Методология интеллектуальной навигации для управления автономными подвижными объектами на основе триангуляции Делоне

Предложен новый метод обнаружения и идентификации объектов земной поверхности, как для использования его в процессе навигации горнотранспортного комплекса в целом, так и для отдельных его компонентов. Предложенный авторами способ осуществления навигации автономных подвижных объектов основан на идентификации объектов информационной пространственной сцены (ИПС) в системе технического зрения робота с учетом ее контекста. Рассмотрены этапы и пример реализации предлагаемого способа для автоматической идентификации объектов на изображениях. Техническим результатом данного исследования является повышение достоверности и точности идентификации ИПС в системах технического зрения роботов для определения местоположения подвижного объекта с использованием местной системы координат. Эффект достигается за счет добавления к стандартным процедурам нормализации изображений данных в виде нечетких триангуляций Делоне (НТД), которые сравниваются с НТД интересующей ИПС. Сравнение производится на основе анализа признаков форм, полученных при построении НТД интересующей ИПС объектов земной поверхности, для чего используются как эталонные НТД, так и НТД векторной модели ИПС полученного изображения.

Крамаров С. О., Митясова О. Ю., Темкин И. О., Храмов В. В. Методология интеллектуальной навигации для управления автономными подвижными объектами на основе триангуляции Делоне // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2021. – № 2. – С. 87–98. DOI: 10.25018/0236-1493-2021-2-0-87-98.

Работа выполнена в рамках исследовательских работ по гранту Российского Научного Фонда (проект № 19-17-00184).

Крамаров Сергей Олегович¹ — д-р физ.-мат. наук, профессор, главный научный сотрудник, e-mail: maoovo@yandex.ru,
Митясова Ольга Юрьевна¹ — участник временного научного коллектива,
Темкин Игорь Олегович — д-р техн. наук, доцент, зав. кафедрой, e-mail: temkin.io@misis.ru, НИТУ «МИСиС»,
Храмов Владимир Викторович — канд. техн. наук, доцент, ведущий научный сотрудник, e-mail: vxpamov@inbox.ru, Южный университет (Институт управления, бизнеса и права),
¹ Сургутский государственный университет, научно-образовательный центр.

Митясова О.Ю., e-mail: moyapocta2012@yandex.ru.

1. Marino H., Ferrati M., Settimi A., Rosales C., Gabiccini M. On the problem of moving objects with autonomous robots: a unifying high-Level planning approach // IEEE Robotics and Automation Letters. 2016. Vol. 1. No. 1. Pp. 469—476.

2. Темкин И. О., Гончаренко А. Н. Проблемы моделирования взаимодействия интеллектуальных агентов на горнопромышленном предприятии // Научно-технические ведомости СПбГПУ. — 2013. — № 4—2 (183). — С. 252—259.

3. Клебанов А. Ф. Информационные системы горного производства и основные направления развития автоматизации открытых горных работ // Горная промышленность. — 2015. — № 2 (120). — С. 93—96.

4. Каплунов Д.Р, Мельник В. В., Рыльникова М. В. Комплексное освоение недр. — Тула: ТулГУ, 2016. — 333 с.

5. Нариньяни А. С. Недоопределенность в системах представления и обработки знаний // Известия Академии наук СССР. Техническая кибернетика. — 1986. — № 5. — С. 3—28.

6. Temkin I. O., Deryabin S., Konov I., Kim M. Possible architecture and some neuro-fuzzy algorithms of an intelligent control system for open pit mines transport facilities // Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. 2019. Vol. 320. Pp. 412—420. DOI: 10.3233/FAIA190205.

7. Давыдов В. Ф., Новоселов О. Н., Щербаков А. С., Парамонов С. В., Мещерякова И. А. Патент РФ № 2160912, 20.12.2000. Способ обнаружения аномалий подстилающей поверхности. 2000. Бюл. № 35.

8. Давыдова С. В., Давыдов В. Ф., Корольков А. В., Комаров Е. Г. Патент РФ № 2514155, 27.04.2014. Способ автоматической идентификации объектов на изображениях. 2014. Бюл. № 12.

9. Акперов И. Г., Крамаров С. О., Храмов В. В., Митясова О. Ю., Повх В. И. Патент РФ № 2640331, 27.12.2017. Способ идентификации протяженных объектов земной поверхности. 2017. Бюл. 36.

10. Скворцов А. В. Триангуляция Делоне и ее применение. — Томск: Изд-во ТГУ, 2002. — 128 с.

11. Blazek J. Computational fluid dynamics: principles and applications. Amsterdam: Elsevier, 2015. 466 p. DOI: 10.1016/C2013-0-19038-1.

12. La Jeunesse Connette K. J., Connette G., Bernd A., Paing Phyo, Kyaw Htet Aung, Ye Lin Tun, Zaw Min Thein, Horning N., Leimgruber P., Songer M. Assessment of mining extent and expansion in Myanmar based on freely-available satellite imagery // Remote sensing. 2016, Vol. 8. No 11. P. 912. DOI: 10.3390/rs8110912.

13. Jing Li, Zipper C. E., Donovan P. F., Wynne R. H., Oliphant A. J. Reconstructing disturbance history for an intensively mined region by time-series analysis of Landsat imagery // Environmental Monitoring and Assessment. 2015. Vol. 187. No 9. P. 557. DOI: 10.1007/s10661015-4766-1.

14. Клячин А. А. Построение триангуляции плоских областей методом измельчения // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 1. Математика. Физика. — 2017. — № 2(39). — С. 18—28. DOI: 10.15688/jvolsu1.2017.2.2.

15. Клячин В. А. Алгоритм триангуляции, основанный на условии пустого выпуклого множества // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 1. Математика. Физика. — 2015. — № 3(28). — C. 27–33. DOI: 10.15688/jvolsu1.2015.3.3.

16. Крамаров С. О., Храмов В. В., Митясова О. Ю. Спутниковая идентификация объектов добычи полезных ископаемых на месторождениях разрабатываемых открытым способом // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2019. — № 5. — С. 72— 79. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-05-0-72-79.

17. Крамаров С. О., Храмов В. В., Повх В. И., Грошев А. Р., Каратаев А. С.Заявка на изобретение № 2018126535, 18.07.2018. Способ идентификации объектов на цифровых изображениях подстилающей поверхности методом нечеткой триангуляции Делоне. 2020. Бюл. 2.