Сенсорика-2014» (Санкт-Петербург, Россия, 2014г.).

Публикации

По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ, в том числе 3 статьи в изданиях из перечня ВАК, 2 — в трудах международных конференций.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 89 наименований. Общий объем работы составляет 122 страницы, включая 44 рисунка, 6 таблиц.

Краткое содержание работы

Во введении показана актуальность работы, сформулированы ее цели и задачи, научная новизна и основные результаты, выносимые на защиту.

В первой главе проведен обзор существующих бесконтактных систем анализа пространства, которые могут быть применены в качестве активной системы безопасности автомобиля. На основе проведенной классификации показано, что стереоскопическая система относится к пассивным многоканальным оптико-злектронным системам.

Анализ структурных схем и принципов получения трехмерного изображения сцены стереоскопической системой показал, что стереоскопическая система имеет простую схему построения - из двух видеокамер, и основной задачей стереоскопической системы является определение сопряженных точек в стереопаре. В настоящее время существует ряд решений данной задачи, но они требуют больший вычисленных ресурсов и времени обработки. Активная стереоскопическая система может преодолеть недостатки пассивной стереоскопической системы.

На основании проведенного анализа сформулированы цели и задачи исследования.

Во второй главе рассмотрены известные методы калибровки, такие как метод Холла, метод Фаугераса, метод Фаугераса без устранения дисторсии, метод Фаугераса с устранением дисторсии, метод Тсая, и метод калибровки с использованием нейронных сетей. На основе обзора методов калибровки камеры и стереоскопической системы выбран метод калибровки Тсая, и выбран тест-объекта типа «шахматная доска», которой был изменен и приобрел вид представленный на рисунке 1. С целью отделения изображения тест-объекта от фона была добавлена контрастная рамка. В процессе обработки изображения, и с-

пользуется метод выделения связных областей на бинарных изображениях, при этом тест-объект выделяется отдельным блоком, его можно распознать по его размерам и форме. Методика автоматической калибровки стереоскопической системы заключается в следующем:

-производится регистрация набора изображений тест-объекта; -осуществляется пороговая фильтрация изображения;

-выделяются все объекты в изображении, используя метод выделения связных областей на бинарных изображениях;

-с помощью корреляционного метода распознавания изображений производится распознавание тест-объекта по его размерам, форме; —удаляется фон вокруг тест-объекта;

-определяется положение четырех крайних точек тест-объекта; -производится калибровка первой и второй камер, а также стереоскопической системы в целом с помощью метода Тсая.

Рисунок 1 Тест-объект для калибровки стереоскопической системы

Компьютерная программа по данной методике реализована в среде МаЙаЬ. Для выделения всех объектов в изображении, использован инструмент

Blob analysis. При расчете параметров каждой камеры, и параметров стереоскопической системы, использована программа, написанная Jean-Y ves Bouguet.

С помощью вышеизложенной методики распознавания тест-объекта и определения координат контрольных точек, в процессе калибровки камеры и стереоскопической системы, оператору нет необходимости определять координаты контрольных точек вручную. Данная методика помогает избегать влияния состояния оператора на результат калибровки и сократить время калибровки при использовании большого количество снимков.

Погрешность определения координат контрольных точек в изображении по осям ОХ и OY в автоматическом режиме меньше чем в ручном режиме и составляет 1,1 пикселя (рисунок 2). Она определена путем сравнения результатов получения координат контрольных точек в автоматическом режиме с результатами получения координат контрольных точек в ручном режиме. Количество контрольных точек - 416 угловых точек.

Погрешность определения координат контрольных точек

Рисунок 2 Погрешность определения координат контрольных точек автоматического режима относительно ручного режима

Алгоритм автоматической калибровки стереоскопической системы реализован в среде МаЙаЬ. На основе программы автоматической калибровки стереоскопической системы проведен анализ погрешности калибровки в зависимости от количества кадров (рисунок 3).

Результат аначиза показал, что величина погрешности калибровки стабилизируется при количестве кадров не менее двадцати. Таким образом, в практических применениях предложенного способа для получения приемлемых результатов достаточно использовать калибровку по 20 кадрам.

