автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Математическое и программное обеспечение решения задачи позиционирования мобильных средств в системах автоматизации внутрицехового транспорта и складского хозяйства химических производств

, 'II/1

На правах рукописи

МИХАИЛОВ Александр Александрович

00305?

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ МОБИЛЬНЫХ СРЕДСТВ В

СИСТЕМАХ АВТОМАТИЗАЦИИ ВНУТРИЦЕХОВОГО ТРАНСПОРТА И СКЛАДСКОГО ХОЗЯЙСТВА ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ

Специальность 05 13 06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации па соискание ученой степени кандидата технических паук

Москва-2007

Работа выполнена на кафедре "Основы конструирования оборудования" Московскою государственного университета инженерной экологии

Научный руководитель

доктор технических наук Гданскин Николай Иванович

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Володин Виктор Михайлович

доктор технических наук, профессор Комиссаров Юрии Алексеевич

Ведущая орг анизация

Российский химико-технологический универеш ст им. Д.И.Меиделеева

Защита состоится 31 мая 2007 г в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212 145 02 при Московском государственном университете инженерной экологии, по адресу

105066, г Москва, ул Старая Басманная, 21/4

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГУИЭ Автореферат разослан '* 2 ?-" С) и/РС^с^ 2007 г

Ученый секретарь дттссертационного совета к т н,доцент

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

1.1 Актуальность темы Мировое производство химических волокон развивается быстрыми темпами Это объясняется, в первую очередь, экономическими причинами (меньшие затраты труда и капитальных вложений) и высоким качеством химволокна по сравнению с природными волокнами В 1980 г мировое производство химического волокна достигло 9 млн т, а в 2000 -20 млн т в год и сравнялось с объемом производстга природных волокон

Современное состояние химико-технологических производств характеризуется частой сменой номенклатуры и объемов выпускаемой продукции, варьированием сырья Это приводит к возрастанию интенсивности и сложности сопутствующих основному производству транспортных процессов - погрузочно-разгрузочных, транспортно-складских и других операций Оптимальным вариантом для выполнения данных функций является применение автоматизированных систем

Одним из основных элементов внутризаводской перевозки грузов являются межучастковые и межцеховые перемещения по схемам склад-цех, участок-участок, цех-цех и цех-склад В настоящее время эти перемещения в большинстве случаев осуществляются различными машинами напольного транспорта, управлением которых занято большое количество рабочих

В последнее время на внутри- и межцеховых перемещениях грузов все большее применение находят напольные безрельсовые машины, выполняющие без водителя транспортные и погрузочно-разгрузочные операции по заданной программе в автоматическом цикле Этот вид транспорта успешно конкурирует с машинами непрерывного транспорта, в особенности при создании гибких маршрутов

Такие транспортные системы осуществляют транспортировку грузов по горизонтали в пространственных цехах, загружают и разгружают сборочные линии, встраиваются в производственные процессы, служат в качестве мобильного рабочего места, соединяют в единую цепь станки, загружают и разгружают склады и соединяют их с другими участками производства

С целью повышения оптимальности и гибкости выполняемых функций мобильным комплексам необходимо придавать элементы искусственного интеллекта В первую очередь, транспортные системы должны "осознавать"' свое положение в окружающем пространстве

Автор выражает глубокую признательность к т н, доценту Маль-цевскому В В за помощь и консультации при подготовке диссертационной работы

Практически данная задача реализуется путем позиционирования мобильного средства в какой - либо системе координат, связанной с внешней средой Это необходимо при решении задач позиционирования и перемещения мобильных транспортных средств Разработка методов позиционирования мобильных средств представляет собой довольно широкое научное направление, в рамках которого могут быть реализованы самые разнообразные практически значимые методы

1.2 Цель работы. Работа посвяшена разработке практически значимых методов позиционирования мобильных транспортных средств

1.3 Методы исследования. В теоретических исследованиях применены методы математического анализа, аналитической геометрии, линейной алгебры, геометрическою моделирования, математической статистики, а также теории оптимизации Программное обеспечения разработано на языке С- ! с использованием среды программирования MS Visual С++

1.4 Научная новшна диссертации заключается в следующем

1 Впервые предложен метод определения глобального позиционирования транспортных средств с использованием источников излучения, реперных точек и вынесенных стационарных видеокамер, применяемых для видеомониторинга помещений любого типа Даны рекомендации по оптимальному размещению реперных точек на исследуемой области произвольной формы Исследовано размещение двух, трех и четырех реперных точек на прямоугольной области

2 Разработано математическое и программное обеспечение по ин герпо-ляцин декартовых координат источников излучения с использованием двух, трех и четырех реперных точек при минимальном и избыточном числе их числе Изучены необходимые геометрические условия для линейной интерполяции по трем точкам и билинейной интерполяции по четырем точкам Разработано математическое и программное обеспечение по автоматизированной проверке данных условий

При трех- и четырехточечной интерполяции наряду с обычной прямой задачей интерполирования впервые дано решение обратной задачи интерполирования - расчет величин локальных параметров точек по известным их декартовым координатам

3 Разработан метод локального позиционирования мобильного средства, а также дано математическое и программное обеспечение по его реализации Предложен метод интерпретации получаемых с устройства показаний для уточнения геометрической ориентации тележки

4 Впервые дан математический двухэтапный метод определения полного позиционирования мобильной тележки при ее перемещении по горизонтальным поверхностям с использованием данных, получаемых от следящих двухкоординатных датчиков

- л -

1 5 Апробация работы Результаты работы были преде гавлены на конференциях II МНПК «Экологические проблемы индустриальных мегаполисов» (Москва, 2005), Седьмой международный симпозиум «Интеллектуальные системы» (Краснодар, 2006 г), «Научная сессия 1УСУР -2006» (Томск 2006 г), а также на Всероссийских выставках научно-технического творчества молодежи НТТМ-2005 и НТТМ-2006

1.6 Публикации По теме диссертации опубликовано 9 работ, подано 4 заявки на патенты РФ, получено одно положительное решение

1.7 Структура и объем работы Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения списка литературы и 13 приложений Полный текст диссертации содержит 111 страниц основного текста, 65 рисунков

2. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, кратко сформулированы его цели и задачи, приведены основные результаты, составляющие научную новизну и практическую значимость

В первой главе диссертации подробно рассмотрено существо задачи позиционирования, роль и место сис1ем позиционирования в общих системах управления мобильными транспортными средствами (МТС) Для более четкого понимания проблемы, анализа имеющихся средств и методов ее решения, рассмотрена как полная задача позиционирования, гак и ее частные случаи

. т

о адачи позиционирования

Местная

глобальная

О л

Рис. ]. Схема смещений тележки МТС

углевзл

локальпая

осевая

Рис 2. Соотношение задач позиционирования МТС Рассмотрим абсолютную декартову систему координат Оху~, связанную с внешней средой и локальную систему Cy.lv,-7 , связанную с тележкой МТС (рис. 1)

Полная задача позиционирования заключается в определении всех степеней свобода тележки M ГС как пространственного тела — осевых координат (ха yr, zj центра тележки С, а также углов поворота (¡3, у, а) осей локальной системы координат х„ у,, г, относительно абсолютных декартовых oœn х, у, г Локальным позиционированием назовем ифор-мацию о положение тележки относительно поверхности ее баигрования

-4- это угловые перекосы его платформы /3 и у и подъем относительно поверхности по вертикальной оси г (малые перемещения) Глобальное позиционирование рассматривает большие перемещения МТС - по горизонтальным осям .V иу, а также угол а поворота тетежки МТС относительно оси г (рис 1) Местным предложено называть позиционирование МТС относительно расположенных рядом предметов и препятствий Предложенная классификация задач позиционирования МТС представлена на рис 2

Представлен обзор существующих аппаратных и математических средств решения задач позиционирования Исследованы все основные типы современных датчиков и других средств получения первичной информации, необходимой для позиционирования, а также применяемые в настоящее время системы позиционирования Выполненный обзор показал следующее

1 Наиболее информативными являются визуальные методы позиционирования, в которых применяются растровые изображения, получаемые с ПЗС-матриц видеокамер, а также методы, в которых используются различного рода датчики излучений

2 Оптимальным решением задачи местного позиционирования является

применение "ИК-бамперов"

3 По-прежнему актуальными являются проблемы практического решения следующих задач позиционирования 1) локальной, 2) глобальной, 3) полной

По итогам проведенного анализа сформулированы задачи, решаемые в диссертационной работе

1 Решение проблемы глобального позиционирования транспортных средств при помощи стандартных видеокамер наблюдения и опорных реперных точек Предварительный анализ показывает, что возможно решение задачи с использованием двух, трех, четырех точек Для решения поставленной задачи необходимо разработать соответствующий математический аппарат, создать программное обеспечение и исследовать потенциальные возможности метода экспериментально

2 Разработка аппаратных средств, математического и программного обеспечения по решению локальной задачи позиционирования МТС при помощи датчиков уровня жидкости, установленных на ней

3 Разработка математических методов по решению полной задачи позиционирования тележки мобильного устройства с использованием следящих двух координатных датчиков

Во второй главе изложен метод визуального контроля глобального позиционирования МТС с использованием источников излучения и реперных точек, а также дано математическое обеспечение данного метода

Рассмотрим горизонтальную поверхность £2 по которой передвигается мобильной тележка Для визуального распознавания положения тележки у нее в заданных точках на высоте Н установлены два различных источника излучения / и 2, расстояние между которыми равно р (рис 3) На поверхности £2 задана система координат Оху и система п реперных точек Р, — (х, , у,)(1 =1, ,п) (рис 4) Видеокамера 4 неподвижно установлена в заданной точке помещения Схематически дана матрица изображения 5, получаемого с видеокамеры, на которой показано изображение Р,~(а1 „ 0) источника 1 при его позиционировании ь

