автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Автоматизированный инструментарий трехмерной динамической компьютерной графики для оценки риска ситуаций в дорожно-транспортных системах

На правах рукописи

□ОЗОБЗТ13

КОЛЫЯПИН Максим Валерьевич

АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ ИНСТРУМЕНТАРИИ ТРЕХМЕРНОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАФИКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ РИСКА

СИТУАЦИЙ В ДОРОЖНО-ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМАХ (НА ПРИМЕРЕ ВЛИЯНИЯ НА ВОДИТЕЛЕЙ ПРИДОРОЖНОЙ РЕКЛАМЫ)

Специальность 05.13.12 -"Системы автоматизации проектирования" (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-2007

003053713

Диссертационная работа выполнена в ГОУ Московский государственный индустриальный университет.

Научный руководитель:

кандидат технических наук Еремин В.М.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук Смирнов М.И., кандидат технических наук Бадалян A.M.

Ведущая организация:

Научно-исследовательский институт автомобильного транспорта

Защита состоится 27 февраля 2007 г. в 15 часов на заседании диссертационного совета Д-212.128.07 при Московском государственном горном университете по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский проспект, д. 6.

С диссертаций можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного горного университета.

Автореферат разослан « Z. Ь » января 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук

КубринС.С

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ИССЛЕДОВАНИЯ

Актуальность проблемы. По данным консалтингового агентства Рпсеу^егЬошеСоорегэ, российский рынок наружной рекламы входит в тройку ведущих стран Европы, уступая первое и второе места Великобритании и Франции соответственно. Ожидается, что в 2006 году объем рынка вырастет на 27% и составит $1,27 млрд. против $1 млрд. в 2005 году. Такие прогнозы делают наруж?тую рекламу, одним из самых привлекательных для инвестиций ме-диасегментов.

Однако, введенный в 2005 году государственный стандарт, регламентирующий технические требования к средствам наружной рекламы, при отсутствии основанной на исследованиях доказательной базы, вводит запретительные требования, которые по экспертным опенкам оставляют вне правового поля до 80 процентов установленных на законных основаниях рекламных конструкций, что ставит под угрозу существование и развитие целой отрасли экономики.

В свою очередь на предприятиях, занимающихся созданием и размещением наружной рекламы, оценка проектных вариантов расположения рекламы с точки зрения ее влияния на безопасность дорожного движения осуществляется на основе экспертных оценок, которые по своей природе субъективны и, зачастую, противоречивы.

Таким образом, назрела необходимость в уточнении и научном обосновании критериев оценки проектных вариантов придорожной рекламы с учетом рисков безопасности дорожного движения, что предопределило выбор темы диссертации, цели и задач исследования.

Цель работы

В диссертации предлагается подход к оценке рисков безопасности дорожного движения и его приложение к автоматизированной оценке проектных вариантов придорожной рекламы.

Идея работы

Основная идея работы заключается в разработке методического и инструментального обеспечения, позволяющего оценить проектные варианты расположения придорожной рекламы с учетом показателей оптического потока экологического подхода к зрительному восприятию.

Задачи исследования:

- анализ современных подходов к оценке проектных вариантов придорожной рекламы;

- анализ основных подходов к исследованию зрительного восприятия;

- разработка и обоснование методов получения исходной информации о зрительном восприятии параметров движения водителями транспортных средств;

- анализ существующих компьютерных систем визуализации виртуальной реальности;

- разработка алгоритмов и компьютерных программ для оценки влияния расположения придорожной рекламы на риски безопасности дорожного движения;

- разработка методики использования подхода для решения управленческих задач и апробация данной методики.

Теоретической н методологической базой исследования послужили работы ведущих отечественных и зарубежных специалистов в области зрительного восприятия. Научно-методологический инструментарий диссертационного исследования включает системный и ситуационный подходы, экологический подход к зрительному восприятию, теорию инвариантов векторных полей, методы компьютерной визуализации виртуальной реальности и математического моделирования сложных систем.

Защищаемые научные положения и их новизна:

- предложен новый набор критериев оценки проектных вариантов придорожной рекламы (группа критериев безопасности);

- разработаны и обоснованы методы получения исходной информации для автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы (включая методику проведения компьютерных экспериментов на участке размещения придорожной рекламы);

- разработана методика автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы с учетом ее влияния на безопасность дорожного движения, и на основе методики разработано инструментальное средство.

Научное значение состоит в:

- научном обосновании критериев оценки проектных вариантов размещения придорожной рекламы;

- выявлении влияния придорожной рекламы на зрительное восприятие водителем дорожной обстановки с учетом ряда факторов;

- определении количественного показателя степени влияния придорожной рекламы на зрительное восприятие водителем дорожной обстановки.

Практическое значение результатов диссертации заключается в их направленности на решение конкретных задач, стоящих перед регулирующими органами и предприятиями, занимающимися созданием и размещением придорожной рекламы. Использование предложенной методики и разработанного инструментария позволяет повысить точность и научную обоснованность принимаемых решений в вопросах оценки проектных вариантов придорожной рекламы. Результаты диссертационного исследования нашли практическое применение при разработке ГОСТ Р 52289-2004, подтвержденное актом о внедрении ФГУП «РосдорНИИ».

Апробация работы. Основные положения и результаты выполненного исследования докладывались и обсуждались на XV международной интернет-конференции молодых ученых, аспирантов и студентов по современным проблемам машиноведения, на IV международной научно-практической конференции «Участие молодых ученых, инженеров и педагогов в разработке и реализации инновационных технологий», на XIV международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению «Графикон», на всероссийской междисциплинарной конференции «Философия искусственного интеллекта», на 1-й всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Искусственный интеллект: философия, методология, инновации», на международной научной конференции «Проблемы регионального и муниципального управления», а также на ежегодных международных конференциях «Проблемы управления безопасностью сложных систем».

Публикации. Основное содержание диссертации отражено в одиннадцати публикациях автора. В их числе семь публикаций в материалах международных научных конференций.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав основного текста, заключения, библиографического списка (212 наименований) и приложения, содержит 81 рисунок и 8 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы, определяется цель работы и содержание поставленных задач, указываются методы исследования, а также излагается структура диссертации.

В первой главе описаны существующие подходы к оценке проектных вариантов наружной рекламы, отражена специфика ее зрительного восприятия; проанализированы основные подходы к исследованию зрительного восприятия; раскрыты особенности современных компьютерных систем визуализации виртуальной реальности.

Проведенный анализ современных методов оценки проектных вариантов наружной рекламы показал, что учет многих факторов, в том числе рисков безопасности дорожного движения, основывается на экспертных оценках, которые по своей природе субъективны и противоречивы. В связи с чем назрела необходимость в уточнении и научном обосновании критериев оценки проектных вариантов наружной рекламы с учетом рисков безопасности дорожного движения.

Основные направления исследований зрительного восприятия параметров движения можно условно поделить на два подхода: когнитивный и экологический.

Рассвет когнитивного подхода приходится на 60-70-е годы прошлого века, когда с его помощью был систематизирован ряд имевшихся фактов. В развитие когнитивного подхода внесли вклад Андерсон JI., Бродбент Д., Бартлетт Ф., Запорожец A.B., Зинченко В.П., Грегори Р., Линдсей Г., Лобанов Е.М., Ломов Б.Ф., Марр Д. и другие.

Однако к середине 70-х годов когнитивный подход вошел в противоречие с возрастающим множеством эмпирических данных. В тоже время получил развитие экологический подход, основанный в начале 60-х годов Дж.Гибсоном, вначале не привлекший внимания исследователей. Выяснилось, что именно на основе этого подхода, возможно объяснить и формально описать до того про-

тиворечивые явления психофизиологии зрительного восприятия параметров движения. В особенности это касается концепций оптического массива, оптического потока и их инвариантов. В развитии экологического подхода сыграли большую роль Беверли К., Гибсоп Дж., Гордон Д., Грей Р., Еремин В.М., Йо-хансен Г., Рейган Д., Розенблатт Ф., Уткин A.B., Шифф У., Хофстен С., Хамст-ра С., Эванс Г., Янг Д., Янссен Г. и другие исследователи.

Отдельную проблему в компьютерной формализации экологического подхода к зрительному восприятию составляет выбор системы визуализации соответствующей виртуальной реальности. В связи с этим проведен обзор методов визуализации объемных моделей, основных интерфейсов трехмерной графики и систем на основе явного представления модели, показавший, что наиболее перспективными системами визуализации виртуальной реальности, являются системы визуализации на основе явного представления модели, способные, свести реализацию графических приложений к порождению прикладной модели.

Во второй главе изложена концептуальная модель формализации экологического подхода к зрительному восприятию, основанная на математическом аппарате теории векторного поля, а также описаны основные составляющие имитационной модели движения транспортного потока, предоставляющей исходные данные для компьютерной модели зрительного восприятия.

Кратко основные положения формализации экологического подхода заключаются в следующем.

Свет, отраженный от поверхностей в среду, формирует структурированный оптический массив, т.е. пучок лучей с вершиной в точке наблюдения или, другими словами, двумерное множество зрительных направлений. В каждой потенциальной точке наблюдения существует единственный оптический массив. При перемещении наблюдателя относительно среды оптический массив непрерывно изменяется во времени, образуя оптический поток или поле скоростей на сетчатке глаз наблюдателя.