20 25 30 Количество кадров

Рисунок 3 Результаты калибровки камеры в зависимости от количества полученных изображений тест-объекта от 2 до 50; расстояния между камерами Ь (мм); параметров камеры ^уу; {- фокусное расстояние объективов камер, мм, - размер пикселя матричного фотоприемника, мкм

В третьей главе представлены структурная схема (рисунок 4) и методика расчета параметров активной стереоскопической системы с целью применения в активной системе безопасности автомобиля. Основной задачей стереоскопической системы является задача определения сопряженных точек в стереопаре. Для решения такой задачи к пассивной стереоскопической системе добавлен лазерный сканнер (2). Для уменьшения влияния фоновых засветок перед камерами (1) установлены узкополосные фильтры. Камеры управляются синхроге-нератором (4). Сигналы от камер поступают к блоку предварительной обработки (5), где происходит процесс вычисления координат изображений лазерных

линий в стереопаре. Информация о координатах лазерных линий поступают в ЭВМ, где происходит процесс вычисления трехмерных координат объектов и определения их положения в пространстве, а также скорости и направления движения. Задача определения сопряжённых точек решена путем поиска пересечения эгшполярной линии с изображением лазерной линии.

Рисунок 4 Структурная схема стереоскопической системы со сканирующим лазером. 1- видеокамера, 2 - лазерный сканнер, 3 - узкополосный оптический фильтр, 4- синхронизатор, 5 - блок предварительной обработки изображения,

6-ЭВМ

Результат анализа погрешности измерения стереоскопической системы в зависимости от длины стереобазы и схемы расположения камер при фиксированной погрешности определения сопряженных точек в стереопаре показал, что погрешность измерения уменьшается при увеличении длины стереобазы, а стереоскопическая система конвергентного вида имеет лучший результат измерения при наблюдении одной к той же сцены по сравнению с нормальным и параллельным видами. Результат анализа подтвержден на математической, компьютерной и физической моделях стереоскопической системы. На основе анализа погрешности разработана методика расчета параметров активной стереоскопической системы с целью ее применения при проектировании активной системы безопасности автомобиля. В методике расчета в качестве исходных параметров были использованы угол обзора системы, угол межу лазерными линиями, скорость смены кадров камеры, угол между камерами и угол расходимости лазерного луча.

Тормозной путь автомобиля определяется по следующей формуле:

с

где Б - тормозной путь автомобиля в метрах,

К, - тормозной коэффициент, который равен 1 у легкового автомобиля, V - скорость автомобиля (в км/ч) в начале торможения,

Фс - коэффициент сцепления с дорогой (разные показатели в зависимости от погодных условий).

Пусть время обнаружения объекта системы безопасности автомобиля равно t(c). Тогда, путь, который автомобиль проехал за такое время равно

_ V.1000

Ь, ---* t.

1 3600

Чтобы проехать путь с длиной Si+S, автомобилю надо время Т(с)

j. _ (s+sj^boa v«moo

За время Т, объект, который движется со скоростью v(km/h), может проехать путь s(m)

1--1000 ,г

S =-* Т.

3600

Следовательно, ширина обзорной зоны на расстоянии S+Si должна превышать значение 2(s+d), где d-ширина автомобиля. Угол поля зрения системы безопасности автомобиля должен превышать 2arctg(-^-).

Пусть ширина опасного объекта равна cU, тогда по теореме Котельникова для обнаружения объекта, расстояние между лазерными линиями в соседних кадрах и расстоянии S+Si должно быть меньше или равно значению

, doó

d* = T

Следовательно, угол между лазерными линиями в соседних кадрах должен бьггь равен

Для сканирования всей исследуемой зоны, количество кадров определится следующим образом:

** <рл '

а временная частота сканирования равна

г _ /КД £ •

На основе вышеуказанных соотношений, для автомобиля, двигающегося со скоростью 60 км/ч и объекта в виде человека, который двигается со скоростью 20 км/ч, при ширине автомобиля равной 1,5м, и при времени обнаружения системы безопасности равном 1с, получаем, что угол поля зрения системы безопасности автомобиля должен превышать 44 градуса. Пусть ширина проекции человека составляет 20 см, тогда скорость смены кадров камеры должна быть

не менее 314 кадров/с. Не представляет особой сложности найти камеры с такой скоростью и доступной ценой, например, камера fpslOOO SILVER, которая обеспечивает скорость 840 кадров/с при разрешении 640x480 пиксель, а цена камеры составляет порядка 500 $ США.