источников излучения 1 и 2 МТС с установленными источниками

излучения и системы видеонаблюдения Вначале производится перемещение тележки таким образом, чтобы плоские координаты одного из источников (I или 2) совпадали с репер-ными точкам Р, и после распознавания положения данного источника излучения на прямоугольной матрице определяются образы пространственных точек fx,, у„ If) Обозначим их через F,=(a„ Д/ Массивы координа! реперных точек { Р, } и их отображений { F,} на матрицу изображений сохраняются в памяти компьютера

Необходимо определить плоские координаты (х/, y¡) источника излучения I, а также угол a поворота оси тележки относительно оси х с использованием реперных точек { Р,/ и их изображений { F, ¡ Очевидно, для решения всей поставленной задачи глобального позиционирования тележки достаточно распознать плоские координаты (x¡, y¡), (х:, у2) обоих источников I, 2, а затем по их величинам определить угол a (рис 3)

cos сс — (x¡ -х?)>'р, sin a - (уг у? )/р (I)

Таким образом, решение полной задачи сведено к определению плоских координат Р источника излучения по его изображению Г=(а, Р) на матрице изображения, получаемого с видеокамеры

В качестве формы исследуемой области £2 в дальнейшем принята наиболее употребительная прямоугольная Длшгу большей стороны обозначим через а, длину меньшей - через Ь Для определенности вдоль большей стороны направим ось*, вдоль меньшей - ось>'

Наряду с обшим числом п реперных точек { Р, } введем число ре-перных точек М, используемых для интерполяции положения тгкущих точек по их изображениям Множество их обозначим через тЦ Р) Для оптимального выбора расположения реперных точек предложен критерий, при котором максимальное расстояние между ними должно быть минимально

Величины Ятах представтяет собой максимальное расстояние от ис-следуемой_точки Р до пробных точек для интерполирования из множества Р) Для того, чтобы минимизировать эту величину предлагается реперные точки разместить равномерно по исследуемой области 12

В работе исследовано несколько вариантов для общего числа реперных точек п и числа реперных точек Лг, используемых для интерполяции Минимальное число п-2 В работе найдено оптимальное расположение реперных точек в данном случае Для распознавания реальной картины не хватает информации о сжатии изображения в направлении, перпендикулярном реперпым точкам Принята гипотеза о том, что коэффициенты сжатия по всем направлениям одинаковы

Для решения задачи при N=2 использован метод геометр теского подобия, сходный с методом, применяемым при построении планов скоростей и ускорений в механике Обозначим через Р) =(с(1, ¡¡¡) и ^(а?, Р2) изображения реперных точек Р2

=шах( шах р(/\Р,))->п11п({/;})

/'^пЦ/Ч

(2)

о

Р. Р'

Р

Р'

Д)

а

Рис.5 Первый случай

Исследованы два качественно различных случая 1) изображение а", 0") рассматриваемого источника в текущей точке его позиционировании Рт находится на одной прямой линии с изображениями Р, и Р2 реперных точек Р/, Р2 (рис 5) и 2) изображение Р"-(а!" 0") не лежит на одной прямой линии с изображениями и Р2 (рис 6)

О

А-

Р

^а Р"/ N. / Г /F/CL2 р

а

а)

б)

Рис 6. Второй случай Для первого случая выведены следующие расчетные формулы

К =

(«"'

(а, -а,)

(/Г -Д)

1(А

при (ai-a,)2>(/?2-ft)2, при (а2-а,)2 <(А-Д)%

при(х2 - .г,)" >(у, -yrf

при{х2 -x¡y <(v, - у,)2'

хт = xí + К(>и - x¡),

v(v, - v,í

V, + (х- - .V, )

, „ , (х, - X,) У" +(v™ - V,)-; -

О':-У,)

Для второго случая формулы имеют вид р(Р,Рт ) =p(P¡P2lp(FlFm ) / p(F,F2), cos у = ( F2F2, F,r ) / [p(F,F: )p(F¡F"')], sin /= ( F,F2 x FiF™) /[p(F¡F:)p(F¡Ff")], cos й)= (x?-x, ) /р(Р]Р2 J, sm со = (Yj-Vi) /p(P¡P2), x"' = X, +p(P¡Pm) cos (y< m). /' ~-y, +p(P,Pr") sin (y±co)

(3)

(4)

Рассмотрим интерполирование с использованием трех реперных точек (N=3) В качестве квазиоптимального рассмотрен вариант размещения реперных точек "змейка", при котором величина К„,аг принята такой

же, как и_для_и=2 , но за счет добавления третьей точки реперные точки Рь Р2, Р3 расположены не на одной прямой

Предложено использовать линейную интерполяцию, применяемую в геометрическом моделировании Вводим на треугольнике ¥} ¥3 локальные координаты и и V таким образом , что (рис 7) 1) и = О, \'=0,2) и = 1, у=0, 3) Г3 и = 0, г=]

Связь параметров текущего изображения датчика излучения F"' ~(а (Зт) с параметрами Р3 будет елед} ющей

ат=а,(1-г1л'-г'")+ а: ит+ а3\'т,

р2 ит+р3 Vя, _ (5)

где и"', V- локальные координаты точки И

Вначале необходимо определить локальные координаты (и , V '") изображения датчика по его положению F"' =(ат ¡¡т) на кадре

Рис. 7.Локальные координаты рассматриваемых точек По правилу Крамера решение представим в виде

г, Д„ „ л,

и =Т' у =Т' (6)

-дс ^ ~аД (а д = (а?~а>) («'"-».)

(Д-Д) {Р~РХ " (в'-Д) (А-Д1 ' (&-/?,) (Р--РЛ Искомые декартовые координаты (х т,у "') получаем, подставляя найденные значения параметров и"' и Vг| в выражение для Р (и, V)

Р"1 =(х"',ут)^ Р (ит , Vт) = Р, (1- и"'- г т)+ Р, н'т + Р3 V(7)

где Р], Рр, Р3 - реперные точки плоскости, соответствующие изображениям ¥и /■ ?,

Рассмотрим число реперных точек и= 4 В работе показано, что в за-

висимости от соотношения размеров сторон а и Ь в прямоугольной области возможны два варианта оптимального их расположения

При Лг= 4 для определения плоских координат точки Р"' по ее изображению "' предложено применить билинейное интерполирование По этому методу для текущего изображения с заданными параметрами (ит, V"') величины координат (оГ, Р"') выражаются по формулам оГ = а,1 (1-а)(1-у) + а ,2 и(1-\) + а ,3 (1-и) V + а ,4 " V, Р"'=Р„ (1-и)(1-у) + р,2и(1-\') - (1-й) V + ры и V (8)

Вначале требуется решить обратную задачу определения значений локальных параметров (ит, \"') по заданным координатам (сГ, 0"), а также реперным точкам Гц, Г,2, Г,3, Г,4

Величины (ит, V ) необходимо подставить в выражение для искомых декартовых координат (хт, у т), которое аналогично (8) х" = х,1 (1-и)(1-у) + х ,2 и(1-\) + х в (1-й) V + .г ,4 и V , у т=у „ (1-и)(1-\>) + у ,21<(1-у) * у ,3 (1-й) V + уы и V (9)

Для того, чтобы корректно выполнить интерполирование по 4 реперным точкам, их изображения Г?, Г4 должны удовлетворять следующим условиям а) никакие три из них не должны лежать на одной линии, б) контур, образованный точками, должен быть выпуклым

Для оптимизации выполнения проверки данных условий был разработан следующий алгоритм

Шаг ^Начальной точкой обхода Г,, принимаем то из изображений Р,, Г;, Р'3, Г4, которое имеет минимальную координату по оси а Шаг 2. В качестве второй точки Г,2 принимаем то из оставшихся изображений, у которого угол вектора /•,;/•',_) с осью /? будет минимален Шаг 3. Точкой ^ будем считать то из оставшихся двух изображении, у которого угол вектора относительно оси /? будет максимален

Шаг 4. Точка Г,3 — последняя из оставшихся

Нарушение выпуклости контура возможно лишь для внутреннего угла в точке Р,з, поэтому достаточно проверить только его В построенном контуре не принадлежность общей прямой достаточно выяснить для 4 следующих вариантов точек - /^Г,?^ Г^/-^/7,,, Р13Р,4Г,,, Ь\4Г,,Ь\2 Объем проверок по сравнению с полным перебором сокращается в 6 раз Прямые решения системы (9) всегда содержат в знаменателях выражения, которые могут в зависимости от направленности отрезков контура обратиться в нуль либо быть близкими к нулю Поэтому в работе рассмотрено три возможных случая ориентации отрезков контура (рис 8) Для каждого из них найдено отдельное решение, в котором за счет выбора локальных систем координат и вида формул исключается деление на величины, близкие к нулю

-10В случае а), когда все звенья реперного 4-точечного контура направлены по оси а (рис 8 а)) расчетные формулы для искомых локальных параметров (и'", V") даны в (10), в случае б) (ориентация вдоль Р) - (11) и в) (смешанная ориентация) - (12) В формулах через Кач и Крч обозначены тангенсы углов наклона отрезков Г,¥, относитетьно осей а и р

а) б) в)

Рис. 8. Возможные случаи ориентации отрезков контура

О

К' -А^А.а- _Д-Д

Л 12 —-,Л 13=-,

а2-аг, а3-а1

параллелен /\ 17Л

. /Г -р, +К"иа, -Каисст а -г--с;-■—

V а 1/ а Л. 12 — Л 13

/^з не параллелен Т7,/7,

24=-,а =-,

а,~а2 Ка К.1* и

В" - В'" а -а

. Р" -р,+Кахгах~К\ша"

а -от, „,_ а'"-а, +и"'(ах ~аг) ог2 — от, а.-а]+и"'(а4+а]-а2-а})