При движении наблюдателя по сложной траектории и при наличии сложного рельефа местности структура оптического потока может стать довольно запутанной и для описания ее необходимо прибегать к математическому моделированию. Модель оптического потока удобно представить в виде изме-

няющейся световой картины на поверхности сетчатки, полученной с использованием центрального проецирования.

Для описания нестационарного оптического потока, вызванного движением наблюдателя, вводят следующие системы координат: неподвижная система координат, связанная с поверхностью земли; система координат Охуг, связанная с наблюдателем (О - мгновенное положение узловой точки глаза наблюдателя, Ох — главное зрительное направление); двумерная система координат 0\рд, связанная с сетчаткой (р ~ у/х, д ~ г/х).

Выражение для поля мгновенных скоростей на сетчатке имеет вид:

РК~Уу г

Ор =-L - (ог + 0хд + аурд - со2р ;

ЧУг-Уг

(1)

■а хр + ау+а^-ез,рд.

где Ух, Уу, V, - координаты поступательной скорости наблюдателя, со„ ыу, а>г -координаты его угловой скорости в системе координат Охуг.

Дивергенция, вихрь и деформация поля скоростей Е> являются инвариантами, которые не зависят от вращения системы координат. Поле дивергенции описывает изотропное сжатие и расширение, поле вихря описывает твердое вращение малых частей оптического потока, а поле деформации - сжатие в некотором направлении и расширение в ортогональном ему направлении.

Выражения для дивергенции, вихря и деформации оптического потока определяются как:

сИ\0 - -

дП„ дО„

др дд

_ дО сигЮ = —-дР

дд

с1еф =.

¿ю ад

до.

до Л

я. +

др дд

(2)

(3)

(4)

др дд

Психофизиологические эксперименты показывают, что зрительная система человека имеет нейронные каналы, чувствительные к сИуО , сигЮ и ¿е/О, которые используются для извлечения из паттерна зрительного потока информации о собственном движении и информации о структуре среды.

С помощью модели оптического потока можно построить формальное описание визуальных свойств трассы дороги с учетом характеристик движения автомобиля. Линии, в любой точке которых касательная совпадает с направлением вектора скорости £), называются линиями тока. Линию тока векторного поля £) можно построить, решив задачу Коши:

¿р рУх~Уу

— =----аг + сохд + о>уРЧ~ со, р

а1 х

ЧУ.-Уг г

=—---~тхр + со +со д -согра (5)

а1 х

Р(1о) = Ро

где / - длина дуги линии тока.

Если линии тока оптического потока, вызванного движением автомобиля, имеют одинаковое направление с кромкой дороги, то движение автомобиля осуществляется гладко и бесконфликтно, а трасса считается зрительно плавной.

Таким образом, связь между образом дороги и линиями тока оптического потока представляет водителю информацию для регулирования своего движения.

В третьей главе представлены разработанные алгоритмы вычисления показателей оптического потока с учетом модели остроты зрения, реализованные в виде прикладной системы (программы) для автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы.

Выражения (2), (3), (4) и (5) получены в предположении непрерывности пространства и времени. Однако существующие аппаратные средства и алгоритмы визуализации трехмерных моделей работают с дискретными элементами пространства и интервалами времени.

Для перехода от бесконечно малых элементов пространства и времени к пикселям и конечным интервалам времени в данной работе были приняты следующие допущения:

- бесконечно малой площади сетчатки человеческого глаза поставлен в соответствие пиксель - минимальный элемент цвета, созданный устройством на поверхности отображения;

- бесконечно малому промежутку времени поставлен в соответствие промежуток меньший или равный интервалу времени между двумя последовательными кадрами в промышленном телевидении. Таким образом, сетчатка человеческого глаза аппроксимируется поверхностью (плоскостью) некоторого устройства отображения (экрана).

Пусть в некоторый момент времени г на экран, методом центрального проецирования спроецирована некоторая трехмерная сцена (рис. 1).

и \ \ \

\ х \ Р

Рис. 1 Представление оптического массива в виде усеченной пирамиды

Здесь использована традиционная для машинной графики левосторонняя система координат с вертикальной осью у, осью х, направленной вправо и осью г, направленной от наблюдателя. Начало системы координат 0\рд расположено в левом нижнем углу прямоугольной области отображения. Ось г проходит через центр области отображения. 02ит> - неподвижная «мировая» система координат сцены.

В момент времени г текстурный элемент О с координатами и>) в системе координат сцены имеет проекцию g на плоскость отображения с координатами (р',(]г). Пусть в момент времени t+At положение узловой точки проекции и/или ориентация оптического массива изменились относительно их значений в момент времени I, При этом, возможно, проекция текстурного элемента сместилась относительно своего первоначального положения на экране.

В момент ?+ЛГ проекция g имеет координаты (р",д")- Тогда модуль вектора {р"-р\есть расстояние, пройденное проекцией § по поверхности отображения за время Дг\ Вектор £) - мгновенная скорость проекции g в момент

/ п * и

5= ^?-. £-!£

А? ' Д/

Совокупность таких векторов по всей области отображения даст искомое векторное поле скоростей.

В момент времени t соответствие координат (гг,у,н') элемента С координатам (р',дг) его проекции определяется матрицей А' преобразующей координаты сцены в экранные координаты. Матрица (А г)'\ обратная к А' определяет обратное преобразование, преобразуя экранные координаты к мировым. Однако, при двух известных координатных компонентах (р'-Дг) проекции g такое преобразование неоднозначно: можно получить лишь луч с вершиной в точке наблюдения, проходящий через экранную плоскость в точке (р',дг). Однако, можно заметить, что существующим подсистемам визуализации трехмерной графики на основе прямого проецирования, при построении проекции сцены, необходимо сохранять информацию о глубине точек представляемых поверхностью отображения. Глубина текстурных элементов, отображаемых на экране в текущий момент времени хранится в буфере глубины (г-буфере). Зная три координатные составляющие проекции текстурного элемента и матрицу обратного преобразования в момент времени г, можно найти абсолютные (мировые) координаты текстурного элемента:

где г'- значение глубины элемента в экранных координатах.

Зная матрицу преобразования координат А" в момент времени М-Дг, можно получить экранные координаты (р",д") проекции g в момент времени М-Дг:

Таким образом, получено соответствие текстурного элемента С и его проекций в моменты времени I и /+Д? (рис. 2):

(7)

(8)

(9)

где В = {А')'х -А".

(и.У.И/)

неподвижная система координат

Рис. 2 Нахождение координат проекции g в момент времени t+At

Подставляя р', д' и соответствующие им р", ц", в выражение (6) по всей поверхности области отображения можно найти искомое векторное поле оптического потока.

Для вычисления инвариантов оптического потока достаточно знания проекций мгновенных скоростей, как минимум, в трех точках в малой окрестности. Рассмотрим область отображения в окрестности точки с координатами {риЦ\). Образ текстурного элемента С\, отображаемый данной точкой, имеет вектор скорости Д с проекциямиП\р и на осир ид соответственно. Образ g2 элемента О г, точки (р\$\+\) имеет вектор скорости 02 с проекциями 02р и В2т И образ gз элемента точки (р>|+1, д\) имеет вектор скорости В3 с проекциями £>3р и £>3г

С учетом допущений, принятых при расчете поля скоростей, формулы (2), (3) и (4) примут, соответственно, следующий вид:

£>,,) + (£>,,-Д,); (10)

СМг/А=фз,-Д?)-(Д2я-Д?); (11)

¿еА = Жо~-о^)-фгч - А,))2 + ((А, + (Д7- АрУ)т • (12)

Вычисление динамической зрительной плавности происходит следующим образом. Согласно теореме Лагранжа о конечных приращениях, для функ-

ции, дифференцируемой на некотором интервале, существует точка, принадлежащая этому интервалу, производная в которой равна отношению приращения функции на интервале к его длине. При этом производная функции имеет смысл тангенса угла наклона касательной к графику функции.

j *

Значение динамической зри-

!

тельной плавности в точке А, выра-

■çt

I t

г -Là.: <

i жается через угол ц> между направ-

г > W лен нем вектора мгновенной скоро-

" ! ■ ' ■ -; о-1 • - ... . 1 а Xi

}■ « -ж. 7-;- ■ ' :tu . ' ■ :

сти текстурного элемента ït углом наклона касательной к кромке дороги в точке А.

Для нахождения касательной к . границе проекции трассы дороги в точке A m плоскости отображения, Рнс 3 Нахождение углового рассмотрим квадратную область S в

коэффициента касательной окрестности этой точки (рис. 3).

к границе проекции tgy/

Введем систему координат Oij с началом в левом нижнем угле области S. Точка A(iaj„) лежит в центре области S. Точки B{ihjh) и C{ic,jc) лежат на кромке проекции дороги и на границе области 5. С учетом ранее принятых допущений, угловой коэффициент касательной в точке А равен: tg(f = (Je- jbïi% - h)-

Предложенный в данной работе метод учета остроты человеческого зрения при вычислении инвариантом и других характеристик оптического потока базируется на концепции нечетких множеств и заключается в следующем.