Фокусное расстояние оптической системы каждой камеры f, угол поворота первой камеры «р, и угол между камерами со стереоскопической системы конвергентного вида определяется следующими соотношениями:

где, ё- ширина приемной матрицы ПЗС; Б — размер зоны пространства предметов; Ъ — расстояние от стереоскопической системы до исследуемой зоны пространства предметов; Ь — величина стереобазы.

Угол расходимости лазерного луча &5 можно определить из следующего

соотношения:

Математическая модель стереоскопической измерительной системы для исследования погрешности систем конвергентного и нормального видов реализована в среде МаЛаЬ. В модели выбраны параметры матрицы ПЗС с размером 12.8x9,6мм; с! = 1500мм, Э = 30000мм и г=36000мм. Получаем для нормального вида: £=15,01мм. Для конвергентного вида £=15,9мм; со = 1,33е; <р = 0,67е. Погрешность определения координат сопряжённых точек составляет 0,5 пикселя вертикально, и 0,1 пикселя горизонтально. Погрешности измерения по дистанции представлены на рисунке 5.

В четвертой главе описаны принцип работы блока предварительной обработки, алгоритм получения трехмерного изображения активной стереоскопической системой, алгоритм выделения препятствия из облака точек наблюдаемой сцены, алгоритм различения объектов друг от друга из облака точек объектов. Функцией блока предварительной обработки изображения является уменьшение влияния смаза изображения, определения координат точек на лазерной линии путем вычитания яркости текущего кадра из предыдущего кадра, затем определения по строкам максимального по яркости элемента с помощью метода интерполяции.

А 5 =

f

Погрешность измерения стереоскопической системы нормального и конвергентного вида по дисгации при 2=36000,18000 и 9000мм

70,00-

5 I

------

X ! | ........

X ;

С!

X г О ;

,50,00

-20000

50,00 46,00 -30,00

20,00

10,00 0,00-

-нормальный вид ЗЕООО

--нормальный вид 18000

-Нормальный вид 9000

---Конвергентный вид 36000

- — Конвергентный вид 18000 ---Конвергентный вид 9000

-10000

10000

20000

Координаты по оси ОХ (мм)

Рисунок 5 Погрешности измерения по дистанции стереоскопической системы нормального вида и конвергентного вида

В алгоритме получения трехмерных координат точек, составляющих облако, координаты сопряженных точек V" в стереопаре определяются путем нахождения пересечения эниполярной линии с лазерной линией. Функция эпиполярной линии описывается следующей формулой:

где а"= ЯУ - вектор коэффициентов,

Р=А^щ^ЯА?, А к А2 - матрицы внутренних параметров соответственно первой и второй камер,

К - матрица поворота,

{— вектор переноса,

V' и V" - координаты сопряженных точек с коррекцией дисторсии в стереопаре.

Трехмерные координаты М' и М" б системах координат первой и второй камер определяются с помощи формулы:

Й

М' = ГА^п'Ж = 2"Аг~\".

-ь*тА-ГтЕт •У'ТАГТ

Рисунок 6 Физическая модель активной стереоскопической системы.

1- видеокамера, 2- источник лазерного излучения, 3- узкополосные фильтры, 4-шаговый двигатель, 5- блок управления шагового двигателя

На основе разработанной физической модели (Рисунок 6) проведен эксперимент измерения времени получения трехмерных координат 46988 точек, составляющих трехмерное облако, полученных тремя способами:

- вычисление эпиполярных линий и трехмерных координат точек в процессе обработки;

- вычисление трехмерных координат точек в процессе обработки, а эпи-порлярные линии заранее вычислены и получены из памяти;

- эпиполярные линии и трехмерные координаты точек заранее вычислены и получены из памяти.

Результат измерения показан в рисунке 7.

-«—Вычисление линий и точек --«—Вычисление только точек -"»--Вычисление нечего

Рисунок 7 Время получения трехмерных координат точек в наблюдаемой сцене

На основании результата измерения времени обработки для каждого способа получения трехмерных координат точек, разработан алгоритм восстанов-

ления трехмерного изображения сцены в активной стереоскопической системе (рисунок 8).