-liar, -a, a} -al

p tx , CX , p I Л 12—-13=-

Рг-Рх P,-Px

F,F3 параллечен F2F4 . __am -or, + Kpn(is - KPup"

Kpu~Kp

13

FXF^ не параллелен F2Ft

ai~a2 pn _ai ~a\ + Kpuftt - KP2AP2

Kp = 4 2 /Г =

24 К'.з-К'и

a" =al+Kpu(p"-р<),

v- PLzA Kp

I — — ^— , /V ww — " ,

A ~P\ P"-Pm

P'

a" -ax+KpnP,~ K"nn,pn

Kpu - АЛ*,

г;„, = l -fl v,„ = a"1 -g, +u"(or1 -g2) (i 1}

/?2 - Д ' »J - + и'" (a4 + a, - or2 - я3)

В конце второй главы приведены двух-трех-и четырехточечные алгоритмы интерполирования при избыточном числе реперных точек, т е при п > N В них сначала производится поиск очередного набора реперных точек, у которых изображения наиболее близки к центру тяжести источника излучения, затем проверяются необходимые условия интерполирования Если они выполнены, то вычисляются искомые декартовы координаты источника В противном случае анализируется следующий набор изображений реперных точек и т д

Третья глава посвящена экспериментальной проверке способа позиционирования транспортного средства с использованием реперных точек

Для проведения исследований была использована видеокамера RC500A Прием изображения осуществлялся ТВ — тюнером PCI Fly TV Prime Использовались черно-белые изображения с 256 градациями серого цвета В лаборатории на прямоугольной области размерами 3 м х 2 м было размечено 14 реперных и 12 экспериментальных точек Затем в этих точках помещался источник излучения и были получены его изображение в ВМР-формате

Для обработки результатов экспериментов была разработана специальная методика распознавания BMP - файлов, получаемых с камеры,

Р1-Р1

а,-а, Д-Д

/^Г- паралкпен /<2/-"4

а - -

не парапечеи /"2^ /•2Г4 направки по оси а

Л. 24 =--- — "-------

ог4-ог, ^ 1 — А

/V7 _ пт

а" -а^ Кр\-{р" - р.) К" „„ = £--

«" -с""

. Р" - +К"иа.-К\п,а"

а - —-—-;--!-

К 12 — К пт

чаправчен по оси Р

а4-а2 _ а2-а, -г АЛз/?, - К"иР1 ~Р,-Рг ' " А'Лз - А'^7

А" А

а" = «, + А 1'п(Р" -/?,) А

(12)

р. = Рх +К'а{а" -а^-К'пК'^р"

а* =а" +Кр„„{р' -/Г),

а*-а, я аг"-а, -«,)

и - -

а2-а1 а]-а1+и (а4 -а2-й3)

и расчета усредненных координат изображений реперных и экспериментальных точек Г1о данной методике выполнено проверочное интерполирование плоских координат источника излучения в экспериментальных точках с использованием массивов реперных точек и их изображений как при минимальном, так и при избыточном числе последних

Затем была выполнена статистическая обработка полученной информации Для каждого метода интерполирования были определены а) максимальные абсолютные отклонения по осям Мсос\Ах\ и Мах\Ду\, б)среднее по экспериментальным точкам значение векторных отклонений по осям Ех и Е) и абсолютная величина Е = + в) среднеквадратичное значение отклонений по осям <гхч сг, и абсолютная величина а ,/ст; + сг,2 Результаты приведены в табл 1

Выполненные эксперименты позволили сделать следующие выводы: а) величины максимальных осевых отклонений тах1Дх[ и тах] Ду! в среднем уменьшаются при увеличении точек интерполирования и при переходе от минимального к избыточному наборам ре пер пых точек;

Табл. ¡(Статистическая обработка экспериментальных данных

Вил интерполирования Мах\М Max Ay . Е <Jy <r} и

2-точ. при мин. числе точек 240 310 40 -82 91 34 30 45

3-точ. при мин. числе точек 340 290 33 41 S3 66 41 77 1

4-гоч. при мин. числе точек 220 ПО 21 25 33 34 13 36

2-точ. пря избыт, числе точек 3 00 210 29 47 56 35 21 41

3-точ. при избыт, числе точек но 230 -12 ■34 36 17 23 29

4-точ. тгри избыт, числе точек ISO ISO 7 -IS 16 20 16 25

б) средние значения отклонений Е„ Fy, % также уменьшаются при увеличении точек интерполирования и переходе от минимального к избыточному наборам реперных точек; в) наименьшую среднюю точность интерполирования дает двухточечный метод при минимальном числе реперных точек; г) наилучшее качество интерполирования обеспечивает чешрехточечный метод пут избыточном числе реперных точек.

В четвертой главе представлен метод локальной ориентации с использованием системы сообщающихся трубок, заполненных жидкостью. и датчиков уровня жидкости. Схема конструкции дана на рис.9.

Найден вид зависимости углов 0 и у, а также величины подъема центра тележки Ь от показаний датчиков уровней жидкости г-,, ц : у= агсып {[(у 2 - л} (¿з (Уз *Уд(¿2 - ?!)} ''с1е1Мр};

0=> агС5т{[(х} - х,)( 23 -г,) - (х3 - х,)( - г,)] / (¿е1М р ■СОб^}; к - А- /'чту! ■!■ В- ¡Бтр созуч- (13)

Также выполнен анализ случаев со значениями а~0 и ¡3=0 , который дополнительно позволяет уточнить характер контакта опорных точек тележки с горизонтальной поверхностью.

В пятой главе дан метод определения полного позиционирования мобильных средств с использованием неподвижных маяков во внешней среде и следящих двух координатных датчиков на тележке МТС. Общая

При помощи датчиков ДыД.ьДз определяются по манкам А'!,, М2, М} углы склонения (0,, щ, 0з) относительно плоскости О^од* и поворота (а,, а2, а,) относительно плоскости

Предложено использовать двухступенчатый алгоритм расчета. На первом этапе рассчитывается начальное приближение к искомому при нулевых параметрах локального позиционирования 2а,=/г, р 0,у~ 0. Затем по найденным значениям (х*о» у*оя) принимается начальное приближении Сх*пл, у"о„ И,а*, С: 0), которые используется для итерационного уточнения абсолютных координат (х0„ уа„ центра О, к углов поворота (а, 0, у) тележки вокруг осей а-, V, г путем численного решения следующей системы уравнений:

С а,р(х(>, ут, :и, а, Д у) = а,, Р:р Уо„ =оъ а, Р, у) - Р,, <*2Р (х01, Уо<> ~о„ а, р, у) = а2, ^ р2Р (х0, у о-,. =о„ а, р, у) •= р:, сс3р(х0ъ )\,„ =0„ а, р, у) = а3, _ Ар }о„ =<>„ а, Д ^ = Рз, (14)

где (а1, а: а3), (р{, /54 р}) - угловые положения маяков, измеренные при помощи датчиков,

<х1р(хо1,уо„го„а,р,у1,р,р(хаьуо1^01,я,р,у), где ¡=¡,2,3, расчетные значения соответствующих углов, определяемые по следующим зависимостям

Г " у

I агс8ш{—), если г, >0 „ -к

р " Д„ = агс51п(—-),

а _=■> '' , р

у 1 Г/

Л'-агсзт(^1:-) если х <0 Р,

р - ~ + -радиус-вектор г-го маяка в локальной системе координат тележки,

х,„ уп - видимые с тележки локальные координаты маяков, рассчитываемые по формулам

хп = (cos р cos а + sm р sin у sm - x0l ) + (.- cos р sm а sm р sin у cos а)( >', - >„, ) + + (sm рcos у)(:, - ) - -т„,

v„ = (cos у sin a )(jr, —x0,)-i (cosy cos а)(у, - v0, ) - sin r(r, ~:0l)-yv, zn={-bmpçosa + cospsmysma)(xi-x0l) + (smpsma + cos p sin у cos «)(>, - >'0, ) -r + (cos /J cos y)(z, - ) - z „,

где x„ z, - абсолютные координаты маяков,

Хот Упь -Oí - абсолютные декартовые координаты центра тележки,

а,р,у- углы поворота тележки вокруг осей x,y,z

По методам, изложенным в главах 2, 3, 4, разработано двенадцать функций ira языке СJ-+, которые даны в приложениях

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ В диссертации разработаны методы и программно - технические средства решения задач позиционирования МТС

1 Предложен визуальный метод определения глобального позиционирования мобильных систем с использованием реперных точек

2 Даны рекомендации по оптимальному размещению реперных точек па произвольной области Исследовано размещение 2-х, 3-х и 4-х реперных точек на прямоугольной области Разработано математическое и программное обеспечение по интерполяции координат источников излучения с использованием 2-х, 3-х и 4-х реперных точек при минимальном и избыточном общем числе этих точек

-163 Выполнена экспериментальная проверка предложенных методов Выявлено что точность интерполирования возрастает в среднем при увеличении точек интерполирования и при переходе от минимального к избыточному набору реперных точек, наименьшую точность дает двухточечный метод при двух реперных точках, наилучшее качество обеспечивает четырехточечный метод при избыточном их числе

4 Предложена схема конструкции устройства для локального позиционирования мобильной тележки при его перемещении по горизонтальным поверхностям Дано математическое и программное обеспечение для определению локального позиционирования тележки

5 Дан математический двухэтапный метод определения потного позиционирования тележки с использованием данных, получаемых от следящих двухкоординатных датчиков

Основное содержание диссертации изложено в следующих работах

1 Михайлов А А ,Гданский Н И , Засед В В , Марченко Ю А Коррекция растровых изображений, получаемых с видеокамер Приборы,№11 2006

