1

УДК 629.052.6:629.584

ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ТЕЛЕВИЗИОННОЙ

ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПОСАДКИ

СПАСАТЕЛЬНОГО ПОДВОДНОГО АППАРАТА НА КОМИНГС-

ПЛОЩАДКУ ПОДВОДНОЙ ЛОДКИ

М . Ю . А р т ю х о в , к а н д . т е х н . н а у к А . Н . К р о п о т о в ,

А . А . М а к а ш о в , Е . И . С а х а р о в а

Рассмотрены вопросы обнаружения и сопровождения люка комингс-площадки

подводной лодки с помощью цифровой обработки видеоизображений в процессе

осуществления режима автоматической посадки и/или стыковки. Приведены

алгоритмы выделения и сопровождения люка адаптированные для работы в

реальном времени в подводных условиях.

Приведены результаты моделирования и испытаний сопровождения

масштабированного макета комингс-площадки в режиме реального времени.

При проведении аварийно - спасательных работ на подводных лодках

(ПЛ) возникает задача стыковки спасательного подводного аппарата (ПА) к

люку ПЛ. Для этой цели требуется решить задачу посадки ПА на люк

комингс-площадки ПЛ, либо зависания над ним. В настоящий момент эта

задача целиком перекладывается на оператора ПА, который осуществляет

посадку в ручном режиме. Автоматизация процесса посадки ПА (как полная,

так и неполная), в особенности в условиях подводного течения и больших

(более 40о) углов наклона комингс площадки ПЛ, обеспечит сокращение

времени проведение операции, а значит повысит вероятность успешного

проведения спасательной операции в целом.

Такая задача автоматизации была поставлена при разработке опытного

образца системы СОТИ-С [1]. В статье рассматриваются вопросы

автоматизации данного процесса при помощи цифровой системы

технического зрения, в состав которой входят аналоговые телевизионные

камеры для наблюдения за посадкой и определения координат ПА

относительно люка комингс-площадки по передаваемым изображениям.

2

При таком подходе к данной задаче, существует несколько возможных

решений. Одним из вариантов является нанесение специального вида

маркеров на люк комингс-площадки подводных лодок (подробное описание

различных вариантов маркеров, их достоинства и недостатки описаны в [2]).

Однако их нанесение на все ПЛ с требуемой точностью является

затруднительным и дорогим процессом.

Другим возможным решением является выделение существующих

маркеров, а именно – нанесѐнного на всех эксплуатируемых в настоящее

время в РФ ПЛ маркировочного кольца вокруг люка комингс-площадки.

Такой подход является более трудоѐмким с точки зрения реализации

алгоритма, однако не требует проведения дополнительных работ на всех ПЛ.

Другим недостатком рассматриваемого подхода является невозможность

определить ориентацию корпуса ПЛ по кольцевому маркеру, что затрудняет

полностью автоматическую посадку ПА без использования дополнительной

информации и/или использования оператора .

Задача выделения и сопровождения люка комингс-площадки является

первой при решении задачи зависания над люком и/или автоматической

посадки на него. Разработанная методика основана на выделении

маркировочного кольца, нанесенного вокруг люка, и основывается на

предположениях о существенном различии яркости изображения кольца и

корпуса ПЛ, а так же на отсутствии в кадре других кольцеобразных объектов

аналогичного размера.

При обработке реальных подводных условиях возникает проблема

неравномерной освещѐнности маркировочного кольца при подходе СГА к

люку ПЛ. Для еѐ устранения на этапе предварительной обработки из

изображения вычитается фон, вычисляемый по окну постоянного размера.

Затем проводится бинаризация полученного изображения с использованием

метода Отсу [5]. Данный метод основывается на сегментации изображения с

использованием гистограммы яркостей. В предположении о существенном

различии яркостей маркировочного кольца и корпуса ПЛ становится

3

возможным применять метод с одним пороговым значением. После этого

осуществляется сегментация изображения методом разрастания регионов

(region growning), и исключения из рассмотрения регионов, размер которых

меньше порогового. Пороговая величина определяется на основании

априорной информации о видимом размере кольца на максимальной рабочей

дистанции. К выделенным регионам применяются морфологические

операции открытия/закрытия для устранения артефактов [4].

Затем для каждого выделенного региона ищутся его границы с

использованием оператора Робертса, и определяется число связности

множества граничных точек. Очевидно, что в идеальном случае изображение

маркировочного кольца является двухсвязным и обе его границы

аппроксимируются эллипсами.

В случае частичного перекрытия маркировочного кольца выделить

такую область не удаѐтся. В реальных условиях такой эффект обусловлен,

как правило, недостаточной освещѐнностью части маркировочного кольца

или его частичным выходом за область видимости видеодатчика. В этом

случае на выделенных границах выделяются точки перегиба, и проводится их

дальнейшая сегментация. Предполагается, что граница выделенного региона

состоит из элементов двух эллипсов, соединѐнных прямолинейными

отрезками. Если выделенные эллиптические сегменты границы возможно

разделить на два класса, каждый из которых описывает эллипс, то данный

регион определяется как маркировочное кольцо.

На рисунке 1 показана работа разработанного алгоритма при

испытаниях системы СОТИ – С в бассейне при использовании имитатора

комингс-площадки. Система отображает на дисплее красным эллипсом

внешнюю границу комингс-площадки, зеленым – внутреннюю, ее центр

помечен зеленым перекрестием, красное перекрестие соответствует

оптическому центру камеры.