Рисунок 8 Алгоритм восстановления трехмерного изображения сцены в активной стереоскопической системе

После определения трехмерных координат точек, результат измерения активной стереоскопической системы представляет собой облако точек. В алгоритме выделения препятствия все точки находятся на одной плоскости и препятствие отличается от дорожного полотна градиентом высоты, т.е. скоростью нарастания высоты объекта.

С=И/с1,

где в - градиент изменения высоты;

Ь - разница высот двух точек;

(3 - расстояние между ними.

В результате проведения измерений в каждом кадре производится разделение облака пространственных точек по оси направления движения 02 на участки, причем ширина каждого участка равна максимальной ширине препятствия ¿„ж, через которое автомобиль сможет проехать (рисунок 9).

ния движения 02 на участки

На каждом участке по оси направления движения выбираются первая и последняя точки, а также производится сравнение их соответственно с первой и последней точками соседних участков. На каждом участке выбираются точки с максимальной и минимальной высотой, определяется градиент высоты С и разница по высоте между этим точками.

Если величина б больше, чем выбранное пороговое значение С7тах, то этот участок получает статус «1». Если С>Стах и высота А больше, чем пороговое значение по высоте /зтах, этот участок получает статус «2». Если на выбранном участке нет ни одной точки, тогда такой участок получает статус «3».

Для двух соседних участков определяется расстояние от последней точки переднего участка до первой точки следующего участка. Если это расстояние больше чем й?тах, то эти два участка получают статус «3».

Если есть два или более участков с статусом «1» и они находятся друг за другом, необходимо определить суммарную высоту этих участков. Если суммарная высота больше чем ИП13У., эти участки получают статус «2» (статус «1» -при котором С>С-т!л, но /г</гтах, в этом случае автомобиль может проехать, но если соседние участки имеют суммарную высоту выше йтах, то автомобиль не сможет их преодолеть).

В итоге все участки получают статус «1», «2» или «3», а также присутствуют участки без статуса. Участки со статусами «2» и «3» представляют опасность для проезда автомобиля. Остальные участки - проезжая часть дороги, свободная от препятствий.

После выделения объектов из облака точек, необходимо различить объекты друг от друга. В алгоритме различения объектов, необходимо сначала переводить координаты каждой точки в полярную систему координат. Для этого потребуется перевод точки М(х,г) из декартовых координат в полярную систему координат М(г,<р),

Алгоритм различения объектов работает следующим образом: -Из облака точек выбираются только те, которое составляют трехмерные объекты (результат алгоритма выделения объектов из облака точек); -Переход координат точек из декартовых в полярную систему;

-Построение сетки в полярной системе координат по углам сканирования лазерной линии и определение погрешности измерения стереоскопической системы при измерении дистанции:

-Маркировка ячейки сетки статусом 1 если в ней есть пространственные точки объектов;

-Группировка ячеек по объектам, используя метод выделения связных областей;

-Распознавание объектов в соседних кадрах;

-Определение скорости и траектории движения объектов по их мекад-ровой разности.

а-переход в полярную систему координат и маркировка ячеек со статусом

(серый свет)

б-группировка ячеек по объектам

в-группировка точек по объектам

1?

........., ч

5&С 500

л

■ :

д-определение скорости и траектории движения объекта (красный - первый кадр, синий - второй кадр)

Рисунок 10 Результаты эксперимента

На рисунке 10 показываются процесс и результат различения объектов в двух соседних кадрах. Облака точек получены с помощью физической модели АСОЭС. По результатам апробации предложенного алгоритма на облаке точек, полученном при исследовании физической модели АСОЭС показано, что предложенный алгоритм можно применить для различения объектов друг от друга.

Заключение

В работе проведено теоретическое и экспериментальное исследование активной стереоскопической оптико-электронной системы анализа пространства для транспортных средств, использующей цифровые методы обработки информационных сигналов, а также разработка методик получения трехмерного изображения объектов и выделения их из исследуемой сцены.

Результаты работы могут быть сформулированы в следующих выводах.

1.Выполнена классификация различных типов датчиков анализа окружающей среды, которые могут быть применены в активной системе безопасности автомобиля. По результатам анализа характеристик ультразвуковых датчиков, радарных систем, лазерных дальномеров, лазерных триангуляционных датчиков, однокамерных систем, стереоскопических систем, была выбрана стереоскопическая система для разработки активной оптико-электронной стереоскопической системы анализа пространства для транспортных средств.