2 Михайлов А А , Гданский Н И , Мальцевский В В Визуальная ориентация мобильного робота с использованием реперных точек В сб «Научная сессия ТУСУР -2006», ч 1, Томск Изд-во «Спектр»,2006, 32-34 с

3 Михайлов А А , Гданский Н И , Мальцевский В В Алгоритмы определения пространственного положения и угловой ориентации тележки транспортного средства В сб VII международного сими ШТЕЬ8'2006, Под ред К А Пупкова Изд-во -М РУСАКИ, 2006, с 144-148

4 Михайлов А А., Гданский Н И, Марченко Ю А Визуальный контроль ориентации гележки мобильного робота В сб научных трудов МГУИЭ, (механика, теплофизика, экология), вып 3, 2006, с - 90 - 96

5 Михайлов А А , Мальцевский В В Колесный мобильный робот для жилых и производственных помещений В сб материалов «Всероссийская выставка НТТМ-2005», Москва ВВЦ, 2005, 34-35 с

6 Михайлов А А , Мальцевский В В Позиционирование мобильного робота при использовании датчиков расстояния и системы опорных маяков В сб трудов II МНПК «Экологические проблемы индустриальных мегаполисов», Москва МГУИЭ, 2005, 183-185 с

7 Михайлов А А, Марченко Ю А Визуальный контроль ориентации мобильных объектов НТТМ-2006. Москва ВВЦ, 2006

8 Михайлов А А , Марченко Ю А , Гданский Н И , Мальцевский В В Распознавание объектов в реалистических растровых изображениях Сб научнтр МГУИЭ, вып.З, 2006, с 205-209

9. Михайлов А А , Гданский Н И , Засед В В Автономная идентификация положения и ориентирования мобильных объектов во вредных и опасных средах Химическое и нефтяное машиностр ,№12,2006, с 34-36 10 Михаилов А А , Мальцевский В В , Гданский Н И , Засед В В Спо-

соб опрсде тения параметрор, характеризующих ориентацию тележти транспорт! ого среда на Положительное решение по заявке на патент РФ №2005138906/28(043412) Протокол Роспатента от 24 01 2007

Подписано в печать 26 04 07 Объем 1,16 уст н ¡1 Уел кр-отт 1,16 Уч-изд л 125 Тираж 100 экз Лицензия Минпечати Российской Федерации Серия ИД№ 06302 от 19 ноябпя 2001 г 105066 Москва ул Старая Басманлая, 21/4

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ПРИМЕНЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ В ХИМИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ. СУЩЕСТВУЮЩИЕ СРЕДСТВА И МЕТОДЫ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ МОБИЛЬНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ В ДАННЫХ СИСТЕМАХ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Применение автоматизированных систем и роботов в химической промышленности

1.2. Ориентация, навигация и привязка мобильных систем

1.3. Решения задач определения местоположения в геодезии

1.4. Роль и место навигационных систем и систем позиционирования в общих системах управления автоматизированными мобильными системами

1.5. Анализ особенностей решения задачи позиционирования мобильных устройств. Уровни её решения

1.6. Основные типы устройств для получения первичной информации о внешней среде

1.7. Видеокамеры

1.7.1. Конструкция ПЗС- матрицы

1.7.2. Принцип работы ПЗС матрицы

1.7.3. Основные характеристики матрицы

1.7.4. Классификация камер

1.7.5. Технические параметры камер

1.8. ИК - локаторы

1.9. Ультразвуковые датчики расстояния

1.10. Лазерные дальномеры

1.11. Другие датчиков информации и способов получения информации об объектах внешней среды . Вспомогательные датчики

1.12. Комплексные системы датчиков

1.12.1. Бинокулярные системы

1.12.2 Совместное использование гамма-пеленгатора и системы технического зрения

1.12.3. Комплексное использование лазерного маркера и системы технического зрения

1.13. Основные методы распознавания информации о внешней среде

1.13.1. Общая постановка задачи распознавания

1.13.2.Статистические методы

1.13.3. Логические методы

1.13.4. Геометрические методы

1.13.5. Структурные (лингвистические) методы

1.13.6. Другие методы

1.14. Особенности распознавания графической информации

1.15. Существующие системы позиционирования мобильных транспортных средств

1.15.1 Локальное угловое позиционирование

1.15.2. Глобальное позиционирование

Актуальность проблемы.

Химическими называют волокна, получаемые из органических природных и синтетических полимеров. В зависимости от вида исходного сырья их. подразделяются на синтетические (из синтетических полимеров) и искусственные (из природных полимеров). Иногда к химическим относят также волокна, получаемые из неорганических соединений (стеклянные, металлические, базальтовые, кварцевые). Химические волокна выпускают в промышленности в виде: 1) моноволокна (одиночное волокно большой длины); 2) штапельного волокна (короткие отрезки тонких волокон); 3) филаментных нитей (пучок, состоящий из большого числа тонких и очень длинных волокон, соединённых посредством крутки).

Химические волокна обладают высокими прочностными и эксплуатационными качествами - разрывной прочностью до 1200 Мн/м2, значительным разрывным удлинением, хорошей формоустойчивостью, несминаемостью, высокой устойчивостью к многократным и знакопеременным нагружениям, стойкостью к действиям света, влаги, плесени, бактерий, хемо- и термостойкостью. Данные свойства волокон можно изменять в широких пределах за счет варьирования производственного процесса.

Мировое производство химических волокон развивается быстрыми темпами. Это объясняется, в первую очередь, экономическими причинами (меньшие затраты труда и капитальных вложений) и высоким качеством химволокна по сравнению с природными волокнами. В 1980 г. производство химического волокна достигло 9 млн. m, а в 2000 -20 млн. m в год и сравнялось с суммарным объёмом производства природных волокон.

Начиная с конца XX века, общие тенденции развития химических производств характеризуются внедрением прогрессивных технологий, обеспечивающих высокий уровень энерго- и ресурсосбережения, ужесточением требований к качеству выпускаемой продукции и экологической чистоты. При этом такие специализированные химико-технологические производства, как волоконные, функционируют в условиях часто меняющейся номенклатуры и объемов выпускаемой продукции, постоянных колебаний качества и цен сырья.

Данные условия предъявляют повышенные требования к средствам автоматизации технологических процессов. С одной стороны они должны быть достаточно гибкими, оперативно перенастраиваемыми, с другой стороны - обеспечивать качественное выполнение необходимых функций в заданных условиях. Этому требованию в наибольшей степени удовлетворяют роботизированные системы.

Внедрение данных средств особенно актуально для химических производств, в которых используются высокие температура, давление, концентрация веществ и т.п. Химическая и смежные с ней отрасли относятся к областям промышленности с экстремальными условиями труда. Все без исключения химические производства опасны для жизни и здоровья людей и различаются лишь степенью опасности.

Решением задач, связанных с заменой людей автоматическими системами с целью повышения эффективности современных производств в различных отраслях промышленности, занимались научные школы В.В. Кафарова, A.M. Кутепова, Е.И. Воробьева, Е.П. Попова, C.B. Емельянова, Г.С. Поспелова, Е.И. Юревича и другие.

Автоматизированные транспортные системы позволяют устранить участие человека при подаче заготовок, съеме готовых изделий с производственного оборудования, складировании сырья и готовой продукции, а также при выполнении других функций.

В настоящее время значительная часть мобильных транспортных средств управляется в супервизорном режиме удаленным оператором, который посылает команды роботу по соединительному кабелю либо радиоканалу. Обратная связь обеспечивается при помощи видеокамеры робота и телевизионного дисплея у оператора. Такой способ управления малопроизводителен и, как правило, неэффективен с точки зрения реализуемых алгоритмов решения производственных задач. Поэтому для большинства приложений более эффективным было бы автоматическое управление. Наряду с повышением производительности и качества выполнения непосредственных производственных задач это позволяет включать их в общие системы управления производством.

С целью более оптимального и гибкого выполнения своих функций автоматизированным транспортным системам необходимо придавать элементы искусственного интеллекта. Реализация данных функций применительно к мобильным системам требует, в том числе, "осознания" мобильным элементом системы своего положения в окружающем его пространстве.

Практически данная задача реализуется путем позиционирования мобильного средства в какой - либо системе координат, связанной с внешней средой. Это необходимо, как при решении задач позиционирования и перемещения мобильных элементов систем, так и при выполнении производственных функций.

Решение задачи позиционирования зависит от многих факторов - в первую очередь, от применяемых датчиков и других средств получения первичной информации, условий внешней среды, средств передачи и обработки информации, характера решаемых задач и т.д. Вследствие большого числа данных факторов данная задача нее может иметь единое универсальное решение, оптимальное по всем перечисленным параметрам. Поэтому разработка методов позиционирования мобильных средств представляет собой довольно широкое научное направление, в рамках которого могут быть реализованы самые разнообразные практически значимые методы.

Цель работы.

1. Исследование всех аспектов проблемы позиционирования применительно к мобильным транспортным средствам. Изучение современных датчиков и других средств получения первичной информации, необходимой для позиционирования, а также применяемых в настоящее время систем позиционирования. Изучение методом обработки получаемой первичной информации.

2. Разработка математических и программных средств для решения задачи позиционирования с помощью стационарно установленных видеокамер наблюдения.

3. Экспериментальная проверка методов, алгоритмов и программных средств решения задачи позиционирования с помощью видеокамер.

4. Разработка аппаратных средств, математического и программного обеспечения по решению локальной задачи позиционирования тележки мобильного устройства при помощи датчиков уровня жидкости, установленных на ней.

5. Разработка математических методов по решению полной задачи позиционирования тележки мобильного устройства с использованием следящих двухкоординатных датчиков.

Научная новизна работы.

1. Впервые предложен метод определения глобального позиционирования транспортных средств с использованием источников излучения, реперных точек и вынесенных стационарных видеокамер, применяемых для видеомониторинга помещений любого типа.