Поле зрения водителя имеет размеры m х п точек. Пусть Л/д^у) - значение параметра оптического потока в точке с координатами (л\у) без учета остроты зрения, а :tvv) — острота зрения в этой точке.

Тогда ¡v - средневзвешенное значение параметра оптического потока по всему полю зрения с учетом остроты зрения будет;

, 03)

Нлсад*

Рис. 4 Зависимость остроты зрения от угла наблюдения в градусах по горизонтали х и вертикали у

Снижение остроты зрения в направлении от центра поля зрения к периферии происходит по функции, близкой к равнобочной гиперболе. Используемая в работе конфигурация поля остроты зрения приведена на рис. 4.

Границами поля зрения были приняты углы наблюдения, при которых острога зрения близка к нулю (меньше 0,01 от максимального значения) или ограничена конфигурацией салона транспортного средства (40° по вертикали).

Предложенные в данной работе алгоритмы вычисления показателей оптического потока были реализованы в инструментальном средстве для автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы, включающем компьютерное моделирование зрительного восприятия с использованием системы визуализации виртуальной реальности на основе явного представления модели Ореп1пуеЩог.

Па рис. 5 приведена обобщенная схема функционирования имитационной модели зрительного восприятия.

Блок 1. Осуществляется ввод исходных данных и задание начальных значений имитационного эксперимента. При этом производится: загрузка геометрии сцены и позиционирование в ней наблюдателя; считывание поля остроты зрения, установка углов зрения и размеров области отображения; задание времени моделирования Т-а траектории и режима движения транспортного средства, траектории движения взгляда водителя.

_1_

С конец )

Рис. 5 Обобщенная схема алгоритма модели зрительного восприятия параметров движения

Блок 2. Проверка на окончание периода времени моделирования эксперимента Т7.

Блок 3. Установка текущего положения и ориентации взгляда водителя в пространстве.

Блок 4. Проверка на начало моделирования. В начальный момент времени буфер глубины еще не проинициализирован.

Блок 5. Расчет матрицы преобразования координат.

Блоки 6 и 7. Циклы расчета показателей оптического потока по всей поверхности отображения.

Блок 8. Проецирование точки (¡¿¿[у]) из предыдущей итерации в текущее пространство.

Блок 9. Расчет инвариантов оптического потока в точке @¿).

Блок 10. Проверка на принадлежность точки (у) проекции кромки дороги.

Блок 11. Вычисление угла <р между касательной к проекции кромки дороги и вектором скорости в точке касания (У).

Блок 12. Вычисление средневзвешенных значений инвариантов и угла <р.

Блок 13. Визуализация скалярных полей дивергенции, вихря, деформации и кромки дороги.

Блок 14. Сохранение текущего буфера глубины и матрицы преобразования координат до следующей итерации.

Блок 15. Обработка результатов компьютерного эксперимента и сохранение их в дисковом файле.

Варьируемыми параметрами модели являются:

- геометрические параметры дороги (ширина проезжей части, длина прямой, радиус поворота и т.д.);

- габариты, форма, расположение и ориентация щита относительно дороги;

- траектория движения и скоростной режим транспортного средства;

- направление взгляда и высота глаз наблюдателя относительно поверхности дороги;

- продолжительность и время начала наблюдения;

- конфигурация поля остроты зрения (для учета индивидуальных особенностей наблюдателя).

Выходные данные модели представляются в виде временных рядов следующих параметров:

- показатель динамической зрительной плавности трассы дороги (средневзвешенное значение угла <р между касательной к проекции кромки дороги и вектором скорости в точке касания);

- инварианты оптического потока:

• средневзвешенное значение дивергенции оптического потока;

• средневзвешенное значение вихря оптического потока;

• средневзвешенное значение деформации оптического потока;

- отношение площади проекции объекта наблюдения к величине поля зрения.

В четвертой главе описана методика автоматизированной оценки рисков безопасности дорожного движения в проектных вариантах размещения придорожной рекламы.

Важнейшим критерием оценки зрительного восприятия водителем параметров движения является критерий зрительной плавности трассы дороги. При отвлечении взгляда водителя на объекты придорожной рекламы неизбежно изменение динамической зрительной плавности трассы дороги, что влечет за собой ухудшение зрительного восприятия водителем параметров движения и повышение рисков безопасности дорожного движения.

При оценке динамической зрительной плавности учитывается степень расхождения линий тока оптического потока, возникающего на сетчатке глаза водителя при движении, и образа (проекции) кромки дороги на сетчатке. Для нахождения этого расхождения вычисляется угол <р между касательной к кромке дороги и вектором скорости в точке касания. В качестве критерия, определяющего степень влияния варианта расположения придорожной рекламы на зрительное восприятие водителем параметров движения, берется абсолютное значение разности А<р между средневзвешенным значением ср при наблюдении водителем варианта придорожной рекламы и эталонным значением (р. Эталонным значением является значение (р при фиксации взгляда водителя в данной дорожной обстановке при отсутствии размещения рекламы. Наилучшим вариантом расположения придорожной рекламы будет являться вариант с наименьшим значением Ар.

Поскольку время наблюдения придорожной рекламы водителем может варьироваться, при определении наилучшего расположения придорожной рекламы сравниваются интегральные значения АФ за время наблюдения:

I,

АФ=]&<рЖ, (14)

'1

где и ь соответствуют начальному и конечному моментам времени наблюдения. При этом /[ выбираются па одинаковом удалении от места расположения рекламы для каждого варианта расположения.

При таких условиях, с точки зрения динамической зрительной плавности трассы дороги, наилучшим вариантом расположения придорожной рекламы. будет являться вариант с наименьшим интегральным значением АФ. Таким образом, АФ является мерой риска безопасности дорожного движения при оценке проектных вариантов размещения придорожной рекламы.

В качестве примера реализации методики автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы приведем участок Волоколамском шоссс вблизи левого поворота между городом Красногорск и поселком Опалк-

На рассматриваемом участке Волоколамского шоссе имеется четыре полосы движения (по две в каждом направлении), ширина каждой полосы 3,5 м. Внутренний радиус поворота составляет 300 м, угол поворота: 45%, У поворота с правой стороны дороги по направлению движения в сторону г. Красногорска расположен рекламный щит (рис. 6).

Рис, 6 Вид реально установленного рекламного щита

Размеры щита 6x3 метров. Щит повернут на 12° от перпендикуляра к направлению дороги в ближайшей к щиту точке. Центр щита находится на расстоянии 5,5 м от обочины дороги, на высоте 5,1 м от поверхности проезжей части.

Центр щита расположен на расстоянии 75 м после начала поворота в сторону г. Красногорска, по прямой продолжающей правую кромку дороги до поворота и на расстоянии 3,5 м влево от этой прямой.

Сравним следующие проектные варианты расположения щитов (рис. 7).

1

Ш 4 3 I шя

1

- -

Рис. 7 Вид на щиты придорожной рекламы у левого поворота радиусом 300 м с расстояния 75 м до начала поворота

Центры щитов расположены на прямых р/, р2, рз и р4 перпендикулярных к направлению дороги и точках, ближайших к соответствующим щитам. Все рекламные щиты имеют габариты 6x3м. Центры всех щитов находятся на высоте 5,1 м над поверхностью дороги.

Центр щита №1 расположен на расстоянии 5,75 м левее левой кромки дороги, за 50 м до начала поворота. Центр щита №2 расположен на расстоянии 5,75 м правее правой кромки дороги, за 50 м до начала поворота. Центр щита №3 расположен на расстоянии 75 м после поворота по прямой продолжающей правую кромку дороги до поворота. Центр гцита №4 расположен на расстоянии 100 м после поворота по прямой продолжающей правую кромку дороги до поворота и на расстоянии 12,75 м влево от этой прямой.

Моделируется движение автомобиля со скоростью 25 м/с по крайней правой полосе движения в сторону г. Красногорска.

Рис. 8 Зависимость средневзвешенного значения угла 9 от расстояния с] до начала поворота для вариантов расположения щита №1, №2, №3 и №4

Рис. 9 Зависимость нарастающего значения показателя риска АФ от времени наблюдения с расстояния 100 м до прямых р1, р2, рЗ и р4 для вариантов расположения щита №1, №2, №3 и №4 На рис. 8 приведены зависимости от расстояния до начала поворота, средневзвешенного значения угла (р для различных вариантов направления взгляда водителя. Для варианта №0 взгляд водителя всегда направлен вперед на дорогу на расстояние 75 м. Для вариантов №1, №2, №3 и №4 взгляд водителя направлен в центр щита №1, №2, №3 и №4 соответственно.

На рис. 9 приведены зависимости от времени наблюдения нарастающих интегральных показателей риска АФ от времени наблюдения соответствующих щитов. Из графиков, изображенных на рис. 9, в частности, следует, что при непрерывном наблюдении щитов в течение 3 с при приближении к прямым р!,р2, р3 и р4 соответственно, с расстояния 100 метров со скоростью 25 м/с вариант расположения рекламного щита №1 обладает наименьшим показателем риска безопасности дорожного движения.

