Реализация программы для обработки и визуализации данных сканирования лидара в режиме реального времени в среде программирования LabVIEW

Реализация программы для обработки и визуализации данных сканирования лидара в режиме реального времени в среде программирования LabVIEW

Алексеев Валерий Львович
Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики (ЦНИИ РТК), ведущий инженер, 194064, Санкт-Петербург, Тихорецкий пр., д. 21, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Горячкин Дмитрий Алексеевич
ЦНИИ РТК, с.н.с., 194064, Санкт-Петербург, Тихорецкий пр., д. 21, тел.: +7(921)924-29-38, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Купренюк Виктор Иванович
к.ф.-м.н., ЦНИИ РТК, в.н.с., 194064, Санкт-Петербург, Тихорецкий пр., д. 21, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Соснов Евгений Николаевич
ЦНИИ РТК, с.н.с., 194064, Санкт-Петербург, Тихорецкий пр., д. 21, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Щегров Николай Леонидович
ЦНИИ РТК, программист, 194064, Санкт-Петербург, Тихорецкий пр., д. 21, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Материал поступил в редакцию 21 декабря 2021 года.

Аннотация
Рассмотрены особенности разработки и оптимизации ПО для совместной работы с лазерной локационной системой (ЛЛС) в режиме реального времени. Показаны преимущества графической среды разработки LabVIEW для создания высокооптимизированых приложений, использующих параллельные вычислительные потоки и конвейерную обработку данных.

Ключевые слова
Лазерное сканирование, лидар, параллельные вычисления, быстродействие, многопоточность, LabVIEW, визуализация, облако точек.

Благодарности
Работа выполнена при финансовой поддержке Минобрнауки РФ в рамках государственного задания
№ 075-00913-21-03.

DOI
10.31776/RTCJ.10303

Индекс УДК 
004.4'236:681.786.23

Библиографическое описание
Реализация программы для обработки и визуализации данных сканирования лидара в режиме реального времени в среде программирования LabVIEW / В.Л. Алексеев [и др.] // Робототехника и техническая кибернетика. – Т. 10. - № 3. – Санкт-Петербург : ЦНИИ РТК. – 2022. – С. 179-189. – Текст : непосредственный.

