автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Модели и алгоритмы извлечения визуальной информации о пространственных объектах в автоматизированных системах управления с оптической обратной связью

На правах рукописи

н

МАНЬЯКОВ ЮРИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ВИЗУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ О ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ОБЪЕКТАХ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ С ОПТИЧЕСКОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

3 1 МАР 2011

Орел 2011

4841552

Работа выполнена на кафедре «Информационные системы» в ФГОУ ВПО «Госуниверситет - УНПК».

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Константинов Игорь Сергеевич

Официальные оппоненты - доктор технических наук, доцент

Иващук Ольга Александровна

кандидат технических наук, доцент Лобанова Валентина Андреевна

Ведущая организация: ГОУ ВПО «Юго-Западный

государственный университет» (ЮЗГУ), г. Курск

Защита состоится «12» апреля 2011 в 14 часов на заседании диссертационного совета Д212.182.01 при ФГОУ ВПО «Госуниверситет -УНПК» по адресу: 302020, РФ, г. Орел, Наугорское шоссе, д. 29, ауд. 212.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО «Госуниверситет - УНПК».

Автореферат разослан «11» марта 2011 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д212.182.01

кандидат технических наук

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. На сегодняшний день проблема дистанционного управления роботами и манипуляторами весьма актуальна. Подобные устройства довольно часто используются в различных экстремальных и труднодоступных для человека средах, что требует постоянного пополнения и уточнения информации об окружающей среде, корректировки принятых решений на основании вновь полученных данных.

Зачастую в таких системах управления используется оптическая обратная связь. Под оптической обратной связью понимается обратная связь, контролируемые переменные в которой отражают визуальную информацию об изменении положения и формы как самого манипулятора, так и объектов, с которыми он взаимодействует. Благодаря оптической обратной связи оператор может наблюдать объекты и робота, действующего в рабочей зоне, которая в действительности удалена или скрыта от него. Очевидно, чем больше будет эффект присутствия, тем проще и естественнее оператору ориентироваться в рабочей зоне, осознавать взаимное расположение объектов этой зоны относительно друг друга и манипулятора и осуществлять управление перемещениями манипулятора с помощью тех или иных управляющих элементов. В связи с этим возникает проблема эффективного представления информации об объектах рабочей зоны манипулятора оператору.

Представление информации в виде трехмерной модели обладает рядом преимуществ. В отличие от плоских изображений, трехмерная модель содержит информацию о глубине, что позволяет в значительной степени повысить точность ее представления. Кроме того, использование трехмерных моделей позволяет расширить функциональные возможности среды управления посредством предоставления возможности смены угла обзора, масштабирования, использования прозрачности и т.п.

Проблемы разработки систем дистанционного управления роботами и в частности систем с оптической обратной связью освещены в работах А. Hajare, S. Olendorf, J. Prince, P. Dieleman, И. Юревича, В. П. Богомолова, А. Bejczy, Т. Kotoku, В. А. Лопоты, В. С. Заборовского, И. М. Макарова, В. М. Лохина, С. В. Манько, М. П. Романова, И. Р. Белоусова С. Л. Зенкевича, Р. В. Заединова, W. Hong, J.-J. Slotine, В. Bishop, D. Koditshek, H. Fassler, Ф. M. Кулакова и многих других.

На данный момент существует ряд различных технологий, реализующих оптическую обратную связь. Самыми распространенными являются телевизионные системы.

Кроме того, достаточно известны системы, основанные на моделировании как движения манипуляторов, так и объектов с которыми они взаимодействуют. Например, система дистанционного управления натурной моделью бортового манипулятора космического корабля «Буран», разработанную в ЦНИИРТК (В. А. Лопота, В. С. Заборовский), система

управления лабораторными манипуляторами МИРЭА (И. М. Макаров, В. М. Лохин, С. В. Манько, М. П. Романов), система управления роботом через Интернет «Интернет робототехника», разработанная И. Р. Белоусовым, системы захвата движения (Vicon 8i фирмы Vicon-Peak, Gypsy Motion Capture System фирмы Animazoo, Optotrak фирмы Northern Digital, Visualeyez system фирмы Phoenix Technologies) и другие.

Однако все перечисленные системы обладают рядом недостатков, среди которых: наличие существенных задержек в канале обратной связи, неудобная и недостаточно информативная для оператора среда управления, высокая сложность математического описания, низкая степень универсализации, высокая стоимость, узкая специализация.

Таким образом, актуально решение задач совершенствования оптической обратной связи (ООС) в автоматизированных системах управления, направленных на устранение приведенных выше недостатков и предоставление оператору в максимально удобной форме всей полноты визуальной информации, необходимой для принятия решений и управления манипулятором.

Объектом исследования в данной работе является подсистема оптической обратной связи в автоматизированных системах управления манипуляторами.

В качестве предмета исследования рассматриваются методы, модели и алгоритмы извлечения и визуализации специальной предварительно отфильтрованной информации о пространственных объектах, полученной при помощи оптических приборов.

Цель диссертационной работы - расширение функциональных возможностей и повышение оперативности представления визуальной информации для принятия решений в автоматизированных системах управления манипуляторами с оптической обратной связью.

Для достижения поставленной цели были сформулированы и решались следующие основные задачи:

- анализ существующих подходов к реализации оптической обратной связи в автоматизированных системах дистанционного управления, а также технологий извлечения визуальной информации о пространственных объектах;

- разработка и исследование модели извлечения визуальной информации о пространственных объектах в автоматизированных системах управления с оптической обратной связью;

- разработка и исследование алгоритмов реализации модели извлечения визуальной информации о пространственных объектах в автоматизированных системах управления с оптической обратной связью;

- создание тестовой программной системы исследования алгоритмов извлечения визуальной информации о пространственных объектах.

Методы и средства исследования. Для решения задач извлечения визуальной информации о пространственных объектах использовались:

методы теории компьютерного зрения, оптики, аналитической геометрии, математического анализа, теории управления, системного анализа, теории построения АСУ, экспериментальные исследования.

Достоверность научных положений подтверждается корректностью примененного математического аппарата, их практической реализацией и результатами исследования алгоритмов при помощи тестовой программной системы.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в том, что разработаны:

1. Модель извлечения визуальной информации о пространственных объектах в системах управления с оптической обратной связью, основанная на анализе трехмерных координат особых опорных точек, регистрируемых на плоских изображениях натурных объектов.

2. Алгоритм извлечения визуальной информации о пространственных объектах, реализующий предлагаемую модель и отличающийся возможностью извлечения информации о пространственных перемещениях и деформациях объектов и представления трехмерной информации для визуализации.

3. Алгоритмы вычисления трехмерных координат опорных точек, вычисления матрицы смежности и воксельной аппроксимации, основанные на принципах перспективного проецирования, стереоскопии, фотограмметрии, декомпозиции на ограничивающие объемы, линейной интерполяции плоскостями и отличающиеся возможностью нахождения смежных опорных точек.

4. Структурная модель тестовой программной системы исследования алгоритмов извлечения визуальной информации о пространственных объектах, в основе которой лежит метод регистрации положения опорных точек (ОТ).

Практическая значимость заключается в:

- программной реализации тестовой системы для исследования алгоритмов извлечения визуальной информации о пространственных объектах;

- программной реализации алгоритмов извлечения визуальной информации о пространственных объектах.

Реализация и внедрение результатов работы.

1. Результаты диссертационной работы используются при проведении исследовательских работ ОФ ИЛИ РАН, связанных с организацией систем технического зрения в промышленных системах.

2. Результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс кафедры «Информационные системы» Учебно-научно-исследовательского института информационных технологий ОГТУ.

Апробация работы. Материалы публиковались и докладывались на 3-ей международной научно-практической конференции «Наука и

устойчивое развитие общества. Наследие В. И. Вернадского» (25 - 26 сентября 2008, Тамбов), на 1-ой Международной научно-технической конференции «Компьютерные науки и технологии» (8-9 октября 2009, Белгород), на IV-й Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве» (22-23 апреля 2010, Орел), в отчетах НИР «Разработка и исследование информационной технологии морфинга 3D объекта на основе данных натурного эксперимента» Орловского филиала Учреждения Российской академии наук Института проблем информатики РАН, а также на научно-практических семинарах кафедры «Информационные системы».