у. градусы

300 250 200 150 100 50

0 -50 -100 с/, метры

АФ, градусы ■секунды

Ь 1

0 0.2 0.4 0.6 0.6

1 12 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6 2.8 3

I, секунды

Заключение:

В диссертации предлагается решение актуальной задачи, заключающейся в разработке подхода к оценке рисков безопасности дорожного движения и его реализации в методическом и инструментальном обеспечении для автоматизированной оценки проектных зариантов придорожной рекламы.

В диссертации автором получены следующие научные результаты.

1. Предложен новый набор критериев оценки проектных вариантов придорожной рекламы (группа критериев безопасности).

2. Разработаны и обоснованы методы получения исходной информации для автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы (включая методику проведения компьютерных экспериментов на участке размещения придорожной рекламы).

3. Разработана методика автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы с учетом ее влияния на безопасность дорожного движения; на основе методики разработано инструментальное средство.

4. Разработанная методика представлена в виде компьютерной программы представляющей собой новое средство взаимодействия «проектировщик-система» в области оценки и выбора проектных вариантов придорожной рекламы.

5. Разработанная методика опробована для оценки проектных вариантов придорожной рекламы на участках федеральных автомобильных магистралей, расположенных в Московской области; полученные результаты были использованы при разработке ГОСТ Р 52289-2004, о чем имеются акт о внедрении ФГУП «РосдорНИИ».

Основные положения и результаты диссертации отражены в следующих публикациях автора:

1. Еремин В.М., Кольтяпин М.В., Янов А.В. Программа визуализации трехмерной динамической системы с одновременным расчетом поля оптического потока и его инвариантов в режиме реального времени // Депонировано в ВИНИТИ 18.11.2003, №1986 - В2003.

2. Еремин В.М., Кольтяпин М.В. Компьютерная модель оценки инвариантов оптического потока // Тезисы докладов XV Международой интернет-конференции молодых ученых, аспирантов и студентов по современным проблемам машиноведения, 3-5 декабря 2003г. - М.: ИМАШ РАН, 2003. - с.40.

3. Eremin V.M., Koltyapin M.V. Computer évaluation of optic flow invariants // Участие молодых ученых, инженеров и педагогов в разработке и реализации инновационных технологий: Сборник научных докладов IV Международной научно-практической конференции, 24-28 ноября 2003г. - М.: МГИУ, 2003. -с.199-201.

4. Eremin V.M., Koltyapin M.V. Optical Flow Invariants in Models of Driver's Visual Perception // Graphicon 2004, XIV international conférence proceedings. Moscow, 6-10 September 2004.

5. Eremin V.M., Koltyapin M.V. Models of visual perception and traffic safety // Проблемы управления безопасностью сложных систем. Труды XII международной конференции. Москва, декабрь 2004. - М.: РГТУ. - с.388-391.

6. Еремин В.М., Кольтяпин М.В. Зрительное восприятие параметров движения: проблемы формализации // Философия искусственного интеллекта. Материалы Всероссийской междисциплинарной конференции, г.Москва, МИЭМ, 17-19 января 2005 г. - М.: ИФ РАН, 2005. - с.279-281.

7. Eremin V.M., Koltyapin M.V. Models of visual perception for smooth driving estimation // Проблемы регионального и муниципального управления. Материалы междунар. науч. конф. Москва, 26 апреля 2006 года / Рос. гос. гуманит. ун-т. Ин-т управления экономики и права, Рос. акад. наук. Ин-т проблем управления РАН, Мэрия Москвы; Сост: Н.И. Архипова, В.Д. Королев, Н.И. Косякова, В.В. Кульба, Н.В. Овчинникова, O.JI. Седова, М.Е. Этингоф. - М.: РГГУ, 2006. - с.87-90.

8. Кольтяпин М.В. Использование компьютерной модели оптического потока для сравнительной оценки влияния придорожной рекламы на зрительное восприятие дорожной обстановки водителями // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы Первой Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Москва, МИРЭА, 6-8 апреля 2006г. - М.: ИИнтеЛЛ, 2006. - с.358-361.

9. Еремин В.М., Кольтяпин М.В. Оценка влияния расположения наружной рекламы на безопасность дорожного движения // Проблемы управления безопасностью сложных систем. Труды XIV международной конференции. Москва, декабрь 2006. - М.: РГГУ. - с.514-518.

Ю.Кольтяпин М.В. Вычисление инвариантов оптического потока для оценки параметров изображений движущихся объектов // Информационная математика, - М.: МГГУ, 2006.

П.Еремин В.М., Кольтяпин М.В. Моделирование зрительного восприятия водителя средств наружной рекламы // Транспорт: наука, техника, управление / ВИНИТИ, № 1,2007.

Подписано в печать 25,01,2007 ■ Формат60x90/16

Объем 1 п. л. Тираж 100 экз. Заказ №525"

Типография Московского государственного горного университета. Москва, Ленинский проспект, 6.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. УЧЕТ ЗРИТЕЛЬНОГО ВОСПРИЯТИЯ НАРУЖНОЙ РЕКЛАМЫ ПРИ ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ ПРОЕКТНЫХ ВАРИАНТОВ ЕЕ РАЗМЕЩЕНИЯ.

1.1. Современные подходы к оценке проектных вариантов наружной рекламы

1.1.1. Виды рекламы.

1.1.2. Особенности восприятия наружной рекламы.

1.1.3. Методики экспертизы проектных вариантов наружной рекламы.

1.2. Основные подходы к исследованию зрительного восприятия.

1.2.1. Когнитивный подход к исследованию зрительного восприятия.

1.2.2. Экологический подход к исследованию зрительного восприятия .31 1.2.2.1. Концепция инвариантов в экологической оптике.

1.3. Компьютерные системы визуализации виртуальной реальности.

1.3.1. Методы визуализации объемных моделей.

1.3.1.1. Способы описания трехмерных объектов.

1.3.1.2. Системы координат.

1.3.1.3. Проекции.

1.3.1.4. Удаление невидимых линий и поверхностей.

1.3.1.5. Обобщенная структура ЗБ-конвейера.

1.3.1.6. Метод трассирования лучей.

1.3.1.7. Метод диффузного отражения.

1.3.2. Основные программные интерфейсы трехмерной графики.

1.3.2.1. OpenGL.

1.3.2.2. Direct3D.

1.3.2.3. Сравнение интерфейсов трехмерной графики.

1.3.3. Системы визуализации на основе явного представления модели.

Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. ФОРМАЛЬНЫЙ ПОДХОД К МОДЕЛИРОВАНИЮ ЗРИТЕЛЬНОГО ВОСПРИЯТИЯ.

2.1. Обоснование использования имитационного моделирования в качестве источника информации о зрительном восприятии параметров движения.

2.2. Имитационное моделирование транспортных потоков.

2.3. Концептуальная модель формализации экологического подхода к зрительному восприятию.

2.3.1. Инварианты оптического потока.

2.3.1.1. Физический смысл дивергенции оптического потока.

2.3.2. Характеристика динамической зрительной плавности.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. КОМПЬЮТЕРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО СРЕДСТВА ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОЦЕНКИ ПРОЕКТНЫХ ВАРИАНТОВ ПРИДОРОЖНОЙ РЕКЛАМЫ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ЗРИТЕЛЬНОГО ВОСПРИЯТИЯ.

3.1. Основные принципы компьютерного моделирования зрительного восприятия.

3.1.1. Расчет поля скоростей оптического потока.

3.1.2. Расчет полей инвариантов оптического потока.

3.1.3. Нахождение касательной к проекции кромки в точке.

3.1.3.1. Нахождение углового коэффициента касательной методом обхода периметра области S.

3.1.3.2. Нахождение углового коэффициента касательной методом обхода проекции кромки в области S.

3.1.4. Модель остроты зрения.

3.2. Программная реализация инструментального средства автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы.

3.2.1. Выбор и обоснование средств разработки.

3.2.2. Форматы входных и выходных данных.

3.2.3. Обобщенная схема алгоритма.

3.2.4. Описание интерфейса взаимодействия с пользователем.

Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. МЕТОДИКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОЦЕНКИ РИСКОВ БЕЗОПАСНОСТИ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ В ПРОЕКТНЫХ ВАРИАНТАХ РАЗМЕЩЕНИЯ ПРИДОРОЖНОЙ РЕКЛАМЫ.

4.1. Методика автоматизированной оценки влияния средств придорожной рекламы на риски безопасности дорожного движения.

4.2. Применение разработанной методики для оценки рисков безопасности дорожного движения на прямолинейных участках дороги.

4.3. Использование разработанной методики для оценки рисков безопасности дорожного движения на криволинейных участках дороги.

4.4. Методика оценки рисков в системах поддержки принятия решения по выбору проектных вариантов придорожной рекламы.

4.4.1. Системы поддержки принятия решений.

4.4.2. Разработанная методика, как элемент системы поддержки принятия решения по выбору проектных вариантов придорожной рекламы.

Выводы по главе 4.

По данным консалтингового агентства PricewaterhouseCoopers, российский рынок наружной рекламы вошел в тройку ведущих стран Европы, уступая первое и второе места Великобритании и Франции соответственно. Ожидается, что в 2006 году объем рынка вырастет на 27% и составит $1,27 млрд. против $1 млрд. в 2005 году [171].