Даны рекомендации по оптимальному размещению реперных точек на исследуемой области произвольной формы. Исследовано размещение двух, трех и четырех реперных точек на прямоугольной области.

2. Разработано математическое и программное обеспечение по интерполяции декартовых координат источников излучения с использованием двух, трех и четырех реперных точек при минимальном и избыточном числе их числе.

Изучены необходимые геометрические условия для линейной интерполяции по трем точкам и билинейной интерполяции по четырем точкам. Разработано математическое и программное обеспечение по автоматизированной проверке данных условий.

При трех- и четырехточечной интерполяции наряду с обычной прямой задачей интерполирования, в которой определяются декартовы координаты точек по значениям их локальных параметров, впервые дано решение обратной задачи интерполирования -расчет величин локальных параметров точек по известным их декартовым координатам.

3. Разработан метод локального позиционирования транспортного средства, а также дано математическое и программное обеспечение по его реализации. Предложен метод интерпретации получаемых с устройства показаний для уточнения геометрического позиционирования тележки.

4. Впервые дан математический двухэтапный метод определения полного позиционирования транспортного средства при его перемещении по горизонтальным поверхностям с использованием данных, получаемых от следящих двухкоординатных датчиков.

Положения работы, выносимые на защиту.

1. Метод определения глобального позиционирования транспортных средств с использованием источников излучения, реперных точек и стационарных видеокамер.

2. Метод интерполяции декартовых координат источников излучения с использованием двух реперных точек.

3. Метод интерполяции декартовых координат источников излучения с использованием трех реперных точек.

4. Алгоритм проверки необходимых геометрических условия для билинейной интерполяции по четырем точкам.

5. Методы билинейной интерполяции декартовых координат источников излучения по четырем точкам выпуклого базового контура для трех случаев: а) все звенья контура направлены по вертикальной оси, б) все звенья направлены по горизонтальной оси, в) смешанная направленность звеньев.

6. Принципиальная конструкция устройства, позволяющего определять локальное позиционирование транспортного средства при его перемещении по горизонтальным поверхностям.

7. Математическое обеспечение по определению локального позиционирования транспортного средства с использованием предложенного устройства.

8. Математический двухэтапный метод определения полного позиционирования транспортного средства при его перемещении по горизонтальным поверхностям с использованием данных, получаемых от следящих двухкоординатных датчиков.

Практическая значимость.

1. Практическая значимость предложенного метода позиционирования транспортных средств, в котором используются источники излучения, видеокамеры и реперные точки, заключается в простоте его реализации, которая не требует установка дополнительного оборудования.

2. Разработано программное обеспечение, позволяющее автоматизировать выполнение интерполяции декартовых координат источников излучения с использованием двух, трех и четырех реперных точек при минимальном их числе.

3. Разработано программное обеспечение, позволяющее автоматизировать выполнение интерполяции декартовых координат источников излучения с использованием двух, трех и четырех реперных точек при избыточном их числе.

4. Экспериментально исследованы возможности двух-, трех- и четырехточечных методов интерполяции декартовых координат источников при минимальном и избыточном числе реперных точек.

5. Разработана принципиальная конструкция устройства, позволяющего реализовать предложенный метод локального позиционирования транспортного средства.

6. Разработано программное обеспечение для определения локального позиционирования при помощи датчиков уровня жидкости.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Выполненный обзор по теме диссертационной работы показал многогранность самой постановки задачи позиционирования транспортных средств и возможных методов ее решения. По характеру необходимой информации о пространственном положении объекта, перемещающегося по заданной горизонтальной поверхности, из полной задачи позиционирования выделены три основных частных составляющих - местная, глобальная и локальная. Исследованы все основные типы современных датчиков и других средств получения первичной информации, необходимой для позиционирования, а также применяемые в настоящее время системы позиционирования.

Сравнительный обзор показал, что в рассмотренном случае наиболее информативными являются визуальные методы позиционирования, в которых применяются растровые изображения, получаемые с ПЗС-матриц видеокамер, а также методы, в которых используются различного рода датчики излучений.

Анализ существующих конструкций и программных средств показал, что в настоящее время оптимальным решением задачи местного позиционирования для мобильных систем можно считать применение датчиков инфракрасного излучения.

По-прежнему актуальными являются проблемы практического решения как полной задачи позиционирования мобильных объектов, перемещающихся по заданной горизонтальной поверхности, так и основных ее частных случаев - глобальной и локальной.

В работе предложен способ определения глобального позиционирования транспортного средства с использованием стационарных видеокамер наблюдения, датчиков излучения и вспомогательных реперных точек. Общая задача глобального позиционирования мобильной тележки сведена к определению декартовых координат одиночного источника излучения.

Даны общие рекомендации и критерий в математической форме по оптимальному размещению реперных точек на горизонтальной поверхности произвольной формы.

Исследовано оптимальное размещение двух, трех и четырех реперных точек на прямоугольной области. В случае четырех точек рассмотрены два возможных варианта оптимального расположения в зависимости от соотношения сторон области.

Разработано математическое и программное обеспечение по интерполяции декартовых координат источников излучения с использованием двух реперных точек. На основании гипотезы о преобразовании проективных точек дано решение для случая, когда исследуемая точка лежит на одной прямой с реперными, и отдельно - когда не лежит.

Для решения задачи с использованием трех реперных точек предложено взять метод линейной интерполяции по двум локальным координатам, использующийся в машинной графике. Найдено необходимое геометрическое условия для применения данного метода - три реперные точки не должны лежать на одной прямой. Разработано соответствующее математическое и программное обеспечение по трехточечной интерполяции декартовых координат источников излучения.

В случае использования четырех реперных точек предложено использовать метод билинейной интерполяции, традиционно применяемый в геометрическом моделировании.

Выявлены необходимые геометрические условия для билинейной интерполяции по четырем точкам - на базовых точках должен существовать обход, описывающий выпуклый контур, причем никакие три его точки не должны лежать на одной прямой. Разработан оптимальный алгоритм автоматизированной проверки данного условия, требующий минимального числа выполняемых действий.

Для исключения деления на нулевые величины и малые по модулю величины, при которых получаются большие погрешности вычислений, рассмотрены три основных случая для выпуклого базового контура, построенного на четырех базовых точках:

1) все звенья направлены по вертикальной оси,

2) все звенья направлены по горизонтальной оси,

3) смешанная направленность звеньев.

Для всех случаев разработано математическое и программное обеспечение по билинейной интерполяции декартовых координат источников излучения с использованием четырех реперных точек.

В обоих рассмотренных случаях трех- и четырехточечной интерполяции наряду с традиционно решаемой прямой задачей интерполирования, в которой определяются декартовы координаты точек по значениям их локальных параметров, впервые рассмотрено решение обратной задачи интерполирования - расчет величин локальных параметров точек по известным их декартовым координатам. Практически значимое решение данной задачи потребовало дополнительного учета всех возможных случаев неустойчивости получаемых решений.

Отдельно рассмотрено решение задачи интерполирования положения источника излучения при избыточном числе имеющихся реперных точек.

Разработаны алгоритмы оптимального двух-, трех- и четырех точечного интерполирования при избыточном числе реперных точек, обеспечивающие возможность выбора ближайших реперных точек, удовлетворяющих необходимым условия решения задачи.

Выполнена экспериментальная проверка предложенного способа глобального позиционирования. В лабораторных условиях с помощью стационарной видеокамеры были получены снимки в BMP формате заданной области с различными положениями источника излучения на ней. Всего было рассмотрено 26 положений источника излучения. Затем с помощью специальной программы CADR LAMP, разработанной автором, были определены координаты центров тяжести изображений источника на получаемом кадре. По полученным данным была выполнена проверка предложенных методов двух-, трех- и четырехточечной интерполяции как при минимальном, так и при избыточном числе используемых реперных точек.

Выполненные эксперименты показали, что точность интерполирования возрастает с увеличением числа используемых реперных точек и при использовании избыточного исходного их набора.

Также в работе предложена конструкция устройства, позволяющего определять локальное позиционирование транспортного средства при его перемещении по горизонтальным поверхностям. Разработано математическое и программное обеспечение по расчету параметров локального позиционирования.

Дан математический двухэтапный метод определения полного позиционирования транспортного средства при его перемещении по горизонтальным поверхностям с использованием данных, получаемых от следящих двухкоординатных датчиков.

По тематике работы автор имеет 9 публикаций, подано 4 заявки на патенты РФ. По одной из заявок уже получено положительное решение. Материалы работы представлены на 3 конференциях. Дважды результаты работы были представлены на выставках Научно-технического творчества молодежи (ВВЦ) в 2005 и 2006 гг.

1. Адрианов В. И., Бородин В. А., Соколов А. В., «Шпионские штучки и устройства для защиты объектов и информации» СПб.: «Лань» 1996 100 с.

2. Алгоритмы поведения автономного универсального робота. Электронный ресурс. .- Украина. 2004. Режим доступа: http://www.robo.com.ua/projects/robotai/ - Загл. с экрана.

3. Алиев И.И. Абрамов М.Б. Электрические аппараты. Справочник. М.: «РАДИОСОФТ» 2003 256 с.

4. Андреев В. П., Трушкин Ф. А. Анализ телевизионных изображений в системе технического зрения робота «Кронус». В сб. «Мобильные роботы и мехатронные системы: Материалы научной школы-конференции» М: Изд-во Моск. ун-та, 2001. -42-53с.

5. Андреев С.П. ИК-ПАССИВНЫЕ ДАТЧИКИ ОХРАННОЙ СИГНАЛИЗАЦИИ Электронный ресурс. Специальная техника №1 1998г. ОАО ХК "ЭЛЕКТРОЗАВОД". Режим доступа: http://st.ess.ru/publications/articles/ikpass/ikpass.htm - Загл. с экрана.