Положения, выносимые на защиту:

1. Модель извлечения визуальной информации о пространственных объектах в автоматизированных системах управления с оптической обратной связью.

2. Алгоритм извлечения визуальной информации о пространственных объектах в автоматизированных системах управления с оптической обратной связью.

3. Алгоритмы вычисления трехмерных координат опорных точек, вычисления матрицы смежности, воксельной аппроксимации.

4. Структура тестовой программной системы извлечения визуальной информации о пространственных объектах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа изложена на 154 страницах машинописного текста, включающего 62 рисунка, 13 таблиц, список литературы из 124 наименований.

Автор выражает глубокую благодарность к. т. н., директору ОФ ИЛИ РАН Архипову Олегу Петровичу за консультации в области применения методов обработки графических изображений и пространственной геометрии.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ:

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы ее цель и задачи, научная новизна, практическая значимость и основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассмотрена структура системы управления с ООС и основные области применения подобных систем, рассматриваются основные технологии, лежащие в основе оптической обратной связи в системах дистанционного управления манипуляторами, анализируются их преимущества и недостатки и формулируются основные направления совершенствования подобных систем.

Были рассмотрены средства реализации ООС с использованием телевизионных систем, а также системы, обратная связь в которых основана на моделировании поведения манипулятора и объектов рабочей среды. В

таких системах предлагается использовать виртуальные трехмерные модели робота и его рабочего пространства в режиме реального времени.

К преимуществам таких систем можно отнести: минимизацию задержек реакции системы на управляющие воздействия (за счет минимизации пересылаемых данных), организацию для оператора комфортной управляющей среды с возможностью смены направления обзора, повышение уровня детализации сцены.

Однако такой подход имеет недостатки. Главным среди них является недостаточность информации об объектах среды, с которыми взаимодействует манипулятор и высокая нагрузка на канал связи.

Наряду со средствами реализации ООС были рассмотрены различные методы извлечения трехмерной информации. Среди них - системы захвата движения. Было установлено, что подобные системы, несмотрл на преимущества, выраженные в большой точности расчета координат и высоком быстродействии обладают и следующими основными недостатками: высокая стоимость оборудования и программного обеспечения, невысокий уровень автоматизации и большие трудовые затраты на постобработку.

Были сформулированы задачи дальнейшего исследования.

Во второй главе рассмотрена модель извлечения визуальной информации о пространственных объектах (рисунок 1), а также приведены методы расчета трехмерных координат опорных точек (ОТ), построения матрицы смежности и воксельной аппроксимации.

Рисунок 1 - Информационная модель извлечения визуальной информации о пространственных объектах

В этой модели:

/, Ь, х - параметры камер и стереосъемки (фокусное расстояние, стереобазис и размер сенсора матрицы соответственно);

С - координаты ОТ в плоскости стереопар;

В - ограничивающие объемы (00), содержащие координаты диагоналей параллелепипедов);

М - матрица смежности;

ОТ- координаты ОТ в трехмерном пространстве;

й- векторы смещения ОТ;

V— воксельная модель.

Расчет трехмерных координат опорных точек основывается на модели перспективной проекции трехмерной сцены на двумерную плоскость. С использованием этой модели может быть реализована модель простой стереоскопической системы (рисунок 2).

1- г

XI

Р|

ь Р

|

Рг —-—

Хг

X,

Рисунок 2 - Геометрическая модель простой стереоскопической системы

Учитывая подобие треугольников на рисунке 2, можно записать уравнения:

2 =х ■2 = (х~ъ) •г -у =у 0) / Х/ ' / ' / У/ У г '

Уравнения модели описывают взаимосвязь точек в трехмерной системе координат камеры с точками на двумерной действительной системе координат изображения. После ряда подстановок и преобразований из уравнений (1) можно выразить неизвестные координаты х, у и г точки Р.

Помимо двумерных координат опорных точек на снимке регистрируются специальные маркеры, образующие инициализационную фигуру, которая будет всегда находиться в кадре во время съемки. Она позволяет преобразовать координаты ОТ в системе координат камеры в

мировую систему координат. Учитывая ограничения на расположение камер в пространстве, эта задача сводится к одному аффинному преобразованию -переносу по оси 2.

Кроме того, необходимо учитывать переход от пикселей к линейным

координаты ОТ в трехмерном

единицам. Таким образом, итоговые пространстве равны:

С =

х, Ъ

У,ь

(х,~хг)

СХ1~ХГ) 5

где 5 - коэффициент масштабирования, равный размеру сенсора матрицы цифрового видеорегистрирующего прибора;

<р - коэффициент переноса центра координатной системы. Воксельная аппроксимация. Преобразование трехмерной модели основывается на обработке изменений положения ОТ. При изменении положения ОТ необходимо вычислить смещение окружающих данную ОТ вокселей в определенной области. Эта область ограничивается смежными ОТ. В соответствии с рисунком 3, координаты сместившихся вокселей определяются плоскостями (О¡,0,02), (02,0,0}), ..., (О7, О, 0&), проходящими через изменяемую ОТ (О) и соседние с ней (О/, О2, О), О4, О5, О& О?, Оц).

Таким образом, поверхность, подвергшуюся изменению, можно представить в виде совокупности пространственных треугольников: 5 = (0,0,0,) и (0,0,0,) и ...и (0„_20„_,0„), где О/ - опорные точки модели.

Для выполнения задачи интерполяции области морфинга (под морфингом в данном случае понимается изменение геометрии поверхности ЗБ модели) вокселями, необходимо выполнить вексельную аппроксимацию плоскостей, построенных по ОТ принадлежащим смежным областям (рисунок 3).

Рисунок 3 - Аппроксимация поверхности треугольниками

Процесс состоит из следующих этапов: I - построение матрицы смежности ОТ (нахождение смежных ОТ);

- вычисление уравнений каждой из плоскостей;

- вычисления координат каждого вокселя;

- проверка принадлежности вокселей области, ограниченной треугольниками.

Построение матрицы смежности ОТ. Выбор смежных ОТ, для I построения матрицы смежности осуществляется с учетом евклидова

расстояния между ними на плоскости. На начальном этапе все пространство ■ модели разбивается на ограничивающие объемы (00) и все ОТ

I индексируются в соответствии с принадлежностью к ним. Далее на основе

; евклидова расстояния находятся все расстояния между ОТ, принадлежащими

этим 00. Затем необходимо отсортировать ОТ по возрастанию расстояний друг для друга.

Для вычисления нового положения промежуточных вокселей необходимо найти коэффициенты уравнений плоскостей, проходящих через три точки.

I Подставляя в уравнение плоскости с уже известными

коэффициентами значения х и у можно вычислить недостающее значение координаты ъ.

В третьей главе описаны основные алгоритмы, реализующие модель. 1 Алгоритм извлечения визуальной информации о пространственных

объектах представлен на рисунке 4. В данном алгоритме в циклах, по каждому шагу морфинга рассматриваются соответствующие ОТ на исходном и следующем шаге. Если координаты этих ОТ отличаются, следовательно, данная ОТ сместилась, и необходимо рассчитать положения промежуточных ! вокселей модели в определенной области. Эта область ограничивается

опорными точками, соседними с рассматриваемой, которые необходимо найти, для этого служит алгоритм построения матрицы смежности. Затем по соответствующему алгоритму производится воксельная аппроксимация в I области, которая подверглась изменениям.

I Он состоит из ряда подалгоритмов. Один из них - алгоритм

вычисления координат опорных точек объекта в трехмерном пространстве. Данный алгоритм необходим для получения информации о положении ОТ в пространстве. I Результатом работы алгоритма является массив записей вида [х, у, г],

| содержащий координаты соответствующих ОТ в трехмерном пространстве,

которые используются для преобразования двумерных координат опорных I точек в трехмерные координаты.

Рисунок 4 -Алгоритм извлечения визуальной информации о пространственных объектах

Алгоритм построения матрицы смежности служит для нахождения смежных ОТ для дальнейшего заполнения пространства между ними вокселями методом воксельной аппроксимации.

На начальном этапе алгоритма выполняется вычисление евклидова расстояния между ОТ, принадлежащими одному 00. Затем производится сортировка ОТ по возрастанию расстояний друг от друга.