При этом Ассоциация коммуникационных агентств России (АКАР), которая традиционно поставляет данные о российском рынке рекламы для большинства отчетов западных консалтинговых компаний, оценила рынок наружной рекламы в 2005 году в $910 млн. [7]. По данным АКАР за первое полугодие 2006 года рост рынка наружной рекламы в России составил 29% по отношению к аналогичному периоду 2005 года [8].

Такие прогнозы делают наружную рекламу, наряду с телекомпаниями, одним из самых привлекательных для инвестиций медиасегментов.

Однако, введенный 1 сентября 2005 года ГОСТ 52044-2003 [28] регламентирующий технические требования к средствам наружной рекламы «. не учитывает специфику разных типов и форматов рекламных конструкций и условия их восприятия. При отсутствии основанной на исследованиях доказательной базы, ГОСТ 52044-2003 вводит запретительные требования, которые по экспертным оценкам оставляют вне правового поля до 80 процентов установленных на законных основаниях рекламных конструкций, что ставит под угрозу существование и развитие целой отрасли экономики» [95].

Проблема стоит настолько остро, что разработчики государственного стандарта - сотрудники Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии - признают, что ГОСТ, вступивший в силу в 2005 году, нуждается в доработке и что в ближайшее время появится новая его редакция [20].

При этом основным принципом нормирования тех или иных показателей размещения средств наружной рекламы должен быть принцип приоритетности обеспечения безопасности дорожного движения для его участников над экономическими результатами хозяйственной деятельности [99].

В свою очередь на предприятиях, занимающихся созданием и размещением наружной рекламы, оценка проектных вариантов размещения рекламы с точки зрения ее влияния на безопасность дорожного движения осуществляется на основе экспертных оценок, которые по своей природе субъективны и противоречивы.

Таким образом, назрела необходимость в уточнении и научном обосновании критериев оценки и выбора вариантов наружной рекламы с учетом безопасности дорожного движения, что предопределило выбор темы диссертации, цели и задач исследования. Цель работы

В диссертации предлагается подход к оценке рисков безопасности дорожного движения и его приложение к автоматизированной оценке проектных вариантов придорожной рекламы. Идея работы

Основная идея работы заключается в разработке методического и инструментального обеспечения, позволяющего оценить проектные варианты расположения придорожной рекламы с учетом показателей оптического потока экологического подхода к зрительному восприятию. Задачи исследования:

- анализ современных подходов к оценке проектных вариантов придорожной рекламы;

- анализ основных подходов к исследованию зрительного восприятия;

- разработка и обоснование методов получения исходной информации о зрительном восприятии параметров движения водителями транспортных средств;

- анализ существующих компьютерных систем визуализации виртуальной реальности;

- разработка алгоритмов и компьютерных программ для оценки влияния расположения придорожной рекламы на риски безопасности дорожного движения;

- разработка методики использования подхода для решения управленческих задач и апробация данной методики. Теоретической и методологической базой исследования послужили работы ведущих отечественных и зарубежных специалистов в области зрительного восприятия. Научно-методологический инструментарий диссертационного исследования включает системный и ситуационный подходы, экологический подход к зрительному восприятию, теорию инвариантов векторных полей, методы компьютерной визуализации виртуальной реальности и математического моделирования сложных систем.

Защищаемые научные положения и их новизна:

- предложен новый набор критериев оценки проектных вариантов придорожной рекламы (группа критериев безопасности);

- разработаны и обоснованы методы получения исходной информации для автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы (включая методику проведения компьютерных экспериментов на участке размещения придорожной рекламы);

- разработана методика автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы с учетом ее влияния на безопасность дорожного движения, и на основе методики разработано инструментальное средство. Научное значение состоит в:

- научном обосновании критериев оценки проектных вариантов размещения придорожной рекламы;

- выявлении влияния придорожной рекламы на зрительное восприятие водителем дорожной обстановки с учетом ряда факторов;

- определении количественного показателя степени влияния придорожной рекламы на зрительное восприятие водителем дорожной обстановки. Практическое значение результатов диссертации заключается в их направленности на решение конкретных задач, стоящих перед регулирующими органами и предприятиями, занимающимися созданием и размещением придорожной рекламы. Использование предложенной методики и разработанного инструментария позволяет повысить точность и научную обоснованность принимаемых решений в вопросах оценки проектных вариантов придорожной рекламы. Результаты диссертационного исследования нашли практическое применение при разработке ГОСТ Р 52289-2004, подтвержденное актом о внедрении ФГУП «РосдорНИИ».

Апробация работы. Основные положения и результаты выполненного исследования докладывались и обсуждались на XV международной интернет-конференции молодых ученых, аспирантов и студентов по современным проблемам машиноведения, на IV международной научно-практической конференции «Участие молодых ученых, инженеров и педагогов в разработке и реализации инновационных технологий», на XIV международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению «Графикон», на всероссийской междисциплинарной конференции «Философия искусственного интеллекта», на 1-й всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Искусственный интеллект: философия, методология, инновации», на международной научной конференции «Проблемы регионального и муниципального управления», а также на ежегодных международных конференциях «Проблемы управления безопасностью сложных систем».

Публикации. Основное содержание диссертации отражено в одиннадцати публикациях автора. В их числе семь публикаций в материалах международных научных конференций.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав основного текста, заключения, библиографического списка (212 наименований) и приложения, содержит 81 рисунок и 8 таблиц.

Выводы по главе 4

1. Разработана методика автоматизированной оценки проектных вариантов размещения придорожной рекламы с учетом влияния средств придорожной рекламы на риски безопасности дорожного движения.

2. Предложенная методика опробована на реальных примерах для оценки проектных вариантов размещения придорожной рекламы на участках Волоколамского и Дмитровского шоссе.

3. Использование данной методики в качестве элемента СППР позволяет учитывать при оценке и выборе проектных вариантов придорожной рекламы, как строго экономические критерии, так и объективные критерии безопасности дорожного движения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации предлагается решение актуальной задачи, заключающейся в разработке подхода к оценке рисков безопасности дорожного движения и его реализации в методическом и инструментальном обеспечении для автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы. В диссертации автором получены следующие научные результаты.

1. Предложен новый набор критериев оценки проектных вариантов придорожной рекламы (группа критериев безопасности).

2. Разработаны и обоснованы методы получения исходной информации для автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы (включая методику проведения компьютерных экспериментов на участке размещения придорожной рекламы).

3. Разработана методика автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы с учетом ее влияния на безопасность дорожного движения; на основе методики разработано инструментальное средство.

4. Разработанная методика представлена в виде компьютерной программы представляющей собой новое средство взаимодействия «проектировщик-система» в области оценки и выбора проектных вариантов придорожной рекламы.

5. Разработанная методика опробована для оценки проектных вариантов придорожной рекламы на участках федеральных автомобильных магистралей, расположенных в Московской области; полученные результаты были использованы при разработке ГОСТ Р 52289-2004, о чем имеются акт о внедрении ФГУП «РосдорНИИ».

1. Айзенберг М. Менеджмент рекламы. М.: ИнтелТех, 1993.

2. Андрианов А.Н., Бычков С.П., Хорошилов А.И. Программирование на языке СИМУЛА-67. М.: Наука, 1985.

3. Ануфриев И., Смирнов А., Смирнова Е. MATLAB 7.0 в подлиннике. -СПб.: БХВ-Петербург, 2005.

4. Атнашев П. Сферические треугольники использование в трехмерной графике, http://www.ixbt.com/video/sphere-triangles.shtml, 2001.

5. Арефьев П. Костюм виртуальной реальности для пилотов самолетов-роботов. http://science.compulenta.ru/28648,2002.

6. Арнхейм Р. Искусство и визуальное восприятие. М.: Прогресс, 1974.

7. Ассоциация Коммуникационных Агентств России. Объем рекламы в средствах ее распространения в 2005 году. http://www.akarussia.ru/res/?id=l 781, 2006.

8. Ассоциация Коммуникационных Агентств России. Объем рекламы в средствах ее распространения за первое полугодие 2006 года. http://www.akarussia.ru/information/market/polyg/, 2006.

9. Бабков В.Ф. Ландшафтное проектирование автомобильных дорог. М.: Транспорт, 1970.

10. Бахвалов Л.А. Компьютерное моделирование: долгий путь к сияющим вершинам? // Компьютерра, №40, 1997.

11. Барабанщиков В.А. Основные направления и тенденции развития психологии восприятия // Психология восприятия. М.: Наука, 1989.

12. Бернштейн Н.А. О построении движений. М.: Медгиз. - 1947, - 225 с.

13. Бессмельцева О., Косарский Ю. Формат кадра и восприятие телевизионного изображения // «625», №4, 2004.

14. Бреусов А. Современные технологии трехмерной графики // Домашний ПК, №8-9, 2003.

15. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978.

16. Валентинов Е. Open Inventor как средство разработки интерактивных графических приложений // Открытые системы, №6, 1997.

17. Ваннах М. Нищета и величие имитационного моделирования // Компьютерра, №24, 2002.

18. Величковский Б.М. Современная когнитивная психология. М.: МГУ, 1982.