6. Артоболевский И.И. Теория механизмов и машин. М.: Наука, 1988.

7. Астапкович A.M., Востриков A.A. Современные технологии сжатия видеоданных // BYTE Россия, №11,2000, с. 14-20

8. Бабаев A.A. «Амортизация, демпфирование и стабилизация бортовых оптических приборов», Л.: Машиностроение, 1984 -232с.

9. П.Барабаш Ю. Л., Варский Б. В., Зиновьев В. Т., Кириченко В. С., Сапегин В. Ф.Вопросы статической теории распознания. Под ред. Барского Б. В. М.: «Советское радио» 1967 400 с.

10. Белянин П.Н. Промышленные роботы и их применение. М.: Машиностроение, 1983.

11. Богнер Р., Константинидис А. Введение в цифровую фильтрацию. М.: «Мир» 1979.

12. Богомолов M. Н. Алгоритмы абсолютной и относительной навигации мобильного робота в среде с недостоверными маяками. В сб. «Мобильные роботы и мехатронные системы: Материалы научной школы-конференции» М: Изд-во Моск. ун-та, 2001. - 84-94с.

13. Большая советская энциклопедия Электронный ресурс. Режим доступа: http://slovari.vandex.ru/search.xml?text=enc abc&enc abc=*&how=enc abc rev&encp age=bse - Загл. с экрана.

14. Бонгард М.М. Проблема узнавания. Москва, 1967, 320 с.

15. Бурдаков С. Ф., Мирошник И. В., Стельмаков Р. Э. Система управления движением колесных роботов СПб. Наука, 2001.

16. Вапник В. Н., Червоненкис А. Е. Теория распознавания образов (Статистические проблемы обучения). М.: «Наука» 1974 416 с.

17. Воронков Н.М., Кутырев В.В. Гироскопическое ориентирование.- М.: Недра, 1989 212 с.

18. Востриков A.A. Интернет как коммуникационная среда для встроенных систем управления. В кн.: Информационно-управляющие системы для подвижных объектов. Семинары ASK Lab 2001 / Под общ. ред. М.Б. Сергеева. СПб: Политехника, 2002. - 234 с.

19. Вукобратович М., Стокич Д., Кирчански Н. Неадаптивное и адаптивное управление манипуляционными роботами. М.: Мир, 1989.

20. Гданский Н.И. Геометрическое моделирование и машинная графика. Учебное пособие. М., МГУИЭ, 2003 234 с

21. Гданский Н.И. Основы дискретной математики и ее практические приложения. Учебное пособие. М., МГУИЭ, 2006 512 с

22. Гданский Н.И., Засед В.В. Автоидентификация положения мобильного робота в структурированной среде с использованием угловой ориентации. В сб. трудов II МНПК «Экологические проблемы индустриальных мегаполисов», Москва: МГУИЭ, 2005,155-158 с.

23. Гданский Н.И., Засед В.В. Алгоритм управления тележкой мобильного робота. В сб. материалов «Всероссийская выставка НТТМ-2005», Москва: ВВЦ, 2005, 35-37 с.

24. Гданский Н.И., Мальцевский В.В., Засед В.В. Векторное моделирование плоских объектов для решения задач мобильной робототехники. В сб. «Научная сессия ТУСУР -2006», часть 4, Томск: Изд-во. «В-Спектр», 2006,160-161 е.

25. Гданский Н.И., Мальцевский В.В., Засед В.В. Векторный подход к решению задач позиционирования и перемещения мобильных объектов. В сб. Седьмого международного симпозиума «Интеллектуальные системы», под. ред.

26. К.А. Пупкова Изд-во. М.: РУСАКИ, 2006 г. с. 140-143.

27. Голубцов М. Микроконтроллеры AVR от простого к сложному Серия "Библиотека инженера" М.: СОЛОН - Пресс, 2003. -288 с.

28. Гольденберг JI.M., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая Обработка Сигналов. М.: «Радио и связь» 1990 256 с.

29. Горбушина О. А., Девянин Е. А. Математическая модель системы технического зрения мобильного робота «Кронус». В сб. «Мобильные роботы и мехатронные системы: Материалы научной школы-конференции» М: Изд-во Моск. ун-та, 2001. - 29-41с.

30. Горелик A. JI., Гуревич И. Б., Скринкин В. А. Современное состояние проблемы распознания: Некоторые аспекты. Под ред. Горелика A. JT. М.: «Радио и связь» 1985-161 с.

31. Грановская Р. М., Березная И. Я., Григорьева А. Н. Восприятие и признаки формы. М.: «Наука» 1981 -205 с.

32. Гребнев В. В. Микроконтроллеры семейства AVR фирмы Atmel М.: ИП РадиоСофт, 2002 -176 с.

33. Гренандер У. Лекции по теории образов. В Зх томах. Том 1. Анализ образов. Пер. с англ. Гуревича И. Под ред. Журавлева Ю. М.: «Мир» 1981 446 с.

34. Громов Н. Ю. Автоматическая калибровка микроволнового радиометра. В сб. «Научная сессия ТУСУР -2006», часть 1, Томск: Изд-во. «В-Спектр», 2006,22-25.

35. Гук М. Аппаратные интерфейсы ПК М., СПб.: «Питер», 2002 528 с.

36. Гук М. Интерфейсы ПК: Справочник М., СПб.: «Питер», 1999 416 с.

37. Девянин Е.А. Буданов ,В. М. О движении колесных роботов, Прикладная математика и механика. 2003 . Т. 67, вып. 2. С. 244-255

38. Дейвис Ш.М., Ландгребе Д.А., Филипс Т.Л. и др; Дистанционное зондирование: количественный подход /. Под. ред. Ф. Свейна и Ш. Дейвис. Пер. с англ. М., Недра, 1983.-415 с.

39. Дистанционно управляемые роботы и манипуляторы/Под ред. B.C. Кулешова и H.A. Лакоты. М.: Машиностроение, 1986.

40. Ерош И.Л. Построение объемных моделей сенсорными системами роботов // Материалы 12-й научно-технической конференции «Экстремальная робототехника». СПб.: СПбГТУ, 2002. - С. 313-317.

41. Журавлев Ю. И. Экстремальные задачи возникающие при обосновании эвристических процедур. // Проблемы прикладной математики и механики. М.: Наука 1971.-с. 67-76.

42. Журавлев Ю. И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации // Проблемы кибернетики. М.: Наука, 1978. Вып. 33. с. 5-68.

43. Журавлев Ю. И. Корректные алгебры над множествами некорректных (эвристических) алгоритмов. III // Кибернетика. 1978. - №2 - с. 35-43.

44. Закатов П.С. Курс высшей геодезии. Изд. 4., М., Недра, 1978,511 с.

45. Заявка на патент Японии № 60-146374, МКИ G 06 К 9/32, 9/20

46. Здор С. Е., Широков В. Б. Оптический поиск и распознавание. М.: «Наука» 1973 -239 с.

47. Ивахнено А. Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического управления Киев: «Техника» 1969 392 с.

48. ИК локатор первые опыты Электронный ресурс. / Электрон, журн. - Донецк, 2005 -.- Режим доступа к журн.: http://iplanet.nm.ru/pr3.htm - Загл. с экрана.

49. Искусственный интеллект. Справочник в Зх книгах. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы. Под ред. Попова Э. В. М.: «Радио и связь» 1990 464 с.

50. Искусственный интеллект. Справочник в Зх книгах. Кн. 2. Модели и методы. Под ред. Поспелова Д. А. М.: «Радио и связь» 1990 304 с.

51. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах. М.: Наука, 1989.

52. Козлов Ю.М. Адаптация и обучение в робототехнике. М.: Наука, 1990.

53. Коробейников А.П. Методы распознавания образовЭлектронный ресурс. Учебное пособие. Донской ГТУ Режим доступа.: http//dstu2204.narod.ru - Загл. с экрана.

54. Корянов В. В. Компьютерное моделирование движения мобильного трехколесного робота. В сб. «Мобильные роботы и мехатронные системы: Материалы научной школы-конференции» М: Изд-во Моск. ун-та, 2001. -127-132с.

55. Куафе Ф. Взаимодействие робота с внешней средой. Пер. с фр. Блеер М. Б. и Фанченко М. С. Под ред. Мещерякова А. В. М.: «Мир» 1985 285 с.

56. Кулаков Ф.М. Супервизорное управление манипуляционными роботами. М.: Наука, 1980.

57. Лазерные приборы Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.laserpribor.ru/index.php- Загл. с экрана.

58. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта пер. с фр. Под ред. Стефанюка В. Л. М.: «Мир» 1991 -568 с.

59. Лэм Г. Аналоговые и цифровые фильтры. М.: «Мир» 1982 592 с.

60. Марр Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов. Пер. с англ. Гуревич Н. Г. под ред. Гуревича И. Б. М.: «Радио и связь» 1987-400 с.

61. Масандилов Л. Б., Москаленко В.В. Регулирование частоты вращения асинхронных двигателей М.: «ЭНЕРГИЯ» 1978 96 с.

62. Механика промышленных роботов. В 3 кн. /Под ред. К.В. Фролова Е.И. Воробьева. М.: Высш. шк., 1988.

63. Мехатроника / Т. Исни, И. Симояна, X. Инодэ и др. М.: Мир, 1988.

64. Михайлов A.A., Гданский Н.И., Засед В.В., Марченко Ю.А. Коррекция растровых изображений, получаемых с видеокамер. Приборы, №12,2007.

65. Михайлов A.A., Гданский Н.И., Мальцевский В.В. Визуальная ориэнтация мобилного робота с использованием реперных точек. В сб. «Научная сессия ТУ СУР -2006», часть 1, Томск: Изд-во. «В-Спектр», 2006,32-34 с.