Алгоритм воксельной аппроксимации необходим для заполнения (в случае построения модели) или для перемещения (в случае преобразования модели) вокселей, занимающих промежуточное положение между ОТ. Аппроксимация положения этих вокселей - линейна, поэтому для каждой

плоскости необходимо вычислить коэффициенты уравнения. После нахождения уравнений каждой из плоскостей, необходимо по этим уравнениям вычислить третью координату.

Подставляя значения координат на плоскости с шагом равным одному вокселю, начиная от минимальных значений ОТ, ограничивающих область морфинга, и заканчивая максимальными граничными значениями, получим положения промежуточных вокселей в трехмерном пространстве.

В четвертой главе приведено описание исследований программной реализации рассмотренной модели и алгоритмов.

Для их реализации, а также для регистрации и анализа результатов было создано тестовое программное обеспечение (ТПО). ТПО состоит из трех модулей, предназначенных для проверки трех основных алгоритмов, реализующих модель, и модуля визуализации результатов (рисунок 5).

Рисунок 5 - Структурная модель тестового программного обеспечения

В данной модели:

1={1} - множество серий кадров, /=<//,/, р, <5>; г,- - последовательность стереопар /-ой серии;

р - информация о положении камеры, производившей съемку данной последовательности;

8 - параметры съемки;

Сго - двумерные координаты ОТ на плоских изображениях; Рс - параметры камер и стереосъемки; Сзо - трехмерные координаты ОТ; N - матрица смежности; V- воксельная модель;

Т- последовательность кадров видеопотока; Ид/ - количество искомых смежных ОТ; г-разрешение воксельной решетки модели;

Интерфейс пользователя представляет собой диалоговую подсистему,

Рисунок 7 - Визуализация трехмерной воксельной модели объекта

Для проведения исследований программной реализации алгоритмов был выбран объект, подвергающийся динамическим изменениям. На объект были нанесены контрольные маркеры с целью однозначной их идентификации в процессе регистрации их перемещений.

На рисунке 8 а, б и в представлены примеры изображений ряда этапов

изменения натурного объекта, зафиксированных цифровой фотокамерой.

1 + * + +

а) б) в)

Рисунок 8 - Различные этапы изменения формы натурного объекта (а) -положение I, б) положение 2, в) положение 3)

Для проверки корректности работы алгоритма расчета трехмерных координат опорных точек объекта были произведены физические измерения положения данных контрольных маркеров на натурном объекте в процессе преобразования. Далее, в соответствии с технологией, координаты контрольных маркеров, полученные на фотоснимках во всех трех положениях, преобразовывались к трехмерным координатам в пространстве модели. Результаты физических измерений координат ОТ и результаты, полученные после вычисления по исследуемому алгоритму, сравнивались. После чего было определено относительное отклонение результатов измерений для ряда кадров из серии, представленное на рисунке 9.

10,00% 9,00% 8,00% 7,00%

6,00% 5.00% 4,00%

123456789 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

а)

1 г ! 4 5 6 7 8 5 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Рисунок 9 - Отклонения значений координат ОТ, вычисленных на основе исследуемого алгоритма от физически измеренных на натурном объекте (а - положение 1,6- положение 2, в — положение 3)

Среднее арифметическое отклонение значений полученных координат на различных этапах морфинга от полученных в результате физического измерения составило 2,0%, что позволяет считать точность измерений для целей визуального представления трехмерной информации достаточной.

Исследование алгоритма построения матрицы смежности заключается в анализе полученной в результате выполнения данного алгоритма матрице смежности. Матрица должна содержать ОТ, смежные (наиболее близко расположенные) с каждой ОТ. Полученная в результате выполнения исследуемого алгоритма матрица смежности имеет вид, представленный в таблице 1.

Таблица 1 - Матрица смежности

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

2 1 2 3 4 5 1 8 3 4 5 6 7 8 9

7 3 4 5 6 11 8 7 8 9 10 11 14 13 14

8 8 9 10 11 12 13 9 10 11 12 18 19 15 16

14 15 16 17 20 21

16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 23

15 16 17 20 19 20 21 22 23 20 25 26 27 28 24

17 18 24 25 21 22 23 24 30 26 27 28 29 30 29

22 23 26 27 28 29

Это полностью соответствует расположению смежных точек на объекте (рисунок 8). Таким образом, можно утверждать о корректной работе алгоритма построения матрицы смежности.

Проверка программной реализации алгоритма воксельной аппроксимации в соответствии с изменениями натурного объекта, а также всего метода представления трехмерной информации в системах управления с оптической обратной связью осуществлялась с использованием результатов работы модулей тестирования предшествующих алгоритмов.

Проверка корректности преобразований воксельной модели заключается в визуальной оценке адекватности визуализации модели ЗЭ объекта и его изменений на основе входных данных.

Для проверки корректности работы разработанного программного модуля были сопоставлены исходные двумерные изображения объекта с его трехмерной моделью, а так же изображения, отражающие изменения поверхности объекта с измененной моделью.

Как видно из рисунка 10 преобразования трехмерной модели объекта визуально схожи с изменением самого объекта на изображениях (рисунок 8), что говорит о правильности работы алгоритма.

а) б) в)

Рисунок 10 - Этапы преобразования трехмерной модели объекта: а) - положение 1, б) положение 2, в) положение 3

На основании представленных данных можно сделать вывод о корректной работе программной реализации модели и алгоритмов извлечения визуальной информации о пространственных объектах.

Основным преимуществом технологии и алгоритмов извлечения визуальной информации о пространственных объектах является снижение временных задержек при передаче визуальной информации, за счет уменьшения объема передаваемой по каналам связи информации.

В рамках работы было произведено сравнение технологии оптической обратной связи на основе телевизионной системы и результатов разработанной технологии, полученных на контрольных примерах. В результате сравнения было установлено, что использование технологии описания поведения динамических объектов позволяет сократить объем передаваемой информации в среднем более чем в 23 раза по сравнению с телевизионной трансляцией в реальном времени при сопоставимой информативности.

В заключении сформулированы основные результаты работы. Сделаны предложения по применению полученных результатов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен анализ существующих систем оптической обратной связи для дистанционного управления роботами-манипуляторами, а также технологии, позволяющие их реализовать. В результате анализа были выявлены недостатки подобных систем и сформулированы основные требования к разрабатываемой модели, на основании которых были определены цель и основные задачи исследования.

2. Предложена модель извлечения визуальной информации в автоматизированных системах управления с оптической обратной связью, главной особенностью которой является возможность отображать на трехмерных моделях изменения формы натурных объектов, наблюдаемых посредством видеорегистрирующих устройств.

3. На основании предложенной модели был реализован и исследован алгоритм извлечения визуальной информации в автоматизированных системах управления с оптической обратной связью, отличительной особенностью которого является то, что он основан на вычислении координат особых ОТ в трехмерном пространстве, благодаря которым осуществляется преобразование трехмерной модели.

4. Реализован и исследован алгоритм расчета трехмерных координат опорных точек, позволяющий по двумерным координатам на фото- или видеоизображениях получать трехмерные координаты точек в пространстве.

5. Реализованы и исследованы алгоритмы вычисления матрицы смежности и воксельной аппроксимации, позволяющий создавать и преобразовывать воксельную модель натурного объекта, посредством интерполяции вокселями пространства, ограниченного опорными точками.

6. Создано тестовое программное обеспечение, позволяющее проводить исследования разработанных алгоритмов.

7. На основе разработанного тестового программного обеспечения проведена оценка работоспособности данных алгоритмов и эффективности их применения.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Маньяков, Ю. А. Вариант построения сетки опорных точек по цветовым данным растрового изображения [Текст] / О. П. Архипов, Ю. А. Маньяков, Д. О. Сиротинин // Известия ОрелГТУ. - Орел: ОрелГТУ, 2008. -№4-С. 34-39.

2. Маньяков, Ю. А. Вычисление пространственных координат опорных точек морфинга по плоским изображениям [Текст] / О. П. Архипов, Ю. А. Маньяков, Д. О. Сиротинин // Известия ОрелГТУ. - Орел: ОрелГТУ, 2008. -№3.- С. 18-24.

3. Маньяков, Ю. А. Информационная модель и алгоритм создания стереоанимационного ролика [Текст] / Ю. А. Маньяков, Д. О. Сиротинин // Известия ОрелГТУ. - Орел: ОрелГТУ, 2007.- №4.-С. 131-135.