Литература

  1. Sojan Lal. Parallel implementation of octtree generation algorithm / P. Sojan Lal, A. Unnikrishnan, K. Poulose Jacob // IEEE Xplore: [site]. – URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/727419/references#references (дата обращения: 08.06.2022). – Text: electronic.
  2. Козлов Д. Алгоритм восстановления поверхности из облака точек на графическом процессоре / Д. Козлов, В. Турлапов // 20-я международная конференция по компьютерной графике и зрению «GraphiCon 2010»: труды конференции. – 2010. – URL: https://www.graphicon.ru/html/2010/conference/RU/Se5/44.pdf (дата обращения: 08.06.2022). – Текст: электронный.
  3. Point Cloud Library. Documentation // Pointclouds: [site]. – URL: https://pointclouds.org/documentation/ (дата обращения: 08.06.2022). – Text: electronic.
  4. Programming Strategies for Multicore Processing: Task Parallelism // NI: [site]. – URL: https://www.ni.com/ru-ru/support/documentation/supplemental/07/programming-strategies-for-multicore-processing--task-parallelis.html (дата обращения: 08.06.2022). – Text: electronic.
  5. LabVIEW GPU Analysis Toolkit // NI: [site]. – URL: https://zone.ni.com/reference/en-XX/help/373575A-01/lvgpu/lvgpu/ (дата обращения: 08.06.2022). – Text: electronic.
  6. Comparison of nearest-neighbor-search strategies and implementations for efficient shape registration / Elseberg Jan [et al.] // Journal of Software Engineering for Robotics 3.1 (2012): 2-12. – URL: https://www.researchgate.net/publication/233792571_Comparison_on_nearest-neigbour-search_strategies_and_implementations_for_efficient_shape_registration (дата обращения: 09.06.2022). – Text: electronic.
  7. Могилко А.А. Параллельный алгоритм поиска ближайшей точки в радиусе // Наука и образование: науч. изд. МГТУ им. Н.Э. Баумана. – №11, 2013. – С.363-382. – Текст: непосредственный.
  8. Yianilos P.N. Data Structures and Algorithms for Nearest Neighbor Search in General Metric Spaces. – URL: https://dl.acm.org/doi/10.5555/313559.313789 (дата обращения: 09.06.2022). – Text: electronic.
  9. Panigrahy R. An Improved Algorithm Finding Nearest Neighbor Using Kd-trees // Microsoft Research, Mountain View CA, USA, 2008. – URL: http://theory.stanford.edu/~rinap/papers/kdtreelatin.pdf (дата обращения: 09.06.2022). – Text: electronic.
  10. Spatial Partitioning and Search Operations with Octrees // Point Cloud Library: [site]. – URL: https://pcl.readthedocs.io/en/latest/octree.html#octree-search (дата обращения: 09.06.2022). – Text: electronic.
  11. Jia Pan. Fast GPU-based Locality Sensitive Hashing for K-Nearest Neighbor Computation / Jia Pan, Dinesh Manocha // ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (GIS), 2011. – URL: http://gamma.cs.unc.edu/KNN/gpuknn.pdf (дата обращения: 09.06.2022). – Text: electronic.
  12. Беляевский К.О. Формирование октодерева по облаку точек при ограничении объема оперативной памяти // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия: Информатика, телекоммуникации и управление. – 2019. – Т.12. – №4. – С.97-110. – D0I:10.18721/JCSTCS.12408. – (дата обращения: 09.06.2022). – Текст: электронный.
  13. Dyn N. Meshfree Thinning of 3D Point Clouds / N. Dyn, A. Iske & H. Wendland // Found Comput Math 8. – Pp. 409-425 (2008). – DOI: 10.1007/s10208-007-9008-7 (дата обращения: 09.06.2022). – Text: electronic.
  14. Programming Strategies for Multicore Processing: Pipelining // NI: [site]. – URL: https://www.ni.com/ru-ru/support/documentation/supplemental/07/programming-strategies-for-multicore-processing--pipelining.html (дата обращения: 09.06.2022). – Text: electronic.
  15. Configuring Parallel For Loop Iterations to Tweak Performance // NI: [site]. – URL: https://www.ni.com/docs/ru-RU/bundle/labview-2020/page/lvhowto/configuring_parallel_for_loop_iterations.html (дата обращения: 09.06.2022). – Text: electronic.
  16. Медведев В.И. Программы для обработки данных лазерного сканирования местности / В.И. Медведев, Л.С. Райкова // САПР и ГИС автомобильных дорог. – 2017, № 2(9). – URL: http://www.cadgis.ru/2017/9/CADGIS-2017-2(9)-02.Medvedev-Raikova(LIDAR-processing-apps).pdf (дата обращения: 09.06.2022). – Текст: электронный.
  17. SCENE Software // FARO: [site]. – URL: https://www.faro.com/en/Resource-Library/Tech-Sheet/techsheet-faro-scene (дата обращения:09.06.2022). – Text: electronic.
  18. Software Packages. RiACQUIRE // RIEGL: [site]. – URL: http://www.riegl.com/products/software-packages/riacquire/ (дата обращения: 09.06.2022). – Text: electronic.
  19. Leica Cyclone 3D Point Cloud Processing Software // Leica-geosystems: [site]. – URL: https://leica-geosystems.com/products/laser-scanners/software/leica-cyclone (дата обращения: 09.06.2022). – Text: electronic.
  20. Дждид А.Д. Обзор методов сегментации и классификации облака точек архитектурных объектов // Известия высших учебных заведений. Серия: Геодезия и аэрофотосъемка. – Т. 63. – №1. – 2019. – С.52. Текст: непосредственный.
  21. Lindner P. 3D LIDAR processing for vehicle safety and environment recognition / P. Lindner, G. Wanielik // 2009 IEEE Workshop on Computational Intelligence in Vehicles and Vehicular Systems, 2009, pp. 66-71. – DOI: 10.1109/CIVVS.2009.4938725 (дата обращения: 09.06.2022). – Text: electronic.
  22. Бутенко М.Ю. Метод аппроксимации облака точек СТЗ для стационарной 2D сцены // Известия Южного Федерального Университета. Серия: Технические науки. – 2019. – №1 (203). – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metod-approksimatsii-oblaka-tochek-stz-dlya-statsionarnoy-2d-stseny (дата обращения: 09.06.2022). – Текст: электронный.

Полный текст статьи (pdf)