4

Рисунок 1. Работа алгоритма по выделению люка

Для определения координат центра кольца комингс-площадки

используются найденные внешние и внутренние окружности кольца.

Выделенные эллипсы записываются в виде параметрических уравнений.

Используя матрицы перспективного проектирования [3], можно получить

уравнения для проекции окружности на изображение:

0

0

0

0

cos cos sin cos sin

sin sin

cos sin sin cos cos

sin sin

0..2

pix

pix

f R t R t xx

f R t z

f R t R t yy

f R t z

t

(1)

где pixf фокусное расстояние камеры, отнесѐнное к ширине пикселя;

R радиус проектируемой окружности, м;

t полярный угол;

0 0 0, ,x y z реальные координаты центра окружности относительно

оптического центра камеры, м;

f фокусное расстояние камеры, м;

5

угол наклона плоскости комингс-площадки;

угол между проекцией линии наискорейшего спуска плоскости

комингс-площадки на изображение и осью ординат (см. рисунок 2);

коэффициент формы пикселя.

Можно доказать, что линия наискорейшего спуска плоскости комингс-

площадки проходит через точки проекционных эллипсов с координатами

полярного угла ±90° или [0°, 180°] в зависимости от выбора системы

координат. Таким образом, мы выделяем 4 точки (см. рисунок 2). Обозначив

соотношение длин отрезков 12 и 34 через a , можно записать:

1 0 2 01 2

3 4 1 0 2 0

sin sin

sin sin

n n

n n

f R z f R zp pa

p p f R z f R z

,

где

1R радиус внешнего кольца, м;

2R радиус внутреннего кольца, м;

1 2 3 4, , ,n n n np p p p проекционные координаты точек 1,2,3,4 на

изображении.

Составив квадратное уравнение относительно синуса угла наклона

плоскости комингс-площадки, получаем:

22

1 2 1 2 0 01 sin 1 sin 1 0a R R a R R f z a f z

2 2

1 2 1 2 1 2

0

1 2

1 1 16sin , где

2 1

a R R a R R R R as f z s

a R R

(2)

6

Рисунок 2. Обработка выделенных контуров для определения углов наклона

плоскости и координат центра люка.

Подставив (2) в проекционные уравнения (1), составленные для точек

1,2,3,4, получим выражение для z0:

2 2 22 2 2 2 2 2 2

1 4 1 4 1 1 1 4 1 4 1 4

2

1

1

4

0

2

2

4 fpix y y x x R s R s x

R fp

x

ixz f

y y x x y y

Остальные параметры легко находятся из проекционных уравнений (1):

0 1 1 4 1 1 4

22

1 0

sin2 1

z f x R s x R s x x

R fpix s f z

0 4 1 4 1 1 1

0

0 4 1 4 1 1 1

0

2

2

pix

pix

z x R s x x R s xx

f

z y R s y y R s yy

f

Предложенный алгоритм успешно прошел испытания бассейне и был

реализован в опытном образце СОТИ - С. Алгоритм позволяет устойчиво

выделять маркировочное кольцо при его частичном перекрытии и определять

3 линейных координаты центра кольца относительно камеры, а так же 2 угла

наклона плоскости кольца. Разработанный алгоритм работает в реальном

времени с частотой не менее 5 Гц.

Испытания опытного образца СОТИ - С в реальных морских условиях

показали, что разработанный алгоритм недостаточно стабильно определяет

маркировочное кольцо при больших (более 40о) углах наклона подводного

7

аппарата относительно плоскости комингс-площадки. Кроме того,

предложенная методика восстановления метрических координат не обладает

достаточной устойчивостью. Дополнительной проблемой является

неудачное, с точки зрения реализации алгоритма определения параметров

люка комингс – площадки ПЛ, наклонное размещение видеокамер СОТИ – С

на ПА, что приводило к перекрытию видеоизображения маркировочного

кольца камерой присоса ПА (см. рисунок 3). При посадке подводного

аппарата кольцо люка комингс – площадки перестаѐт быть наблюдаемым

штатными камерами СОТИ-С с расстояния порядка 1 метра и менее от

камеры присоса ПА до люка комингс – площадки.

Рисунок 3 Размещение видеокамер СОТИ – С на ПА

В заключении можно сформулировать, что обнаруженные в процессе

испытаний недостатки построения СОТИ – С могут быть компенсированы

путем более эффективного расположения забортных видеокамер на ПА, а так

же использования модифицированного алгоритма определения координат

опирающего не только на маркировочное кольцо, но и на другие яркостные

неоднородности внутри кольца.

8

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. М . Ю . А р т ю х о в , А . Н . К р о п о т о в , А . А . М а к а ш о в ,

Е . И . С а х а р о в а , «Опыт создания системы локальной видеонавигации для

подводных аппаратов» 2010г.

2. А . А . Б о р е й к о , А . В . В о р о н ц о в , А . А . К у ш н е р и к ,

А . Ф . Щ е р б а т ю к , «Алгоритмы обработки видеоизображений для решения

некоторых задач управления и навигации автономных необитаемых подводных

аппаратов» «Подводные исследования и робототехника 1-2010», 2010 г.

3. Д . Р о д ж е р с , Д ж . А д а м с «Математические основы машинной

графики», М.: Мир, 2001, 604 с.

4. Б . Я н е «Цифровая обработка изображений.» // М.: Техносфера, 2007, 584 с.

5. N . O t s u “A threshold selection method from grey-level histograms” IEEE Trans.

Systems, Man, and Cybernetics, vol. 9, no. 1, pp. 62-66, 1979.