4. Маньяков, Ю. А. Математическая модель объекта с нелинейными поверхностями в представлении трехмерной графики [Текст] / И. С. Константинов, О. П. Архипов, Ю. А. Маньяков, Д. О. Сиротинин //Известия Тульского государственного университета. Серия «Технологическая системотехника». Выпуск 13. - Тула: ТулГУ, 2006. - С. 28 - 33.

5. Маньяков, Ю. А. Решение задач расчета кинематики объектов [Текст] / Ю. А. Маньяков, Д. О. Сиротинин //Известия ОрелГТУ. - Орел: ОрелГТУ, 2007. - № 4. - С. 126-130.

6. Маньяков, Ю. А. Технология морфинга трехмерных моделей на основе данных натурного эксперимента [Текст] / О. П. Архипов, Ю. А. Маньяков, Д. О. Сиротинин // Известия ОрелГТУ. - Орел: ОрелГТУ, 2009. -№1. - С. 9-13.

В других изданиях:

7. Маньяков, Ю. А. Автоматизация процесса моделирования поверхности ЗБ объекта в ограниченном трехмерном пространстве [Текст] / Ю. А. Маньяков, Д. О. Сиротинин // Компьютерные науки и технологии. 4.2: сборник трудов первой Международной научно-технической конференции: 8-9 октября, Белгород: ГиК, 2009. - С. 194-198.

8. Маньяков, Ю.А. Информационная технология регистрации кинематики на основе плоских изображений [Текст] / Ю. А. Маньяков // Наука и устойчивое развитие общества. Наследие В. И. Вернадского :

Сборник материалов 3-ей международной научно-практической конференции : 25-26 сентября 2008 - Тамбов : ТАМБОВПРИНТ, 2008. - С. 242.

9. Маньяков, Ю. А. Метод регистрации морфинга трехмерного объекта на основе данных натурного эксперимента [Текст] / О.П. Архипов, Ю.А. Маньяков, Д.О. Сиротинин // Информатика и её применения. М.: ТОРУС ПРЕСС, 2010. - вып. 20, № 1. С. 90-104.

10. Маньяков, 10. А. Технология регистрации поведения объектов в трехмерном пространстве [Текст] / Ю. А. Маньяков // Информационные технологии в науке, образовании и производстве. ИТНОП-2010: материалы 1У-й Международной научно-технической конференции, г. Орел, 22-23 апреля 2010 г. - В 5-ти т., Т. 3. - Орел: ОрелГТУ, 2010. - 366 с. С. 182-186.

ЛР ИД № 00670 от 05.01.2000 г. Подписано к печати «9» марта 2011 г. Усл. Печ. Л.1. Тираж 100 экз.

_Заказ № 134_

Полиграфический отдел ФГОУ ВПО «Госуниверситет - УНПК» 302025, г. Орел, ул. Московская, 65

ВВЕДЕНИЕ.

1 АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ОРГАНИЗАЦИИ ОПТИЧЕСКОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ.

1.1 Анализ подходов к реализации оптической обратной связи и ее применение в автоматизированных системах управления.

1.2 Анализ средств реализации оптической обратной связи.

1.3 Анализ средств извлечения визуальной информации о пространственных объектах в системах оптической обратной связи на основе моделирования объектов рабочей среды.

1.4 Постановка задачи исследования.

Выводы по главе 1.

2 РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ВИЗУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ О ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ОБЪЕКТАХ.

2.1 Информационная модель извлечения визуальной информации о пространственных объектах.

2.2 Вычисление координат опорных точек в трехмерном пространстве.

2.3 Структурирование поверхности трехмерной модели.

2.4 Построение матрицы смежности.

2.5 Воксельная аппроксимация.

Выводы по главе 2.

3 РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ВИЗУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ О ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ОБЪЕКТАХ.

3.1 Разработка общего алгоритма извлечения визуальной информации о пространственных объектах.

3.2 Разработка алгоритма вычисления координат опорных точек в трехмерном пространстве.

3.3 Разработка алгоритма структурирования поверхности трехмерной модели.

3.4 Разработка алгоритма построения матрицы смежности.

3.5 Разработка алгоритма воксельной аппроксимации.

3.6 Исследование алгоритмов.

Выводы по главе 3.

4 ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОГРАММНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ВИЗУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ О ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ОБЪЕКТАХ.

4.1 Программная реализация алгоритмов извлечения визуальной информации о пространственных объектах.

4.2 Исследование программной реализации алгоритма вычисления координат опорных точек в трехмерном пространстве.

4.3 Исследование программной реализации алгоритма построения матрицы смежности.

4.4 Исследование программной реализации алгоритма воксельной аппроксимации.

4.5 Оценка эффективности реализации модели и алгоритмов извлечения визуальной информации о пространственных объектах.

Выводы по главе 4.

На сегодняшний день проблема дистанционного управления роботами и манипуляторами весьма актуальна не только в промышленности, но и в таких сферах человеческой деятельности как наука, образование, медицина и т.д. Подобные устройства используются в различных экстремальных и труднодоступных для человека средах [88] (т.е. в условиях, характеризующихся высокой потенциальной опасностью для здоровья и жизни человека, что исключает проведение этих работ непосредственно человеком и требует использования роботов). К их числу относятся применение роботов в местах экологических и техногенных катастроф, использование для работы условиях открытого космоса и дистанционных экспериментов на космических станциях, для исследования и обезвреживания взрывных устройств, для дистанционного обучения и отработки навыков управления роботами и манипуляторами, в атомной и химической промышленности.

Главной особенностью такой среды является малая степень ее упорядоченности и детерминированности. Информация о ней является неполной, динамичной и непредсказуемой. Это требует постоянного пополнения и уточнения информации, корректировки принятых решений на основании вновь полученных данных. Кроме того, выполняемые операции обычно являются нетиповыми и достаточно сложными [28].

Именно эти обстоятельства делают весьма проблематичным создание и использование для работы в экстремальных условиях роботов, которые смогли бы выполнять все требуемые работы в автоматическом режиме. Только обязательное участие человека-оператора в процессе управления действиями робота может обеспечить эффективное функционирование роботов в экстремальных условиях. Причем управление должно быть дистанционным, чтобы человек был удален из опасной зоны. Способность человека к быстрой ориентации в рабочей обстановке, анализу окружающей среды, оперативному выбору алгоритмов выполнения технологических операций, формированию рациональных законов движения роботов в процессе работы — все эти естественные для него возможности весьма сложно реализуются даже помощью самых совершенных систем восприятия и обработки информации, а также управляющих систем с элементами искусственного интеллекта [27, 56].

Одними из важнейших частей дистанционно управляемых роботов являются устройства сбора информации об окружающей среде и состоянии робота (информационные датчики), представляющие собой органы чувств робота. К ним относятся тактильные датчики (например, датчики регистрации касания), локационные, визуальные, а также датчики измерения углов и линейных перемещений в сочленениях манипулятора, моментов приводов и т.д. Благодаря использованию информации с этих датчиков оператора расширяются возможности восприятия внешней среды и создаются определенные удобства при задании командной информации, в частности, благодаря использованию режима диалога.

Огромную роль для успешной реализации дистанционного управления роботом играет оптическая обратная связь (ООС). Именно благодаря ней оператор может наблюдать объекты рабочей зоны, а также манипулятор, действующий в ней. Главным требованием при организации оптической обратной связи является то, чтобы она наилучшим образом отражала реальную ситуацию в рабочей зоне манипулятора, которая в действительности удалена или скрыта от оператора. Очевидно, чем больше будет эффект присутствия, тем проще и естественнее оператору ориентироваться в рабочей зоне, осознавать взаимное расположение объектов этой зоны относительно друг друга и манипулятора. Следовательно, тем проще для него осуществлять управление перемещениями манипулятора с помощью тех или иных управляющих элементов. Именно поэтому совершенствование оптической обратной связи глобального контура является одной из ключевых проблем, от решения которой зависит качество дистанционного управления.

Представление визуальной информации в виде трехмерной модели обладает рядом преимуществ. В отличие от плоских изображений, трехмерная модель содержит информацию о глубине, что позволяет в значительной степени повысить точность ее представления. Кроме того, использование трехмерных моделей позволяет расширить функциональные возможности среды управления посредством предоставления возможности смены угла обзора, масштабирования, использования прозрачности и т.п [30, 71].