19. Викторова М. «Наружка» просит защиты. Российская газета (Федеральный выпуск), №4142 от 11 августа 2006 г. http://www.rg.ru/2006/08/ll/Yaroslavl-gost.html. 2006.

20. Волков В.В., Луизов В.А., Овчинников Б.В., Травникова Н.М. Эргономика зрительной деятельности человека. Л.: Машиностроение, 1980.

21. ВСН 25-86. Указания по обеспечению безопасности движения на автомобильных дорогах. М.: Транспорт. 1988.

22. Вудсон У., Коновер Д. Справочник по инженерной психологии для инженеров и художников-конструкторов. -М.: Мир, 1968.

23. Гермогенова Л.Ю. Как сделать рекламу магазина. М.: РусПартнер Лтд., 1994.

24. Гермогенова Л.Ю. Эффективная реклама в России. Практика и рекомендации. М.: РусПартнер Лтд., 1994.

25. Гибсон Дж. Экологический подход к зрительному восприятию: Пер. с англ./Общ. ред. и вступ. ст. А.Д. Логвиненко. М.: Прогресс, 1988.

26. Горбатов В.А. Фундаментальные основы дискретной математики. М.: Наука, Физматлит, 2000.

27. ГОСТ Р 52044-2003. Наружная реклама на автомобильных дорогах и территориях городских и сельских поселений. Общие технические требования и правила размещения. М.: Издательство стандартов, 2003.

28. Грегори Р. Разумный глаз. М.: Мир, 1972.

29. Гультяев А.К. MATLAB 5.2 Имитационное моделирование в среде Windows: Практическое пособие. СПб.: КОРОНА принт, 1999.

30. Гультяев А.К. Визуальное моделирование в среде MATLAB 5.2. СПб: Питер, 2000.

31. Дал У.И., Мюрхауг Б., Нюгорд К. Универсальный язык моделирования. -М.: Мир, 1969.

32. Дегтярев М. Виртуальная перчатка Р5 Glove. http://www.hardwareportal.ru/Multimedia/P5glove, 2006.

33. Демидов В.Е. Сущность рекламы и психология ее восприятия. М.: Внешторгреклама, 1984.

34. Дискретная математика: Учеб. для студентов вузов / В.А. Горбатов, А.В. Горбатов, М.В. Горбатова. М.: ООО «Издательство ACT»: ООО «Издательство Астрель», 2003.

35. Дорри М.Х., Рощин А.А. Инструментальные средства «Экспресс-Радиус» для автоматизации динамических расчетов систем управления // Приборы и системы управления, №3, 1996.

36. Дымченко JL Критика полигональной технологии, ее возможная альтернатива, http://www.ixbt.com/video/virtualray-engine.shtml, 2002.

37. Дымченко J1. Механика виртуальности: RayTracing. http://www.computerra.ru/hitech/36685, 2004.

38. Дымченко J1. Пример реализации в реальном времени метода трассировки лучей: необычные возможности и принцип работы. http://www.ixbt.com/video/rt-raytracing.shtml, 2001.

39. Емельянов А.А., Власова Е.А. Структурный анализ и имитационное моделирование в системе PILIGR1M: Учебное пособие / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики

40. МЭСИ); Каф. Общей теории систем и системного анализа. М.: МЭСИ, 1999.

41. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование. Язык РДО. М.: АНВИК, 1998. - 428 с.

42. Еремин В.М. Имитационное моделирование сложных систем. // НТИ, серия 2, №6, 1999, с. 13-17.

43. Еремин В.М. Теория имитационного моделирования транспортных потоков в проектировании дорог и организации движения // Повышение транспортных качеств автомобильных дорог и безопасности движения. Сб. научн. трудов/МАДИ, 1986, с.3-14.

44. Еремин В.М., Уткин А.В. Зрительное восприятие движения и управление автомобилем // Офтальмоэргономика: Итоги и перспективы, Тезисы докладов международного семинара. Москва 13-15 февраля 1991. М.: МНИИГБ им. Гельмгольца, 1991, с. 12-13.

45. Еремин В.М., Уткин А.В. Модель динамической перспективы дорожной обстановки при управлении автомобилем // Некоторые вопросы безопасности дорожного движения. Труды НИЦБД МВД ГССР. -Тбилиси: Мецниерба, 1989, вып.З, с.71-85.

46. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.

47. Запорожец А.В., Ветер J1.A., Зинченко В.П., Рузская А. Г. Восприятие и действие. М.: 1967.

48. Затуливетер Ю.С. Информация и эволюционное моделирование // Труды международной конференции «Идентификация систем и задачиуправления SICPRO'2000» (М., 26-28 сент. 2000 г.), М.: ИПУ РАН, 2000.

49. Ильин В.А., Позняк Э.Г. Основы математического анализа. Ч.П. М.: Наука. - 1980.

50. Ишутин В.Н. Некоторые показатели функции зрения летного состава // Тез. 3-й Всесоюз. научно-практич. конф. по безопасности полета. 1983, с. 118-119.

51. Каневский Е.М. Эффект рекламы. М.: Экономика, 1980.

52. Картер Г. Эффективная реклама. М.: Прогресс, 1991.

53. Кенинг Т. Психология рекламы. М., 1925.

54. Керниган Б., Ричи Д. Язык Си. М.: Мир, 1982.

55. Коваленко В. OpenGL, что дальше? // Открытые системы, №3, 1998.

56. Котлер Ф. Основы маркетинга: Пер. с англ. М.: Прогресс, 1991.

57. Кравков С.В. Глаз и его работа. М.: Изд-во АН СССР, 1950.

58. Кузиков А.А. Количественная оценка зрительной плавности автомобильных дорог. Дисс. на соискание ученой степени к.т.н, Л.: ЛИСИ, 1974.

59. Ламот А. Программирование трехмерных игр для Windows. Советы профессионала по трехмерной графике и растеризации.: Пер. с англ. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2004.

60. Ларичев О.И. Некоторые проблемы искусственного интеллекта // Сборник трудов ВНИИСИ №10, 1990, с. 1-9.

61. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, Физматлит, 1996.

62. Лебедев А.Н. Зигзаг удачи или точные технологии? Психологическая экспертиза наружной рекламы: проблемы и методы // Рекламный мир, №8(47), 1996.

63. Лебедев А.Н. Опыт психологической экспертизы наружной рекламы // Реклама и жизнь, №1, 1997.

64. Лебедев А.Н., Боковиков А.К. Экспериментальная психология в российской рекламе. М.: Издательский центр «Академия», 1995.

65. Лебедев-Любимов А.Н. Психология рекламы. СПб.: Питер, 2002.

66. Линдсей Г., Норман Д. Переработка информации у человека: Введение в психологию. М.: 1974.

67. Лобанов Е.М. Проектирование дорог и организация движения с учетом психофизиологии водителя. М.: Транспорт, 1980.

68. Мануйлов М.А. Психология рекламы. М.: Гостехиздат, 1925.

69. Мануйлов М.А. Реклама. М.: Изд-во ВСНХ, 1924.

70. Марр Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов. М: Радио и связь, 1987.

71. Мартин Ф. Моделирование на вычислительных машинах. М.: Советское радио, 1972.

72. Матроссян М. 3ds max 6 для Windows. М.: ДМК Пресс, 2004.

73. Мешков А., Тихомиров Ю. Visual С++ и MFC. Программирование для Windows NT и Windows 95. В трех томах. СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 1997.

74. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.

75. Моль А. Теория информации и эстетическое восприятие. М.: Мир, 1966.

76. Мороз Д. История компьютерного кинематографа. http://www.3dnews.ru/editorial/lcinema, 2004.

77. Мюррей Д., Ван Райпер У. Энциклопедия форматов графических файлов: Пер. с англ. К.: Издательская группа BHV, 1997.

78. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Наука, 1986.

79. Огилви Д. Откровения рекламного агента. М.: Финстатинформ, 1994.

80. Огилви Д. Тайны рекламного двора. Советы старого рекламиста. М.: Изд-во Ассоциации работников рекламы, 1995.

81. Основы психофизиологии / Отв. ред. Ю.И. Александров, М.: ИНФРА-М, 1998.

82. Основы сенсорной физиологии / Под ред. Р. Шмидта. М.: Мир, 1984.

83. Панкратов Ф.Г., Баженов Ю.К., Серегина Т.К., Шахурин В.Г. Рекламная деятельность: Учебник для студентов высших учебных заведений. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Маркетинг, 1999.

84. Пинегин Н.И. Кванты света и зрения // Тр. ГОИ. -T.XXXII. Вып. 161, 1963.

85. Познавательные процессы: ощущения, восприятие. Под ред. А.В. Запорожца, Б.Ф. Ломова, В.П. Зинченко. М.: Педагогика, 1982.

86. Прицкер А. Моделирование на СЛАМ 2. М.: Наука, 1984.

87. Прохоров А. Многоликая виртуальная реальность // КомпьютерПресс, №8, 2000, http://www.compress.rU/Archive/CP/2000/8/4.

88. Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики. М.: Мир, 1989.

89. Рок И. Введение в зрительное восприятие. М.: Педагогика, 1980.

90. СНиП 2.05.02-85. Автомобильные дороги. Госстрой СССР. М.: ЦИТП Госстроя СССР, 1986.