2.Проведен анализ существующих методов калибровки камеры и стереоскопической системы в целом, а также видов тест-объектов для калибровки. На основе результата анализа выбран метод калибровки Тсая. Тест-объект «шахматная доска» был доработан путем введения контрастной рамки и разработана методика автоматической калибровки стереоскопической системы с использованием этого тест-объекта. Данная методика реализована в среде МаЙаЬ, в которой проведено исследование погрешности определения контрольных точек в автоматическом и ручном режимах, и погрешности калибровки стереоскопической системы в зависимости от количества кадров. Результат исследования показал, что погрешность калибровки стереоскопической системы стабилизируется при использовании не менее 20 кадров.

3.Проведено исследование погрешности измерения стереоскопической системы при фиксированном значении погрешности определения сопряженных точек в стереопаре. На основании результатов исследования выбран вид расположения камер в АСОЭС.

4.Разработана методика расчета габаритных параметров активной стереоскопической системы с целью применения в активной системе безопасности автомобиля.

5.Разработана методика получения трехмерных изображений наблюдаемой сцены в активной стереоскопической системе.

6.Разработан алгоритм выделения объекта из облака точек наблюдаемой сцены.

7.Разработан алгоритм различения объектов друг от друга в облаке точек наблюдаемой сцены.

По теме диссертации опубликованы работы:

в изданиях из перечня ВАК

1. Коротаев В.В., Краснящих A.B., Ярышев С.Н., Нгуен X. Метод автоматической калибровки стереоскопической системы // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики -2014. - № 4(92). - С. 29-34,- 0,38 пл./0,16 пл.

2. В.В. Коротаев, Т.С. Джамийков, Х.В. Нгуен, С-Н. Ярышев. Метод определения пространственных координат в активной стереоскопической системе. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики -2014. - № 6(94). С. 48-53.- 0,38 пл./0,16 пл.

3. В.В. Коротаев, Х.В. Нгуен, А.Н. Тимофеев, С.Н. Ярышев. Метод выделения препятствия для активной системы безопасности автомобиля на основе стереоскопической системы // Известия вузов. Приборостроение. - Санкт-Петербург, 2014. — Т. 57, № 12.- 0,12 пл./0,06 пл.

в других изданиях

1. Нгуен Хоанг Вьет, A.B. Краснящих. Калибровка стереоскопической системы. Сборник тезисов докладов конференции молодых ученых, Выпуск 2. -СПб: СПбГУ ИТМО, 2011. -с.122.- 0,06 пл./0,03 пл.

2. Нгуен Хоанг Вьет, В.В. Коротаев, A.B. Краснящих. Исследование влияющих факторов при построении ЗО-моделей. Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых, Выпуск 2. - СПб: НИУ ИТМО, 2013. - с.70.- 0,06 пл./0,03 пл.

3. Х.В. Нгуен, В.В. Коротаев. Активная стереоскопическая система. Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых, Выпуск 2. - СПб: Университет ИТМО, 2014. - с.109. -0,06 пл70,03 пл.

4. Х.В. Нгуен. Изучение погрешности измерения стереоскопической системы в зависимости от угла визирования, величины стереобазы и расстояния от объекта до камер. Научно-технический интернет-журнал "ТелеФото Техника" [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://wv,-w.telephototech.ru/kat_podr.php?stid=29&stjgrJd=5.

5. Коротаев В.В., Ярышев СЛ., Нгуен Хоанг Вьет. Активная оптико-электронная система безопасности автомобиля. Труды 11 Международной

\Ч>

конференции «Прикладная оптика-2014». Под редакцией Л Л. Архиповой, В.Б. Шилова. Санкт-Петербург, 21-24 октября 2014г. С. 215-217.-0,19 пл70,08 пл.

б. Коротаев В.В., Нгуен Х.В., Ярышев С.Н. Исследование погрешности измерения оптико-электронных датчиков на основе стереоскопической системы конвергентного и нормального видов. Сборник трудов II Международной научно-практическую конференции «Бепяопса - 2014», - СПб: НИУ . ИТМО, 2014. С. 152-154.-0,06 пл./0,03 пл.

Тиражирование и брошюровка выполнены в учреждении

«Университетские телекоммуникации»

197101, г. Санкт-Петербург, Саблннская ул., 14.

Тел (812) 233-46-69, объем 1,0 пл.

Тираж 100 экз.