Проблемы разработки систем дистанционного управления роботами и в частности систем с оптической обратной связью освещены в работах А. Hajare [102], S. Olendorf [115], J. Prince, P. Dieleman, E. И. Юревича, [82, 34], В. П. Богомолова [16], A. Bejczy [89, 90], T. Kotoku[93], B.A. Лопоты, B.C. Заборовского, И.М. Макарова, В. M. Лохина, С. В. Манько, М.П. Романова [37], И.Р. Белоусова [5-13] С.Л. Зенкевича, Р.В. Заединова [27, 29], W. Hong [104], J.-J. Slotine [105], В. Bishop [92], D. Koditshek, H. Fassler [99], Кулакова Ф.М.[1, 17, 107] и многих других.

На данный момент существует ряд систем визуальной обратной связи, использующих различные технологии. Самыми распространенными являются телевизионные системы [1, 34].

Кроме того, достаточно известны системы, основанные на моделировании как манипуляторов, так и объектов внешней среды. В качестве примеров, можно отметить систему дистанционного управления натурной моделью бортового манипулятора космического корабля "Буран", разработанную в ЦНИИ РТК (В.А. Лопота, B.C. Заборовский, 2002), систему управления лабораторными манипуляторами МИРЭА (И.М. Макаров, В.М. Лохин, СВ. Манько, М.П. Романов) [37], систему управления роботом через Интернет «Интернет робототехника» [6, 10], разработанную И.Р. Белоусовым И др.

Также имеются различные системы технического зрения (система обнаружения препятствий на дороге перед движущимся транспортным средством, разработчик ГосНИИАС и НЦ "Модуль", универсальные системы фирмы SICK AG и некоторые другие), в частности системы захвата движения (Vicon 8i фирмы Vicon-Peak, Gypsy Motion Capture System фирмы Animazoo, Optotrak фирмы Northern Digital, Visualeyez system фирмы Phoenix Technologies и другие). Одним из перспективных направлений в этой области являются системы виртуальной реальности [1,41, 107].

Однако все перечисленные системы обладают рядом недостатков. Разработанные к настоящему времени системы, управление в которых основано на передаче видеосигнала, обладают такими недостатками, как наличие существенных задержек в канале обратной связи и неудобная для оператора среда управления. Помимо существенных задержек при передаче видеоизображений, их размер и качество затрудняют оператору оценивание положения робота и расстояний между объектами рабочего пространства.

Моделирование манипуляторов и динамических объектов рабочей среды характеризуется высокой сложностью математического описания, низкой степенью универсализации, так как все эти динамические объекты имеют достаточно большое число физических параметров, которые необходимо учитывать, а также сложнопредсказуемое поведение при взаимодействии с манипулятором. Кроме того, большое влияние на точность моделирования оказывает и сама среда, а именно уровень гравитации (в случае манипуляторов на орбитальных станциях), плотность (при работе в жидкостях, водной среде) и т.п.

Системы технического зрения весьма дорогостоящи и, как правило, имеют узкоспециализированное назначение.

Таким образом, актуально решение задач совершенствования систем визуальной обратной связи, с целью устранения приведенных выше недостатков и предоставления оператору в максимально удобной форме всей полноты визуальной информации, необходимой для принятия решений и управления манипулятором. В работе рассмотрено решение ряда задач, необходимых для реализации подобных систем.

Объектом исследования в данной работе является оптическая обратная связь в автоматизированных системах управления манипуляторами, где принятие решений оператором осуществляется на основе визуальной информации.

В качестве предмета исследования рассматривались методы, модели и алгоритмы извлечения и визуализации специальной предварительно отфильтрованной визуальной информации о пространственных объектах, полученной с оптических приборов.

Цель диссертационной работы - расширение функциональных возможностей и повышение оперативности представления визуальной информации для принятия решений в автоматизированных системах управления манипуляторами с оптической обратной связью путем создания моделей и алгоритмов извлечения визуальной информации о пространственных объектах.

Для достижения поставленной цели были сформулированы и решались следующие основные задачи:

- анализ существующих подходов к реализации оптической обратной связи в автоматизированных системах дистанционного управления, а также технологий извлечения визуальной информации о пространственных объектах;

- разработка и исследование модели извлечения визуальной информации о пространственных объектах в автоматизированных системах управления с оптической обратной связью;

- разработка и исследование алгоритмов реализации модели извлечения визуальной информации о пространственных объектах в автоматизированных системах управления с оптической обратной связью;

- создание тестовой программной системы исследования алгоритмов извлечения визуальной информации о пространственных объектах.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в том, что разработаны:

1. Модель извлечения визуальной информации о пространственных объектах в системах управления с оптической обратной связью, основанная на анализе трехмерных координат особых опорных точек, регистрируемых на плоских изображениях натурных объектов.

2. Алгоритм извлечения визуальной информации о пространственных объектах, реализующий предлагаемую модель и отличающийся возможностью извлечения информации о пространственных перемещениях и деформациях объектов и представления трехмерной информации для визуализации.

3. Алгоритмы вычисления трехмерных координат опорных точек, вычисления матрицы смежности и воксельной аппроксимации, основанные на принципах перспективного проецирования, стереоскопии, фотограмметрии, линейной интерполяции плоскостями и отличающиеся возможностью нахождения смежных опорных точек.

4. Структурная модель тестовой программной системы исследования алгоритмов извлечения визуальной информации о пространственных объектах.

Практическая значимость заключается в: программной реализации программного обеспечения для тестирования алгоритмов извлечения визуальной информации о пространственных объектах;

- программной реализации алгоритмов извлечения визуальной информации о пространственных объектах;

- результатах исследования алгоритмов извлечения визуальной информации о пространственных объектах.

Положения, выносимые на защиту:

1. Модель извлечения визуальной информации о пространственных объектах в автоматизированных системах управления с оптической обратной связью.

2. Алгоритм извлечения визуальной информации о пространственных объектах в автоматизированных системах управления с оптической обратной связью.

3. Алгоритмы вычисления трехмерных координат опорных точек, вычисления матрицы смежности, воксельной аппроксимации.

4. Структура тестовой программной системы извлечения визуальной информации о пространственных объектах.

В первой главе рассмотрена структура автоматизированной системы управления с ООС и основные области применения подобных систем, рассматриваются основные технологии, лежащие в основе оптической обратной связи в системах дистанционного управления манипуляторами, анализируются их преимущества и недостатки и формулируются основные направления совершенствования подобных систем.

Были рассмотрены средства реализации ООС с использованием телевизионных систем, а также системы, обратная связь в которых основана на моделировании кинематики и динамики манипулятора и объектов рабочей среды. Наряду со средствами реализации ООС были рассмотрены различные методы извлечения трехмерной информации. Среди них — системы захвата движения. Была осуществлена постановка задачи исследования.

Во второй главе рассмотрена модель извлечения визуальной информации о пространственных объектах, а также приведены методы расчета трехмерных координат опорных точек (ОТ), построения матрицы смежности и воксельной аппроксимации.

В третьей главе описаны основные алгоритмы, реализующие модель, а именно алгоритм извлечения визуальной информации о пространственных объектах, алгоритм вычисления трехмерных координат ОТ, алгоритм вычисления матрицы смежности, алгоритм воксельной аппроксимации. Кроме того, было произведено исследование и верификация разработанных алгоритмов.

В четвертой главе приведено описание исследований работоспособности и эффективности разработанных моделей и алгоритмов. Для их реализации, а также для регистрации и анализа результатов было разработано тестовое программное обеспечение (ТПО), состоящее из четырех модулей, предназначенных для проверки трех основных алгоритмов, обозначенных в задачах и для визуализации результатов. Помимо этого был проведен анализ эффективности разработанных алгоритмов, заключающейся в значительном сокращении объема передаваемой информации, а следовательно и временных задержек во время ее передачи.

В заключении сформулированы основные результаты работы. Сделаны предложения по применению полученных результатов.

Основные результаты работы можно сформулировать следующим образом:

1. Проведен анализ существующих систем оптической обратной связи для дистанционного управления роботами-манипуляторами, а также технологии, позволяющие их реализовать. В результате анализа были выявлены недостатки подобных систем и сформулированы основные требования к разрабатываемому методу, на основании которых были определены цель и основные задачи исследования.