91. Соколов Е. Н. Восприятие и условный рефлекс. М.: МГУ, 1958.

92. Страуструп Б. Язык программирования С++. М.: Радио и связь, 1991.

93. Сэндидж Ч., Фрайбургер В., Ротцолл К. Реклама. Теория и практика. -М.: Прогресс, 1989.

94. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998.

95. Уинстон П. Психология машинного зрения. М.: Мир, 1978.

96. Уткин А.В. Оптический поток и управление автомобилем // Актуальные вопросы повышения безопасности дорожного движения. Сб. науч. тр. МАДИ., 1988, с. 32-46.

97. Федеральный закон Российской Федерации от 10 декабря 1995 года № 196-ФЗ «О безопасности дорожного движения». Собрание законодательства Российской Федерации, 1995, № 50, ст.4873; 1999, № 10, ст. 1158; 2002, № 18, ст. 1721.

98. Федеральный закон Российской Федерации от 13 марта 2006 г. № 38-Ф3 «О рекламе». Собрание законодательства Российской Федерации, 2006, № 12, ст. 1232.

99. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: Наука, 1978.

100. Ю2.Фридлендер К.Т. Путь к покупателю (теория и практика рекламногодела): Пер. с нем. М. - Л.: ВСНХ ЦУП СССР, 1926.

101. ЮЗ.Хацевич Т.Н. Физиологическая оптика: Учебное пособие. -Новосибирск: СГГА, 1998.

102. Ю4.Хоу А., Маршалл Б. LightWave 3D 7.5 для Windows и Macintosh. М.: ДМК Пресс, 2003.

103. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. -М.: Мир, 1978.

104. Шерковин Ю.А. Наружная реклама. М.: Смысл, 1995.

105. Шикин Е.В., Боресков А.В. Компьютерная графика. Динамика, реалистические изображения. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1996.

106. Ю8.Шикин Е.В. Кривые и поверхности на экране компьютера: руководство по сплайнам для пользователей. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1996.

107. Akeley К. RealityEngine Graphics // SIGGRAPH '93 Conference Proceedings, Computer Graphics, Vol. 27, August 1993, p. 109-116.

108. Anderson L.R. The structure of cognition. L., 1980.

109. Appel A. Some Techniques for Shading Machine Renderings of Solids // AFiPS 1968 Sprint Joint Computer Conference, p.37-45.

110. Bootsma R.J., van Wieringen P.C.W. Timing an attacking forehand drive in table tennis // Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, №16, 1990, p.21-29.

111. Bouknight W.J. An Improved Procedure for Generation of Half-tone Computer Graphics Representations. University of Illinois Coordinated Science Lab. Tech. Rep., R-432, Sept. 1969.

112. Bouknight W.J., Kelly K.C. An Algorithm for Producing Half-tone Computer Graphics Presentations with Shadows and Movable Light Sources // SJCC 1970, AFIPS Press, Montvalc. N. J., p. 1-10.

113. Bouknight W.J. A Procedure for Generation of Three-dimensional Half-toned Computer Graphics Representations//CACM, Vol. 13, 1970, p.527-536.

114. Burns D., Osfield R. OpenSceneGraph // In Proc. of IMAGE 2003, The IMAGE Society, Scottsdale, Arizona, http://www.openscenegraph.onj /documentation/IMAGE2003/IMAGE 2003.pdf, 2003.

115. Camus Т., Coombs D., Herman M., Hong Т.Н. Real-time single-workstation obstacle avoidance using only wide-field flow divergence // Videre: Journal of Computer Vision Research, Vol.l, №3, 1999, p.30-57.

116. Carterette E.C., Friedman M. P.// Handbook of perception. Vol.l: Historical and philosophical roots of perception. N. Y., 1974.

117. Catmull E. Computer Display of Curved Surfaces // Proc. IEEE Con. Comput. Graphics Pattern Recognition Data Struct., May 1975, p.l 1.

118. Cavallo V., Laurent M. Visual information and skill level in time-to-collision estimation // Perception, №17,1988, p.623-632.

119. CAVE Automatic Virtual Environment // Wikipedia, the free encyclopedia. http://wikipedia.org/wiki/Cave Automatic Virtual Environment, 2006.

120. Coin3D. About Coin3D. http://www.coin3d.org/lib/about coin3d, 2005.

121. Coin3D. Licensing overview, http://www.coin3d.org/licensing, 2005.

122. Comparison of Direct3D and OpenGL // Wikipedia, the free encyclopedia. http://wikipedia.org/wiki/Comparison of Direct3D and OpenGL, 2006.

123. Coombs D., Herman M., Hong Т.Н., Nashman M. Realtime obstacle avoidance using central flow divergence and peripheral flow // Proceedings of the 5th International Conference on Computer Vision, Cambridge, MA, USA, June 1995, p.276-283.

124. Cripe B.E., Gaskins T.A. The DirectModel Toolkit: Meeting the 3D Graphics Needs of Technical Applications // The Hewlett-Packard Journal, May 1998, p. 19-27.

125. Cutler R., Turk. M., View-based Interpretation of Real-time Optical Flow for Gesture Recognition // Proceedings of the Third IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, April 14-16, 1998, Nara, Japan.

126. DeLucia P.R. Pictorial and motion-based information for depth perception // Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, №17, 1991, p.738-748.

127. Dietrich A., Wald I., Slusallek P. The OpenRT Application Programming Interface. Towards A Common API for Interactive Ray Tracing // Proceedings of the 2003 OpenSG Symposium, Darmstadt, Germany, April 12, 2003, p.23-31.

128. Dunn W.S., Braban A.M., Krugman D.M., Rein L.N. Advertising. Role in modern marketing. New York, 1991.

129. Eom S.B. Decision support systems research: reference disciplines and a cumulative tradition // The International Journal of Management Science, №23(5), 1995, p.511-523

130. Evans G.W. Environmental cognition // Psychol. Bull. 1980, Vol.88, p.207-228.

131. Eysenck M. Human memory: Theory, research and individual differences. N. Y., 1977.

132. Gibson E.J. The senses considered as perseptual systems. Boston, 1966.

133. Gibson E.J., Olum P., Rosenblatt F. Parallax and perspective during aircraft landing. Am J Paychol., V.68, 1955, p.373-385.

134. Gibson E.J., Spelke E.S. The development of perception / Ed. J. H. Flavell, E. M. Markman // Handb. child's psycol. Vol.3, №4, 1976, p. 157-172.

135. Ginzberg M.J., Stohr E.A. A decision support: Issues an Perspectives // Processes and Tools for Decision Support. Amsterdam, North Holland Publ. Co., 1983.

136. GNU General Public License, http://www.gnu.org/licenses/gpl.html, 1991.

137. Goldstein R.A., Nagel R. 3-D Visual Simulation // Simulation, January 1971, p.25-31.

138. Goral C.M., Torrance K.E., Greenberg D.P., Battaile B. Modeling the interaction of light between diffuse surfaces // Proceedings of the 11th annual conference on Computer graphics and interactive techniques. ACM Press, 1984, p.213-222.

139. Gordon. D.A. Perceptual basis of vehicular guidance // Public Roads, №8, 1966, p.53-66.

140. Gray R., Regan D. Accuracy of estimating TTC using binocular and monocular information // Vision Research, №38, 1998, p.499-512.

141. Gray R., Regan D. Adapting to expansion increases perceived time-to-collision // Vision Research, №39, 1999, p.3602-3607.

142. Hay J. Optical motions and space perception: An extension of Gibson's analysis // Psychol. Rev., Vol.73, 1966, p.550-565.

143. Hoyle F. The black cloud. London: Penguin, 1957, p.26-27.

144. ISO/IEC 9592-1:1989. Information technology Computer graphics andimage processing Programmer's Hierarchical Interactive Graphics System (PHIGS), International Organization for Standardization, Geneva, Switzerland, 1989.

145. Johansson G., Hofsten C. von, Jansson G. Event perception // Annu. Pev. Psychol., Vol.31, 1980, p.27-63.

146. Kanatani К. Structure and motion from optical flow under orthographic projection // Computer Vision, Graphics and Image Processing, №35, 1986, p. 181—199.

147. Karnavas W.J., Bahill A.T., Regan D. Sensitivity analysis of a model for the rising fastball and breaking curveball // Proceedings of the IEEE Conference on Systems, Man and Cybernetics, Los Angeles, 1990.

148. Kay D.S. Transparency, Refraction and Ray Tracing for Computer Synthesized Images // Master thesis, Program of Computer Graphics, Cornell University, January 1979.

149. Kay D.S., Greenberg D. Transparency for Computer Synthesized Images // SIGGRAPH '79 Conference Proceedings, Computer Graphics, Vol.13, 1979, p.158-164.

150. Koenderink J.J., van Doom A.J. Depth and shape from differential perspective in the presence of blending deformations // J. Opt. Soc. America, №3(2), 1986, p.242-249.

151. Kruk R., Regan D. Visual test results compared with flying performance in telemetry-tracked aircraft // Aviation, Space and Environmental Medicine, №54, 1983, p.906-911.

152. Lebedev A., Bokovikov A. Economic Behavior of Russians in Responce to Free Market Competition. In: Proceedings, p.l. IAREP/SABE Conference Erasmus University Rotterdam Integrating Views on Economic Behavior. July, 10-13, 1994, p.485.

