Исследование систем управления манипулятором MR-999Е
Диссертация - Компьютеры, программирование
Другие диссертации по предмету Компьютеры, программирование
енения робототехнических систем. Хотя датчики расстояния, тактильные датчики и датчики силы играют большую роль в совершенствовании функционирования робота, техническое зрение является наиболее мощным источником информации для робота. В силу сказанного, исследования в области систем технического зрения роботов продолжают оставаться одним из наиболее перспективных направлений современной робототехники, что и подтверждает актуальность данной работы.
Зрение робота можно определить как процесс выделения, идентификации и преобразования информации, полученной из трехмерных изображений. Этот процесс, называемый также техническим или машинным зрением, разделяется на шесть основных этапов: а) снятие информации, б) предварительная обработка информации, в) сегментация, г) описание, д) распознавание, е) интерпретация. Снятие информации представляет собой, процесс получения визуального изображения. Предварительная обработка информации заключается в использовании таких методов как понижение шума или улучшение изображения отдельных деталей. Сегментация - процесс выделения на изображении интересующих объектов. При описании определяются характерные параметры (например, размеры или форма), необходимые для выделения требуемого объекта на фоне других. Распознавание представляет собой процесс идентификации объектов (например, гаечного ключа, болта, блока двигателя). Наконец, интерпретация выявляет принадлежность к группе распознаваемых объектов.
Названные этапы удобно сгруппировать в соответствии со сложностью их реализации. Выделим три уровня технического зрения: низкий, средний и высокий. Хотя четких границ между этими уровнями не существует, их выделение целесообразно для классификации различных процессов, характерных для систем технического зрения.
Под низким уровнем технического зрения понимаются такие процессы, которые являются простыми с точки зрения осуществления автоматических действий, не требующих наличия искусственного интеллекта. К низкому уровню технического зрения мы будем также относить снятие и предварительную обработку информации.
Под средним уровнем технического зрения понимаются процессы выделения, идентификации и разметки элементов изображения, полученного на нижнем уровне. С учетом принятого подразделения технического зрения к среднему уровню относятся сегментация, описание и распознавание отдельных объектов.
Под высоким уровнем технического зрения понимаются процессы, относящиеся к искусственному интеллекту. В то время как алгоритмы, используемые на нижнем и среднем уровнях технического зрения, разработаны достаточно хорошо, знание и понимание процессов высокого уровня пока еще недостаточны.
Целью данной магистерской аттестационной работы является исследование методов идентификации объектов в рабочей зоне робота.
Объектом исследования является система технического зрения робота.
1. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМАХ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ РОБОТОВ
1.1 Классификация методов обработки информации в СТЗ
Одним из важнейших направлений развития робототехнических систем всегда была организация взаимодействия манипулятора и сенсорных анализаторов. Использование сенсоров придает системе гибкость, расширяет ее функциональные возможности и увеличивает круг решаемых ею задач. Большинство ныне существующих систем, использующих взаимодействие манипулятора и сенсоров, построены путем связывания автономных сенсорной и робототехнической подсистем. Эти системы продемонстрировали состоятельность концепции взаимодействия системы управления роботом с сенсорной подсистемой, на основе которой разработана концепция визуального управления роботами [1]. Схема обработки информации в СТЗ робота показана на рис. 1.1.
Рисунок 1.1 - Обработка информации в СТЗ робота
С целью классификации методов и подходов, используемых в системах технического зрения, зрение разбито на три основных подкласса: зрение низкого, среднего и высокого уровней. Системы технического зрения низкого уровня предназначены для обработки информации с датчиков очувствления [1].
Эти системы можно отнести к классу интеллектуальных машин, если они обладают следующими признаками (признаками интеллектуального поведения):
а)возможностью выделения существенной информации из множества независимых признаков;
б)способностью к обучению на примерах и обобщению этих знаний с целью их применения в новых ситуациях;
в)возможностью восстановления событий по неполной информации;
г)способностью определять цели и формулировать планы для достижения этих целей.
Создание систем технического зрения с такими свойствами для ограниченных видов рабочего пространства в принципе возможно, но характеристики таких систем далеки от возможностей человеческого зрения. В основе технического зрения лежит аналитическая формализация, направленная на решение конкретных задач. Машины с сенсорными характеристиками, близкими к возможностям человека, по-видимому, появятся еще не скоро. Однако отметим, что копирование природы не является единственным решением этой проблемы [1]. Современное решение задачи о полете в пространстве в корне отличается от решений, подсказанных природой. По скорости и достижимой высоте самолеты намного превосходят возможности птиц.
Системы технического зрения среднего уровня связаны с задачами сегментации, описания и распознавания ?/p>