2. Предложен способ и модель извлечения визуальной информации в автоматизированных системах управления с оптической обратной связью, главной особенностью которого является возможность отображать на трехмерных моделях изменения формы натурных объектов, наблюдаемых посредством видеорегистрирующих устройств.

3. На основании предложенной модели был реализован и исследован алгоритм извлечения визуальной информации в автоматизированных системах управления с оптической обратной связью, отличительной особенностью которого является то, что он основан на вычислении координат опорных точек в трехмерном пространстве, благодаря которым осуществляется преобразование трехмерной модели.

4. Реализован и исследован алгоритм расчета трехмерных координат опорных точек, позволяющий по двумерным координатам на фото- или видеоизображениях получать трехмерные координаты точек в пространстве.

5. Реализованы и исследованы алгоритмы вычисления матрицы смежности и воксельной аппроксимации, позволяющий создавать и преобразовывать воксельную модель натурного объекта, посредством интерполяции вокселями пространства, ограниченного опорными точками.

6. Создано тестовое программное обеспечение, позволяющее проводить исследования разработанных алгоритмов.

7. На основе разработанного тестового программного обеспечения проведена оценка работоспособности данных алгоритмов и эффективности их применения.

Таким образом, можно утверждать, что цель диссертации достигнута и поставленные задачи решены.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

По результатам проведенных исследований можно сделать следующие выводы.

Проведенный анализ современных методов организации оптической обратной связи в автоматизированных системах управления позволил выявить у них ряд недостатков. На основе выявленных недостатков были сформулированы основные требования, которые, легли в основу разработанной модели извлечения визуальной информации о пространственных объектах в автоматизированных системах управления с оптической обратной связью. Кроме того, был проведен анализ существующих способов представления визуальной информации о трехмерных объектах, на основании которого был выбран наиболее подходящий, а именно — воксельная модель.

Разработанные модели и алгоритмы позволяют автоматизировано в реальном времени извлекать визуальную информацию о пространственных объектах и предоставлять ее оператору и основываются на вычислении пространственного положения особых опорных точек, регистрируемых на двумерных изображениях объекта.

Алгоритм вычисления координат ОТ в трехмерном пространстве позволяет определить пространственное положение ОТ по их двумерным координатам на плоских изображениях, необходимое для определения изменения геометрии и пространственного положения наблюдаемых натурных объектов. Алгоритм вычисления матрицы смежности и алгоритм воксельной аппроксимации направлены на создание и преобразование трехмерных моделей реального объекта, на основе изменения положения ОТ.

Для исследования разработанных моделей и алгоритмов было спроектировано и реализовано тестовое программное обеспечение, на основе которого была произведена серия экспериментов с использованием различных натурных объектов. Также был создан экспериментальный стенд.

В рамках исследования были получены результаты выполнения алгоритмов и проведены сравнения с ожидаемыми результатами, которые подтвердили корректность разработанных моделей и алгоритмов а также тестового программного обеспечения.

Кроме того, была произведена оценка эффективности применения данных алгоритмов с точки зрения уменьшения объема данных, передаваемых по каналам связи. Исследования показали, что уменьшение объема передаваемой информации в единицу времени по сравнению с технологией обратной связи, основанной на передаче видеоинформации, составляет 2370%.

1. Алферов, Г. В. Информационные системы виртуальной реальности в мехатроннике и робототехнике: учеб. пособие Текст. / Г. В. Алферов, Ф. М. Кулаков, А. И. Нечаев, С. Э.Чернакова. СПб.: «СОЛО», 2006. - 146 с.

2. Адрющенко, В. А. Теория систем автоматического управления Текст. / В. А. Андрющенко. — Л.: Изд-во Ленинградского ун-та, 1990. 251 с.

3. Андреев, В. А. Создание и использование трехмерного манипулятора мышь для управления системами виртуальной реальности Текст. / В. А. Андреев, Д. М. Журавский // Труды конференции «Новые информационные технологии». — Судак, Крым. — 2005. — С. 23-26.

4. Архипов, П. О. Технология создания палитры цветоразличимых пикселей Текст. / П. О. Архипов, А. А. Стычук // Известия ОрелГТУ, Орел. -2008. С. 64-68.

5. Белоусов, И. Р. Алгоритмы управления роботом-манипулятором через Интернет Текст. / И. Р. Белоусов // Математическое моделирование. Том 14.-2002.-С. 10-15.

6. Белоусов, И. Р. Аппаратно-программный комплекс для моделирования динамики роботов-манипуляторов Текст. / И. Р. Белоусов // Научно-технический сб. «Технология», сер. «Гибкие производственные системы и робототехника», вып. 3-4. 1993. - С. 33-39.

7. Белоусов, И. Р. Взаимодействие робота-манипулятора со сферическими маятниками Текст. / И. Р. Белоусов, А. А. Богуславский, Н. Емельянов и др. // Изв. РАН, МТТ, № 1. 2001. - С. 194-204.

8. Белоусов, И.Р. Захват подвижного объекта роботом-манипулятором Текст. / И. Р. Белоусов, А. А. Богуславский, Н. Емельянов [и др.] // Изв. РАН, МТТ, № 4. 1998. - С. 102-116.

9. Белоусов, И. Р. Интегрирование уравнений динамики космического манипулятора в масштабе реального времени Текст. / И. Р. Белоусов, В. А. Карташев // Труды международной конференции ICOLASS'93. Новгород. - 1993. - С. 33-35.

10. Белоусов, И. Р. Интернет робототехника. Описание исследований на Web-сервере Электронный ресурс. / И. Р. Белоусов // ИПМ им. М.В. Келдыша РАН, 2000. — Режим доступа: http://www.keldysh.ru/pages/i-robotics/home.html.

11. Белоусов, И. Р. Методы эффективного управления роботами через сеть Интернет Текст. / И. Р. Белоусов // VIII Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механике. Пермь. - 2001. — С. 91-92.

12. Белоусов, И. Р. Моделирование динамики космического манипулятора в масштабе реального времени Текст. / И. Р. Белоусов, В. А. Карташев // Труды научно-технической конференции «Роботы в экстремальных условиях». 1992. - С. 135-139.

13. Белоусов, И. Р. Формирование уравнений динамики роботов-манипуляторов Текст. / И. Р. Белоусов // Препринт РШМ им. М. В. Келдыша РАН. -2002. № 45. - С. 32.

14. Берн, Дж. Цифровое освещение и визуализация Текст. / Джереми Берн. М.: "Вильяме", 2003. - 336 с.

15. Бесекерский, В. А. Теория систем автоматического управления Текст. / В. А. Бесекерский, Е. П. Попов. Изд. 4-е, перераб. и доп. - СПб.: «Профессия», 2003. - 752 с.

16. Бобков, В. А. Визуализация воксельных сцен Текст. / В. А. Бобков, Ю. И. Роньшин, С. Ю. Мельман // Информационные технологии. — 2005.- №6.-С. 16-19.

17. Богомолов, В.П. Информационно-управляющие системы нетрадиционно используемых роботов Текст. / В. П. Богомолов, Ф.М. Кулаков // Изв. РАН, Теория и системы управления. — 1999. — №4. с. 168176.

18. Бобровский, С. И. Delphi 7. Учебный курс Текст. / С. И. Бобровский СПб.: «Питер», 2004. - 736 е.: ил.

19. Воробьев, В. А. Промышленные роботы. Кинематика, динамика, контроль и управление Текст. / В. А. Воробьев, А. Г. Булгаков. — М.: Солон-Пресс, 2007. 485 стр. - ISBN 978-5-91359-013-8.

20. Воройский, Ф. С. Информатика. Новый систематизированный толковый словарь-справочник Текст. / Ф. С. Воройский 2-е изд., перераб. и доп. - М.: «Издательство Либерия», 2001. - 536 с. - (Вводный курс по информатике и вычислительной технике в терминах).

21. Воронов, А. В. Имитационное биомеханическое моделирование как метод изучения двигательных действий человека Текст.: / А. В. Воронов // Теоретическая биомеханика С.22-28.

22. Вукобратович, М. Неадаптивное и адаптивное управление манипуляционными роботами Текст. / /М. Вукобратович, Д. Стокич, Н. Кирчански. -М.: Мир, 1989. 376с.: ил.