153. Lean J.M., Hoffman E. The Effects of Restricted Preview on Drive Steering Control and Performance//Human Factor, №15(4), 1973, p.421-430.

154. Lee D.N. A theory of visual control of braking based on information about time-to-collision // Perception, №5, 1976, p.437-459.

155. Lee D.N., Lishman J.R. Visual control of locomotion // Scandinavian Journal of Psychology, №18, 1977, p.224-230.

156. Lee D.N., Lishman J.R, Thomson J.A. Visual regulation of gait in long jumping // Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, №8,1982, p.448-459.

157. Lee D.N., Young D.S., Reddish D.E., Lough S, Clayton T.M.H. Visual timing in hitting an accelerating ball // Quarterly Journal of Experimental Psychology, 35A, 1983, p.333-346.

158. Leonard J., Treffner P., Thornton J.R. Tau Guidance for Mobile Soccer Robots. / S. Rogers & J. Effken (Eds.) Studies in Perception and Action VII., 2003, p. 169-172.

159. Luebke D., Reddy M., Cohen J., Varshney A., Watson В., Huebner R. Level of Detail for 3D Graphics. Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, CA, 2002.

160. Michaels C.F., Carello C. Direct perception. N. Y., 1981.

161. McArthur L.Z., Baron R.M. Toward on ecological theory of social perception // Psychol. Rev, Vol.90, 1983, p.215-238.

162. Neisser U. Cognitive psychology. N. Y, 1967.

163. Neisser U. Memory observed: Remembering in natural contexts. San Francisco, 1982.

164. Nelson R.C, Aloimonos J. Obstacle Avoidance Using Flow Field Divergence // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol.11, №10, 1989, p.l 102-1106.

165. OpenGL // Wikipedia, the free encyclopedia. http://wikipedia.org/wiki/OpenGL, 2006.

166. OpenGL Architecture Review Board, Woo M, Neider J, Davis T, Shreiner D. The Official OpenGL Library. Addison-Wesley Prof.; 2 edition, 2004.

167. PHIGS // Wikipedia, the free encyclopedia. http://wikipedia.org/wiki/PHIGS. 2006.

168. Pifter H, Kaufman A, Chiueh T. Cube-3 A Real-Time Architecture for High-Resolution Volume Visualization // Proceedings of the ACM/IEEE'94

169. Symposium on Volume Visualization, Washington, DC, October 17-18, 1994, p.75-83.

170. PricewaterhouseCoopers LLP. Global Entertainment and Media Outlook: 2006-2010, PricewaterhouseCoopers, June 2006, ISBN 1-931684-13-8.

171. Regan D. Visual judgements and misjudgements in cricket, and the art of flight // Perception, №21, 1992, p.91-115.

172. Regan D. Spatial orientation in aviation: visual contributions // Journal of Vestibular Research, №5,1995, p.455-471.

173. Regan D. Visual factors in catching and hitting // Journal of Sports Sciences, №15, 1997, p.533-558.

174. Regan D., Beverley K.I. Visual fields for frontal plane motion and for changing size. Vision Res.,V.23, №7, 1983, p.673-676.

175. Regan D., Hamstra S. Dissociation of discrimination thresholds for time to contact and for rate of angular expansion // Vision Research, №33, 1993, p.447-462.

176. Regan D., Vincent A. Visual processing of looming and time to contact throughout the visual field // Vision Research, №35, 1995, p.1845-1857.

177. Reiners D., Voss G., Behr J. OpenSG: Basic Concepts. In Proceedings of 1st OpenSG Symposium, 29 January 2002, Darmstadt, Germany, http://citeseer.ist.psu.edu/reiners02opensg.html.

178. Rockwell Т.Н. Eye movement analysis of visual information acquisition in driving an overview // Proceeding of the Sixth Conference Australian road research Board. Volume 6, Part 3, 1972, p.316—331.

179. Rohlf J., Helman J. IRIS Performer: A High Perfomance Multiprocessing Toolkit for Real Time 3D Graphic // SIGGRAPH '94 Conference Proceedings, Computer Graphics, p.381-395.

180. Rost R.J. OpenGL Shading Language. Addison-Wesley Prof., 2 edition, 2006.

181. Runeson S. On visual perception of dynamic events: Doct. diss. Uppsala, 1977.

182. Savelsbergh G.J.P., Whiting H.T.A., Bootsma R.J. Grasping tau // Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, №17, 1991, p.315-322.

183. Schiff W., Detwiler M.L. Information judged in impending collision // Perception, №8,1979, p.647-658.

184. Schmittler J., Wald I., Slusallek P. SaarCOR A Hardware Architecture for Ray Tracing // Proceedings of EUROGRAPHICS Graphics Hardware 2002, Saarbnicken, Germany, September 1-2, 2002.

185. Schmittler J., Woop S., Wagner D., Paul W.J., Slusallek P. Realtime Ray Tracing of Dynamic Scenes on an FPGA Chip // Proceedings of the ACM SIGGRAPH/EUROGRAPHICS conference on Graphics hardware, August 29-30, 2004.

186. Schriber T.J. An introduction to simulation using GPSS. John Wile & Sons, 1991.

187. Seyffert R. Gie Reklame des Kaufmans. Leipzig. 1920.189.sgi. Unleashing the power of sgi's next generation visualization technology. http://www.sgi.com/software/optimizer/whitepaper.html, 2001.

188. Shaw R., Turvey M., Mace W. Ecological psychology: the consequences of a commitment to realism // Cognition and symbolic processes. N. Y., 1982, Vol.2, p.93-125.

189. Simonovic A., Slobodan P. Decision support for sustainable water resources development in water resources planning in a charging world // Proceedings of International UNESCO symposium. Karlsruhe, Germany, 1994, p.3—13.

190. Sun Microsystems. The Java 3D API Specification: Version 1.3, http://iava.sun.com/products/iava-media/3D/forDevelopers/J3D 1 3 API /j3dguide/index.html, 2002.

191. TGS Open Inventor 5.0 reference manual. http://www.tes.com/support/oiv doc/ReferenceManual/index.html, 2004.

192. TGS Open Inventor Release 5.0 Versus SGI Open Inventor 2.1. http://www.tGS.com/pro div/oivvssgiwhitepaper.htm, 2004.

193. TGS Open Inventor redistribution. http://www.tgs.com/support/oiv doc/1 nfo/Redistribution/frame.htm, 2006.

194. Todd J.T. Visual information about moving objects // Journal of Experimental Psychology, №7, 1981, p.795-810.

195. Treffner P., Petersen A., Barrett R., White R. Active stabilisation and perceptual sensitivity in safe driving // Proceedings of the Developing Safer Drivers and Riders Conference 21-23 July 2002, Parliamentary Annexe, Brisbane.

196. Turban E. Decision support and expert systems. Maxwell Macmillan. New York, 1990, p.50.

197. Turvey M.T. Preliminaries to a theory of action with reference to vision // Perceiving, acting and knowing: toward and ecological psychology. N. Y., 1977, p.211-267.

198. Using proof animation (Wolverine). Wolverine Software Corporation, 1995.

199. Vincent A., Regan D. Judging the TTC with a simulated textured object: effect of mismatching rates of expansion of object size and of texture element size // Perception and Psychophysics, №59, 1997, p.32-36.

200. Virtual reality // Wikipedia, the free encyclopedia. http://wikipedia.org/wiki/Virtual reality, 2006.

201. Wald I., Purcell T.J., Schmittler J., Benthin C., Slusallek P. Realtime Ray Tracing and its use for Interactive Global Illumination // Proceedings of the 14th Eurographics Workshop on Rendering, 2003.

202. Warren W.H., Young D.S., Lee D.N. Visual control of step length during running over irregular terrain // Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, №12, 1986, p.259-266.

203. Watkins G.S. A Real-Time Visible Surface Algorithm. University of Utah Computer Science Dept. Tech. Rep. UTEC-CSC-70-101, June 1970.

204. Web3D Consortium. Open Standards for Real-Time 3D Communication. http://www.web3d.org/about/overview, 2006.

205. Wells W., Burnet J., Moriarty S. Advertising principles and practice. New Jersey, 1992.

206. Wernecke J. The Inventor Mentor: Programming Object-Oriented 3D Graphics with Open Inventor, Release 2, Addison-Wesley, Reading, Massachusetts, 1994.

207. Westheimer G., Visual Acuity. Chapter 17. In: Moses R.A. and Hart W.M. (ed) Adler's Physiology of the eye, Clinical Application. St. Louis: The С. V. Mosby Company, 1987.

208. Whitted J.T. An Improved Illumination Model for Shaded Display // SIGGRAPH '79 Conference Proceedings, Vol.23, p.343-349.

209. Woop S., Schmittler J., Slusallek P. RPU: A Programmable Ray Processing Unit for Realtime Ray Tracing // SIGGRAPH '2005 Conference Proceedings, Computer Graphics, August 2005.

210. Wylie C., Romncy G.W., Evans D.C., Erdahl A.C. Halftone Perspective Drawings by Computer // FJCC 1967, Thompson Books, Washington, D.C., p.49-58.