66. Михайлов A.A., Гданский Н.И., Марченко Ю.А. Визуальный контроль ориентации тележки мобильного робота. В сб. научных трудов МГУИЭ, (механика, теплофизика, экология), вып.3,2006, с. 90 - 96.

67. Михайлов A.A., Мальцевский В.В. Колесный мобилный робот для жилых и производственных помещений. В сб. материалов «Всероссийская выставка НТТМ2005», Москва: ВВЦ, 2005,34-35 с.

68. Михайлов A.A., Мальцевский В.В. Позиционирование мобильного робота при использовании датчиков расстояния и системы опорных маяков В сб. трудов II МНПК «Экологические проблемы индустриальных мегаполисов», Москва: МГУИЭ, 2005,183-185 с.

69. Михайлов A.A., Марченко Ю. А. Визуальный контроль ориентации мобильных объектов. «Всероссийская выставка НТТМ-2006», Москва: ВВЦ, 2006.

70. Михайлов A.A., Марченко Ю.А., Гданский Н.И., Мальцевский В.В. Распознавание объектов в реалистических растровых изображениях. В сб. научных трудов МГУИЭ, (механика, теплофизика, экология), вып.3,2006, с. 205 209.

71. Мобильные роботы и мехатронные системы: Материалы научной школы-конференции.- М.: Изд-во Моск. ун-та,2001,-275 с.

72. Молоденский М.С. Проблемы и задачи геодезической гравиметрии., М., Геодезия и картография, 1959, №6, с. 50-65.

73. Найханов В.В., Цыдыпов Ц.Ц., Жимбуева Л.Д. Автоматизация калибровки видеокамеры, Сборник научных трудов. Серия Технические науки. Вып.5.3. ВСГТУ 2005.

74. Накано Э. Введение в робототехнику. М.: Мир, 1988.

75. Нечаев И. ИК локатор для слепыхЭлектронный ресурс. "Радио" № 10, 1988 г. Режим доступа.: http://shems.li 1 .ru/703/medl 7.php Загл. с экрана.

76. Носков A.B., Носков В. П. Распознавание ориентиров в дальнометрических изображениях. В сб. «Мобильные роботы и мехатронные системы: Материалы научной школы-конференции» М: Изд-во Моск. ун-та, 2001. -179-192с.

77. Обзор ИК датчиков Электронный ресурс. / Электрон, журн. - Украина, 2004 -.Режим доступа к журн.: http://robo.com.ua/readarticle.php7article id=l 6 - Загл. с экрана.

78. Оппенгейм А. В., Шафер Р. В. Цифровая обработка сигналов. М.: «СВЯЗЬ» 1979 -267 с.

79. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989.

80. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и оброботки изображений. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1986 400 с.

81. Пантелеев В. Г., Егорова О. В., Клыова Е. И.Компьютерная микроскопия. М.: Техносфера, 2005.- 304 с.

82. Парсонс Т. Анотомия и физиология. М.: изд. ACT, 2005 282 с.

83. Патент РФ № 2142613, кл. G 01 С 9/02,1998

84. Патент РФ № 2156957, кл 7 G 01 С 9/00

85. Патент РФ № 2210492 кл МКИ В 25 J 9/00, 2003

86. Патент РФ № 2250498 С2, МКИ G 06 К 9/32, БИ №11,2005.

87. Патент РФ по заявке № 2001103097/09(003148), МКИ G 06 К 9/32.

88. Пересада В. П. Автоматическое распознавание образов Л.: «Энергия» 1970 91 с.

89. Подураев Ю.В. Основы мехатроники. М.: Изд-во "Станкин", 2000.

90. Попов Е.П., Письменный Г.В. Основы робототехники. М.: Высш. шк., 1990.

91. Представление и использование знаний / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989.

92. Принципы лазерной дальнометрии Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.binoculars.ru/article/info/lasrang.htm- Загл. с экрана.

93. Пупков К. А., Коньков В. Г. Интеллектуальные системы. М.: Из-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003 348 с.

94. Пшихопов В.Х. «Устройство позиционно-траекторного управления мобильным роботом», патент № 2185279, БИ № 20,2002 г.

95. Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики. Пер. с англ. Вичеса С. А., Олохтоновой Г. В., Монахова П. А. под ред. Баяковского Ю. М., Галактионова В.А. М.: «Мир» 1989 512 с.

96. Роджерс Д., Адаме Дж. Математические основы машинной графики. Пер. с англ. М.: Мир 1976- 104с.

97. С точностью до одного процента работают современные лазерные дальномерыЭлектронный ресурс. Кудряшов А., Дергачев Н. 2003 Режим доступа: http://www.bininter.ru/statlazer.htm- Загл. с экрана.

98. Садовников Р., Филипочев А., Харитонов Д. Система позиционирования камеры видеонаблюдения. В сб. Седьмого международного симпозиума «Интеллектуальные системы», под. ред. К.А. Пупкова Изд-во. М.: РУСАКИ, 2006 г. с. 128-131.

99. СЕРВО ТЕХНИКА Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.servotech.ru- Загл. с экрана.

100. Сибирь мехатроника Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.sibmech.ru/import.php'?title=41 - Загл. с экрана.

101. Справка по Ассемблеру для AVR Электронный ресурс.- 2005- Режим доступа: http://microcon.neora.ru/app/books/Asm AYR rus.pdf-Загл. с экрана.

102. Справка по Ассемблеру для А\ТЦЭлектронный ресурс.- 2006- Режим доступа: http://www.atmel.ru/AVR/Prod.htm Загл. с экрана.

103. Стоянов C.B. "Разработка алгоритмов и аппаратно-программных средств распределенных систем планирования действий коллектива роботов". Диссертация на соискание ученой степени к.т.н.- Таганрог: НИИ МВС ТРТУ, 2001.-233с.

104. Ультразвуковые датчики расстояния. Электронный ресурс. / 2006 -.- Режим доступа.: http://www.aly.ru/datch/datch rast.htm -Загл. с экрана.

105. Ультразвуковые датчики уровня/расстояния до объекта с токовым выходом и запоминанием диапазона работы. Электронный ресурс. / ЗАО Конструкторское бюро "Оптимум" 2006 -.- Режим доступа. :-http://www.optimum.etel.ru/DOC/Baumer.pdf Загл. с экрана.

106. Управляемое движение мобильных роботов по произвольно ориентированным в пространстве поверхностям / В.Г. Градецкий, В.Б. Вешняков, C.B. Калиниченко, JI.H. Кравчук. М.: Наука, 2001.

107. Фу К., Гонсалес Р., Ли К. Робототехника. М.: Мир, 1989.

108. Хемминг Р.В. Цифровые фильтры. М.: «СОВЕТСКОЕ РАДИО» 1980-224 с. Холмогоров А. Русский свет в космосе (Лазерные дальномеры) Электронный ресурс. 1999. Режим доступа: http://www.cosmoworld.ru/spacehistory/proiects/slr.html - Загл. с экрана.

109. Шахинпур К. Курс робототехники. М.: Мир, 1990.

110. Шебшаевич B.C., Дмитриев П.П. Иванцевич, Н.В. и др;. Сетевые спутниковые радионавигационные системы. Под. ред. В.С.Шебшаевича. 2 изд., - М., Радио связь, 1993.-408 с.

111. АУЯЭлектронный ресурс.- 2004- Режим доступа: http://enigma2004.nm.ru/avr.HTM Загл. с экрана.

112. Bresenham, J.E. "Algorithm for Computer Control of a Digital Plotter. "IBM System Journal, Vol. 4, pp. 25-30,1965.

113. Gbenga Olowoyeye , Bo-Kyoung Kim, Kavitha Chandra. Modeling Spectral Features in TCP traffic Center for Advanced Computation and Telecommunications, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Massachusetts Lowell.

114. Helmholtz H.L. Handbook of Physiological Optics. JPCSouthall, Dover, 1962

115. Izaguirre A., Pu P., Summers J. A new development in camera calibration calibrating a pair of mobile cameras. IEEE Int. Conf.Rob. and Autom., St. Louis, Mo., March 25-28, 1985

116. Langley P. Rediscovering physics with BACON-3. IJCAI 6,1979

117. Lenat D. BEINGS knowledge as interacting experts. IJCAI 4,1975;

118. Lynxmotion Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.lynxmotion.com - Загл. с экрана.

119. PROMENERGO Электронный ресурс. Режим доступа: http://servodriver.ru/components/comp3 5 .htm- Загл. с экрана.

120. Robinson G.A. A machine-orientedlogicbased on the resolution principle. . J ACM 12,1965

121. ROBOCLUB практическая робототехника Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.roboclub.ru/ - Загл. с экрана.

122. SENSORLINK Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.sensorlink.ru/pdf/Ed098.pdf- Загл. с экрана.

123. Tsai R.Y. A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses. IEEE Journal of Robotics and Automation, vol. RA-3, № 4, pp.323-344, August 1987.

124. Ultra-Sonic Ranging Design Электронный ресурс. / Электрон, журн. -2001 -.Режим доступа к журн.: http://www.ottawarobotics.org/articles/ultrasonic/ultrasonic.html Загл. с экрана.

125. Vishay Semiconductors Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.vishav.com/- Загл. с экрана.

126. Бодров В.И. Роботы в химической промышленности / В.И. Бодров, В.Ф. Калинин, В.А. Погонин.М.: Химия, 1989.136 с.

127. Белянин П. Н., Робототехнические системы для машиностроения. М., Машиностроение, 1986,256 с.

128. Бодров В.И. Планирование работы коллектива роботов на химических производствах / В.И. Бодров, В.Ф. Калинин, В.А. Погонин // Актуальные проблемы фундаментальных наук: Тез. докл. II Междунар. конф. / МГТУ им. Баумана. М., 1994. С. 68-72.

