ИНВАРИАНТНАЯ К ПЕРЕМЕЩЕНИЮ ОЦЕНКА УГЛОВОЙ ОРИЕНТАЦИИ АВТОНОМНОГО МОБИЛЬНОГО РОБОТА НА ОСНОВЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ХАФА

Д.Н. Алдошкин
Сибирский федеральный университет, Институт космических и информационных технологий, ассистент, 660074, г. Красноярск, ул. Академика Киренского, д. 26, тел.: +7(950)404-36-33, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Аннотация
Предлагается алгоритм оценки угловой ориентации мобильного робота в окружающем пространстве. Текущая конфигурация окружающего пространства описывается выборкой измерений датчиков расстояния мобильного робота. Окружающее пространство рассматривается как объект, в геометрии которого преобладают прямые грани. Задача рассматривается как задача оценки двумерного поворота объекта, абстрагированного многоугольником. В основе алгоритма лежит идея преобразования Хафа с переходом из пространства измерений в параметрическое пространство. Это преобразование сохраняет углы между прямыми, являясь инвариантным относительно преобразований вращения, переноса и изотропного масштабирования. Применение преобразования Хафа позволяет свести задачу оценки вращения к одномерной задаче оптимизации. Предлагаемый алгоритм отличается устойчивостью к шуму и выбросам в измерениях.

Ключевые слова
Мобильный робот, преобразование Хафа, угловая ориентация, одновременная локализация и картирование, SLAM, преобразования подобия.

Индекс УДК
004.896

Библиографическое описание
Алдошкин Д.Н. Инвариантная к перемещению оценка угловой ориентации автономного мобильного робота на основе преобразования Хафа / Д.Н. Алдошкин // Робототехника и техническая кибернетика. – №2(15). – Санкт-Петербург : ЦНИИ РТК. – 2017. – С. 25-31.

Литература

1. Durrant-Whyte H. Simultaneous localisation and mapping (SLAM): Part I The essential algorithms / H. Durrant-Whyte, T. Bailey // IEEE Robotics & Automation Magazine. – 2006. – №2. – С. 99-110.
2. Алдошкин Д.Н. Поиск пути мобильного робота в условиях наличия препятствий и неполноты информации о среде / Д.Н. Алдошкин, Р.Ю. Царев // Мехатроника. Автоматизация. Управление. – 2016. – №7. – С. 465-470.
3. Пшихопов В.Х. Управление наземными роботами в недетерминированных средах с препятствиями определенного класса / В.Х. Пшихопов, А.С. Али // Управление в технических, эргатических, организационных и сетевых системах. – Санкт-Петербург : 2012. – С. 790-793.
4. Кучерский Р.В. Алгоритмы локальной навигации и картографии для бортовой системы управления автономного мобильного робота / Р.В. Кучерский, С.В. Манько // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – №3. – С. 13-22.
5. Давыдов О.И. Метод определения позиции и ориентации мобильного робота с лазерным сканером [Электронный ресурс] / О.И. Давыдов, А.К. Платонов // Препринты ИПМ им. М.В.Келдыша. – 2015. – № 45. – 20 с. – Режим доступа : http://library.keldysh.ru/preprint.asp?id=2015-45 (дата обращения: 10.02.2017).
6. Бессмельцев В.П. Быстрый алгоритм совмещения изображений для контроля качества лазерной микрообработки / В.П. Бессмельцев, Е.Д. Булушев // Компьютерная оптика. – 2014. – №2. – С. 343-350.
7. Сырямкин В.И. Корреляционно-экстремальные радионавигационные системы / В.И. Сырямкин, В.С. Шидловский. – Томск : Издательство Томского университета. – 2010.
8. Нгуен А.В. 3D система обнаружения пространственных объектов с помощью манипуляционного робота: дис. ... канд. техн. наук: 05.02.05. – Москва. – 2015.
9. Araújo S.A. Ciratefi: An RST-invariant template matching with extension to color images / S.A. Araújo, H.Y. Kim // Integrated Computer-Aided Engineering. – 2011. – №1. – С. 75-90.
10. Iocchi L. Self-Localization in the RoboCup Environment / L. Iocchi, D. Nardi // Proc. of 3rd International Workshop on RoboCup. – 1999.
11. Großmann A. Robust mobile robot localisation from sparse and noisy proximity readings using Hough transform and probability grids / A. Großmann, R. Poli // Robotics and Autonomous Systems. – 2001. – №37. – С. 1-18.
12. Iocchi L. A probabilistic aproach to Hough localization / L. Iocchi, D. Mastrantuono, D. Nardi // IEEE International Conference on Robotics and Automation. – Seoul, Korea: 2001. – С. 4250-4255.
13. Iocchi L. Hough Localization for mobile robots in polygonal environments / L. Iocchi, D. Nardi // Robotics and Autonomous Systems. – 2002. – №40. – С. 43-58.
14. Grisetti G. Global Hough localization for mobile robots in polygonal environments / G. Grisetti, L. Iocchi, D. Nardi // Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE. – 2002.
15. Censi A. Scan Matching in the Hough domain / A. Censi, L. Iocchi, G. Grisetti // Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation. – Barcelona, Spain: 2005. – С. 2739-2744.
16. Saeedi S. Map merging for multiple robots using Hough peak matching / S. Saeedi [et. al] // Robotics and Autonomous Systems. – 2014. – №62. – С. 1408-1424.
17. Пат. US3069654 A, МПК G 06 K 9/46, G 01 T 5/02. Method and means for recognizing complex patterns / Paul V. C. Hough; заявитель и патентообладатель Paul V. C. Hough. – № 19600325; заявл. 25.03.60; опубл. 18.12.62.
18. Ballard D.H. Generalizing the hough transform to detect arbitrary shapes // Pattern Recognition. – 1981. – №2. – С. 111-122.
19. Duda R.O. Use of the Hough Transformation to detect lines and curves in pictures / R.O. Duda, P.E. Hart // Communications of the ACM. – 1972. – №1. – С. 11-15.
20. Дудкин А.А. Аппроксимация прямыми линиями контуров объектов на полутоновых изображениях / А.А. Дудкин, Д.А. Вершок // Известия Южного федерального университета. Технические науки. – 2004. – №9. – С. 190-196.

Полный текст статьи (pdf)