23. Голуб Дж. Матричные вычисления Текст. / Дж. Голуб, Ч. Ван Лоун. М.: Мир, 1999. - 458с. - ISBN: 5-03-002406-9.

24. Дамьяновски, В. CCTV. Библия охранного телевидения Текст. / В. Дамьяновски. -М.: Ай-Эс-Эс Пресс, 2003. 344с.

25. Доценко, В. И., Компьютерный видеоанализ движений в спортивной медицине и нейрореабилитации Текст. / В. И. Доценко, А. В. Воронов, Н. Ю. Титаренко, К. Е. Титаренко // Медицинский алфавит. 2005. -№3(41).-С. 12-14.

26. Зенкевич, С. Л. Нейросетевое управление манипулятором на основе предсказания состояния внешней среды Текст. / С. Л. Зенкевич, Р. В.

27. Заединов // «Нейрокомпьютеры: разработка, применение. — 2005. №8-9. — С. 24-29.

28. Зенкевич, С. Л. Основы управления манипуляционными роботами Текст. / С. Л. Зенкевич, А. С. Ющенко. — М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2005. -480 стр. -ISBN 5-7038-2567-9

29. Иванов, В. П. Трехмерная компьютерная графика Текст. / В. П. Иванов, А. С. Батраков; под ред. Г.М.Полищука. — М.: Радио и связь, 1995. — 224 с.

30. Игошин, В. И. Математическая логика и теория алгоритмов Текст. / В. И. Игошин. М.: Академия, 2008. - 448с. - ISBN: 978-5-76954593-1

31. Капустин, Н. М. Автоматизация производственных процессов в машиностроении Текст.: Учеб. для вузов / Н. М. Капустин; под ред. Н. М. Капустина. — М.: Высшая школа, 2004. — 415 с. — ISBN 5-06-0045838.

32. Клейтон, Е. Gmax: настольная книга Текст. / Е. Клейтон, П. Крукс -М.: Кудиц-Образ, 2004.- 320 с.

33. Козлов, В. В. Динамика управления роботами Текст. / В. В. Козлов, В. П. Макарычев, А. В. Тимофеев, Е. И. Юревич — М.: Наука, 1984. — 336с.

34. Компания TRENDnet ведущий в мире производитель сетевого оборудования. Технология Wi-Fi. Беспроводное оборудование Электронный ресурс. Режим доступа - http://www.trendnet.ru/products/catalog/detail/TV-IP512P

35. Лукьяница, А. А. Цифровая обработка видеоизображений Текст. / А. А. Лукьяница, А. Г. Шишкин. М.: Ай-Эс-Си Пресс, 2009. - 518с.

36. Маньяков, Ю. А. Вычисление пространственных координат опорных точек морфинга по плоским изображениям Текст. / О. П. Архипов, Ю. А. Маньяков, Д. О. Сиротинин // Известия ОрелГТУ. 2008. -№3/271(546).-С. 18-24.

37. Маньяков, Ю. А. Информационная модель и алгоритм создания стереоанимационного ролика Текст. / Ю. А. Маньяков, Д. О. Сиротинин // Известия ОрелГТУ. 2007. - № 4. - С. 131-135.

38. Маньяков, Ю. А. Математическая модель объекта с нелинейными поверхностями в представлении трехмерной графики Текст. / И. С. Константинов, О. П. Архипов, Ю. А. Маньяков, Д. О. Сиротинин //Известия

39. Тульского государственного университета. Серия "Технологическая системотехника". Выпуск 13. -Тула: Изд-во ТулГУ, 2006. С. 28 — 33.

40. Маньяков, Ю. А. Метод регистрации морфинга трехмерного объекта на основе данных натурного эксперимента Текст. / О.П. Архипов, Ю.А. Маньяков, Д.О. Сиротинин // Системы и средства информатики. — 2010. -вып. 20, № 1.-С. 91-105.

41. Маньяков, Ю. А. Решение задач расчета кинематики объектов Текст. / Ю. А. Маньяков, Д. О. Сиротинин //Известия ОрелГТУ. 2007. - № 4.-С. 126-130.

42. Маньяков, Ю. А. Технология морфинга трехмерных моделей на основе данных натурного эксперимента Текст. / О. П. Архипов, Ю. А. Маньяков, Д. О. Сиротинин // Известия ОрелГТУ. 2009. - №1. - С. 9-13.

43. Маров, М. Н. Эффективная работа: 3ds шах 5 Текст. / М. Н. Маров. СПб.: Питер, 2004. - 987 с.

44. Математический энциклопедический словарь Текст. / Гл. ред. Ю. В. Прохоров; Ред. Кол. : С. И. Адян, Н. С. Бахвалов, В. И. Битюцков, А. П. Ершов, JI. Д. Кудрявцев, A. JI. Онищик, А. П. Юшкевич. М.: Сов. Энциклопедия, 1988. — 874 е., ил.

45. Матоссян, М. 3ds max 6 для Windows Текст. / М. Матоссян. — М.: ДМК Пресс, -2004. 624 е.: ил.

46. Меженин, А. В. Современная технология для представления трехмерных моделей в Интернет Текст. / А. В. Меженин, В. Т. Тозик // Труды X Всероссийской научно-методической конференции. СПб.: Телематика, 2003. - С. 34-39.

47. Мэрдок, К. JL 3D Studio MAX R3. Библия пользователя Текст. / Келли JI. Мэрдок. -М.: Вильяме, 2001. 1040 с.

48. Носач, В. В. Решение задач аппроксимации с помощью персональных компьютеров Текст. / В. В. Носач. М.: Микап, 1994. — 382 е.: ил.

49. Осипов, Д. Графика в проектах Delphi Текст. / Д. Осипов. — М.: Символ, 2008. 648 е.: ил.

50. Основы 3DS Мах 8 MaxScript: учебный курс от AutodeskTeKCT. -М.: Вильяме, 2006. 256 е.: ил. - ISBN 5-8459-1044-7.

51. Оськин, Д. А. Нейросетевые алгоритмы и системы управления исполнительными устройствами роботов Текст.: дис. . канд. техн. наук: 05.13.06 / Д. А. Оськин. Владивосток, 2004. - 161 с. РГБ ОД, 61:05-5/857

52. Официальный учебный курс по MaxScript, MaxScript public tutorials Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.scriptspot.com/bobo/mxs2/mxstut/lesson01.html.

53. Погорелов, Д. Ю. Алгоритмы синтеза и численного интегрирования уравнений движения систем тел с большим числом степеней свободы Текст. / Д. Ю. Погорелов // VIII Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механике. Пермь, 2001. — С. 396-402.

54. Попов, Е. П., Манипуляционные роботы: динамика и алгоритмы Текст. / Е. П. Попов, А. Ф. Верещагин, Л. Зенкевич. М.: Наука, 1980. — 257 с.

55. Попов, Е. П. Управление роботами-манипуляторами Текст. / Е. П. Попов // Изв.АН СССР, Техн. киберн. 1974. - № 6. - С.51-56.

56. Прохоров, А. Программы по морфингу на любой вкус Текст. / А. Прохоров//Компьютер Пресс.-2005. №5. - С. 172-175.

57. Пшеничнов, С. Maya в реальном времени Текст. / С. Пшеничнов // Компьютер Пресс. 2004. - №2. - С. 183-187.

58. Пэрент, Р. Компьютерная анимация. Алгоритмы и методы Текст. / Рик Перент. .:Кудиц-Образ, 2004. - 560с.

59. Разработка и исследование информационной технологии морфинга 3D объекта на основе данных натурного эксперимента: Отчет о

60. НИР (промежуточный) / Орловский филиал Учреждения Российской академии наук Института проблем информатики РАН (ОФ ИЛИ РАН); Руководитель О.П. Архипов. -№ ГР 0120.0 801691; Инв. №. 02.2.00 900181 -Орел, 2008. 129 с.

61. Рид, Р. Основы теории передачи информации. The Essence of Communications Текст. / Ричард Рид. M.: Вильяме, 2004. - 304с. - ISBN 013-521022-4

62. Роджерс, Д. Математические основы машинной графики Текст. / Д. Роджерс, Дж. Адаме. М.: Машиностроение, 1980. - 240 с.

63. Соловьев, M. M. 3DS Мах 6. Мир трехмерной графики Текст. / M. М. Соловьев. М.: COJIOH-Пресс, 2004. - 504 е.: ил. - (Серия "Библиотека профессионала").