129. Бодров В.И. Применение роботов в отраслях-потребителях химического и нефтяного машиностроения / В.И. Бодров, В.А. Погонин, Ю.Я. Марголин. М.: ЦИНТИхимнефтемаш, 1987. Сер. ХМ-2. 36 с.

130. Бодров В.И. Проектирование автоматизированных роботизированных химико-технологических комплексов / В.И. Бодров, В.Ф. Калинин, В.А. Погонин // Тез. докл. IV Респ. конф. СПб., 1992. С. 62-68.

131. Бодров В.И. Решение задач управления в условиях неопределенности / В.И. Бодров, В.А. Погонин // Вестник ТГТУ. 2001. Т. 73, № 4.С. 534-540.

132. Бодров В.И. Химическое производство как объект роботизации / В.И. Бодров, В.Ф. Калинин,В.А. Погонин // Автоматизация и роботизация в химической промышленности: Тез. докл. Всесоюз. на-уч.-техн. конф. Тамбов, 1986. С. 21-23.

133. Ботез И.Г., В.К., Замятин, В.М. Попа. Механизация и автоматизация сборочных работ. Кишинев. Картя Молдавеняскэ, 1987,243 с.

134. Власов С. Н., Позднеев Б. М., Черпаков Б. И. Транспортные и загрузочные устройства и робототехника М., Машиностроение, 1988,144 с.

135. Громов Ю.Ю. Построение решений динамических роботизированных объектов в условиях неопределенности / Ю.Ю. Громов, В.А. Погонин // Инженерная физика. 2002. №4. С. 7-10.

136. Довбня Н. М., Кондратьев А. Н., Юревич Е. И. Роботизированные технологические комплексы в ГПС. JL, Машиностроение, 1990, 301. с.

137. Жавнер В. JL, Крамской Э. И. Погрузочные манипуляторы JL, Машиностроение, 1975,160. с.

138. Калинин В.Ф. Проектирование оптимальных автоматизированных роботизированных химико-технологических комплексов / В.Ф. Калинин, В.А. Погонин // Динамика процессов и аппаратов химической технологии: Тез. докл. III Всесоюз. конф. Воронеж, 1989. С. 74-75.

139. Калинин В.Ф. Задачи оптимизации управления роботами в химических производствах. // Автоматизация и роботизация в химических производствах. Тамбов, 1986. С. 85-89.

140. Манипуляционные системы роботов под ред. А. И. Корендясева. М., Машиностроение, 1989,471 с.

141. Погонин В.А. Планирование действий роботов при неполной информации о среде / В.А. Погонин// VI-научная конференция ТГТУ. Тамбов, 2001. С. 201.

142. Погонин В.А. Построение программы управления роботом в условиях неопределенности / В.А.Погонин // Математические методы в технике и технология: 15 Междунар. науч. конф. Тамбов, 2002. Т.2. Секция 2.С. 148-150.

143. Погонин В.А. Принципы построения роботизированных лабораторных комплексов / В.А. Погонин, В.В. Козадаев // Методы кибернетики химико-технологических процессов: Тез. докл. III Всесоюз. конф. М., 1989. С. 159-160.

144. Погонин В.А. Робот-лаборант элемент гибких производственных систем / В.А. Погонин, В.В. Козадаев // Автоматизация и роботизация в химической промышленности: Тез. докл. Всесоюз. науч.- техн. конф. Тамбов, 1988. С. 123.

145. Селезнев В. П., Селезнева Н. В. Навигационная бионика. М., Машиностроение, 1987,256 с.

146. Справочник по промышленной робототехнике Книга 2. под. ред. Ш. Нофа. пер. с англ. М., Машиностроение, 1990,479 с.

147. Технология межотраслевой научно технический сборник, Гибкие производственные системы и робототехника, М., Машиностроение, 1986,70 с.

148. Gudel Электронный ресурс. Режим доступа:1~1Цр:/Лууу\у.е1к1е1.сот/ - Загл. с экрана.

149. Михайлов A.A., Гданский Н.И., Засед В.В. Автономная идентификация положения и ориентирования мобильных объектов во вредных и опасных средах Химическое и нефтеное машиностроение, №12,2006.

150. TAN=(b2-bl)/(a2-al);//pac4eT тангенса угла наклона орезка 12

151. C=x0.;x[0]=x[Nmin];x[Nmin]=C;C=y[0];y[0]=y[Nmin];y[Nmin]=C;C=a[0];a[0]=a[Nmin];a[Nmin]=C;

152. Nmin=l;da=al.-a[0];db=b[l]-b[0];r=sqrt(da,|'da+db,,'db);cosm=da/r; da=a[2]-a[0];db=b[2]-b[0];cost=da/sqrt(da*da+db,,'db);if(cost>cosm){cosm=cost;Nmin=2;}; da=a[3]-a[0];db=b[3]-b[0];cost=da/sqrt(da*da+db*db);if(cost>cosm)Nmin=3; //смена точек местами

153. С=х 1 .;х[ 1 ]=x[Nmin];x[Nmin]=C;C=y[ 1 ];у[ 1 ]=y[Nmin];y [Nmin]=C;C=a[ 1 ];а[ 1 ]=a[Nmin];a[Nmin]=C;

154. Nmin=2;da=a2.-a[0];db=b[2]-b[0];cosm=da/sqrt(da,|'da+db*db);da=a3.-a[0];db=b[3]-b[0];cost=da/sqrt(da*da+db*db);if(cost<cosm)Nmin=3;смена точек местами

155. C=x3.;x[3]=x[Nmin];x[Nmin]=C;C=y[3];y[3]=y[Nmin];y[Nmin]=C;C=a[3];a[3]=a[Nmin];a[Nmin]=C;

156. M20:if(ipr>l)printf( " \n В ORIENTATION");//2.THn направленности всех отрезков - вдоль оси b (TYPE 2)

157. Kbl 2=(al -а2)/(Ы-Ь2);КЫЗ=(а1 -a3)/(bl -b3);if(parproofdou(al,bl,a3,b3,a2,b2,a4,b4,ipr))goto M21 ;// проверка параллельности отрезков F1F3 и F2F4анализ случая непараллельности отрезков F1F3 и F2F4 if(ipr>l)printf( " \n NON PARALLEL F1F3 and F2F4:");

158. M30:if(ipr>l)printf( " \n A-B ORIENTATION");//3. смешанный тип направленности отрезков (TYPE 3)

159. Ъ- списку координат изображений реперных точек по оси bat,bt координатам изображения текущей точкиint i,il,i2;double Rt,R 1 ,R2,da,db,C;

160. Поиск двух реперных точек (abl,bbl),(ab2,bb2),y которых изображения наиболее близки к (at,bt)

161. I. Начальные присваивания параметров ближайших точек da=at-a0.; db=bt-b[0]; Rl=da*da+db*db; 11=0; da=at-a[l]; db=bt-b[l]; R2=da*da+db*db; i2=l; if (Rl>R2){il=l;i2=0;C=Rl;Rl=R2;R2=C;};

162. C=x1.;xi.=x[i+l];x[i+l]=C;C=y[i];y[i]=y[i+l];y[i+l]=C;

163. C=a1.;ai.=a[i+l];a[i+l]=C;C=b[i];b[i]=b[i+l];b[i+l]=C;proof=true;}; };

164. ENTER FALSE:; delete .R;if(ipr>0) printf(" \n IZ3-int REZULT: FALSE ! ! !\n"); return false;

165. ENTER TRUE:; delete .R;if(ipr>0){printf(" \n IZ3-int REZULT TRUE - xt="f',xt);printf(" yt=" H%f',yt," \n");}; return true;// вывод результатов };

166. C=R1.;Ri.=R[i+l];R[i+l]=C;C=x[i];x[i]=x[i+l];x[i+l]=C;C=y[i];y[i]=y[i+l];y[i+l]=C;

167. C=a1. ;ai.=a[i+l ] ;a[i+1 ]=C;C=b[i] ;b[i]=b[i+1 ] ;b[i+1 ]=C;proof=true;}; };

168. ENTERFALSE:;delete.R;delete[]ai;delete[]bi;delete[]xi;delete[]yi;if(ipr>0) printf("\n IZ4-int REZULT: FALSE ! ! !"); return false;

169. ENTERTRUE:;delete.R;delete[]ai;delete[]bi;delete[]xi;delete[]yi;if(ipr>0){printf("\n IZ 4int REZULT TRUE - xt=" "%f',xt);printf(" yt=" "%f',yt);}; return true;// вывод результатов };

170. Nstr*Nstl.;//TeKyuiee изобр и изобр с максимальным весомint Weight, Weightmax=0;начальные присваивания

171. Вычисление веса найденного образа

172. Weight=0;for (i=Nfstr;i<=Nestr;i++) for (j=0;j<Nstl;j++){adr=i*Nstl+j;if(Imtadr.=l )Weight+=l;};

173. Уточнение номера последней строки искомого элемента (отрезан ли он от остальной нераспознанной части кадра?)

174. NIestr=Nestr;for (is=Nfstr+l ;is<=Nestr;is++)if(strendis.-strnach[is]<2) {NIestr=is-l;gotoM2;};2 . Быстрый первый проход.

175. Формирование вектора начальных левых единиц элемента в его первой (Nfstr) строке

176. М125: {if (Imis*Nstl+j.==2)goto М13 ;if (Im[is*Nstl+j ] !=2)goto M16;56. выделение очередных подряд стоящих левых единиц в текущей строке элементаis(HOMep последней jpr)

177. Функция localint, осуществляет расчет величин, характеризующих локальную привязку тележки МТС.

178. Общие вид тележки мобильного робота с установленными на ней источниками излучения

179. Общие вид видеокамеры, используемой в экспериментах