64. Тихомиров, Ю. Программирование трехмерной графики Текст. / Ю. Тихомиров. СПб.: БХВ - Санкт-Петербург, 1999. - 256 с.

65. Тюкачев, Н. А. Программирование графики в Delphi Текст. / Н. А. Тюкачев, И. В. Илларионов, В. Г. Хлебостроев. — СПб.: БХВ-Петербург, 2008. 784 е.: ил.

66. Фаронов, В. В. Delphi 6. Учебный курс. Текст. / В. В. Фаронов. — М.: Издатель Молгачева C.B., 2007. 672 е., ил.

67. Фленов, М. Библия Delphi Текст. / М. Фленов. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 880 с.

68. Чернобельский, С. И. Применение визуальной обратной связи при лечении больных с повышенной частотой основного тона голоса Текст. / С. И. Чернобельский // Вестник оторинолорингологии. 2005. — №4. — С. 18-19

69. Шапиро, JI. Компьютерное зрение Текст. / JI. Шапиро, Дж. Стокман. Пер. с англ. — М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. — 752 с.

70. Шикин, Е. В. Компьютерная графика. Полигональные модели Текст. / Е. В. Шикин, А. В. Боресков. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000. - 464 с.

71. Широкорад, А. Б. Энциклопедия отечественного ракетного оружия 1918-2002 Текст. / А. Б. Широкорад; под общей ред. А. Е. Тараса. — Минск: Харвест, 2003. 544 с.

72. Эйнджел, Э. Интерактивная компьютерная графика. Вводный курс на базе OpenGL Текст. / Э. Эйнджел. М.: Вильяме, 2001. — 590с.

73. Энг, Т. Цифровое видео. Справочник Текст., / Том Энг. М.: ACT, 2006. - 272 с.

74. Юревич, Е. И. Основы робототехники Текст.: Учебник для втузов. / Е. И. Юревич. Л.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1985. -271с.

75. Ягель, Р. Аппаратный рендеринг объема Текст. / Рони Ягель// Открытые системы. 1996. -№ 05. - С. 19-20.87. 3D Models, 3D Modeling Textures and Plugins at TurboSquid Электронный ресурс. — Электрон, дан. Режим доступа -http://www.turbosquid.com/gmax.

76. Accurate Measurement Solutions for Medical, Industrial, and Life Sciences Applications Электронный ресурс. — Электрон, дан. Режим доступа - http://www.ndigital.com.

77. Animazoo The Future of Motion Capture Электронный ресурс. -Электрон, дан. - Режим доступа — http://www.animazoo.com.

78. Backes, P. Internet-based operations for the Mars polar lander mission / P. Backes, K. Tso, J. Norris et al. // Proc. IEEE Intern. Conf. on Robotics and Automation ICRA'2000, San Francisco, USA. 2000. - p.2025-2032.

79. Bejczy, A. K. The phantom robot: predictive displays for teleoperation with time delay Text. / A. Bejczy W. Kim, S. Venema // IEEE International Conference on Robotics and Automation. 1990, p. 546-551.

80. Becjzy, A.K. Virtual Reality in Telerobotic Text. / A. K. Becjzy // Proc. of the 7th International Conference on Advanced Robotics. Sept. 20-22, Sant Feliu de Guixols, Catalonia, Spain. 1995. p. 283-291.

81. Belousov, I. Control via the Internet of the robot interacting with moving object Text. / I. Belousov, V. Sazonov, S. Chebukov // Proc. of Intern. Symp. on Robotics ISR'2002, Stockholm, Sweden, October 7-11. 2002. - p. 345349.

82. Chong, N. Exploring interactive simulator in collaborative multi-site teleoperation Text. / N. Chong, T. Kotoku, K. Ohba [et al.]// Proc. 9th IEEE Intern. Workshop on Robot and Human Interactive. 2000 p. 167-172.

83. Cignoni, P. A comparison of mesh simplification algorithms Text. / P. Cignoni, C. Montani, R. A. Scopigno // Computer & Graphics. N.22(1). -1998.-p. 37-54.

84. Deering, M. Geometric Compression Text. / M. Deering // Proc. Siggraph 95 ACM Press, New York. 1995. - p. 13-20.

85. Denavit, J A kinematic notation for lower-pair mechanisms based on matrices Text. / J. Denavit, R. S. Hartenberg // J. Appl. Mech., 77. 1955. - p. 215-221.

86. Deria Graphics Электронный ресурс. — Электрон, дан. — Режим доступа http://www.deria.ru/index.php.

87. EOS 450D. Фотокамеры. Архив Технические характеристики Электронный ресурс. - Электрон, дан. — Режим доступа — http://www.canon.ru/products/specification.asp?id=2196.

88. Fassler, Н. A robot ping pong player: optimized mechanics, high performance 3D vision, and intelligent sensor control Text. / H. Fassler, H. Beyer, J. Wen // Robotersysteme 6, Springer-Verlag. 1990, p. 167-170.

89. Gumbold, S. Real-Time Compression of Triangle Mesh Connectivity Text. / S. Gumbold, W. Strasser // Proc. Siggraph ACM Press, New York. 1998. -p. 133-140.

90. Gypsy 7 Electro-Mechanical Motion Capture System Электронный ресурс. — Электрон. дан. — Режим доступа — http://www.metamotion.com/gypsy/gypsy-motion-capture-system.htm.

91. Hajare, A. R. Payloads simulation the Shuttle mission training facility Text. / A. R. Hajare, P. Brown // AIAA Pap. N 8. - 1989. - p.31-42.

92. Hollerbach, J. A recursive Lagrangian formulation of manipulator dynamics and comparative study of dynamic complication complexity Text. / J. Hollerbach // IEEE Trans, on SMC, SMC-10. -N 11. 1980. - p.730-736.

93. Hong, S. A network-based robot graphic simulator Text. / S. Hong, J. Jeon, J. Yoon // Proc. 32th Intern. Symp. on Robotics Seoul, Korea. — 2001. — p. 1294-1299.

94. Lee, C. S. G. Development of generalized d'Alambert Equation of motion for mechanical manipulators Text. / C. S. G. Lee, В. H. Lee, R, Nigam // Proc 2nd conf. Decision and Control, San Antonio. 1983. - p. 1205-1210.

95. Luebke, David P. A Developer's Survey of Polygonal Simplification Algorithms Text. / David P. Luebke // IEEE Computer Graphics & Applications. -2001.-p. 24-35.

96. Mahil, S. On the application of Lagrange's method to the description of dynamic systems Text. / S. Mahil // IEEE Trans, on SMC, vol SMC-12. N 6. -1982.-p. 324-331.

97. Mladenova, C. Mathematical modeling and control of manipulator systems Text. / C. Mladenova // Int. J. Robotics and computer-integrated manufacturing. vol. 8. -N 4. - 1991. - p. 233-242.

98. Motion Analysis Corporation, the Motion Capture Leader Электронный ресурс. Электрон, дан. - Режим доступа — http://www.motionanalysis.com/

99. Motion Capture Systems from Vicon Электронный ресурс. — Электрон, дан. Режим доступа - http://www.vicon.com/

100. PhaseSpace Motion Capture Электронный ресурс. Электрон, дан. — Режим доступа — http://www.phasespace.com/

101. PTI High Performance Real-Time 3D Motion Capture For Professionals Электронный ресурс. — Электрон, дан. — Режим доступа — http://www.ptiphoenix.com/

102. Steinbach, Е. 3-D Object Reconstruction Using Spatially Extended Voxels and Multi-Hypothesis Voxel Coloring Text. / E. Steinbach, B. Girod, P. Eisert, A. Betz // Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition. 2000. - p. 234-239.

103. Thomas, M Dynamic modeling of serial manipulator arms Text. / M. Thomas, D. Tesar // Trans, of ASME, vol. 104. 1982. - p.218-228.

104. Uicer, J. J. Dynamic force analysis of spatial linkages / J. J. Uicer // ASME J. of appl. mech. 1967. -p.418-424.

105. Vukobratovic, M., Stepanenko Y. Mathematical model of general anthropomorphic systems Text. / M. Vukobratovic, Y. Stepanenko // Math Biosciences, Vol.17. 1973. - p. 191-242.