Анализ точности построения 3D координат рабочего пространства подводного робота

от

Б.А. Скороход, П.В. Жиляков, А.В. Стаценко, С.И. Фатеев

Севастопольский государственный университет,  РФ, г. Севастополь, ул. Университетская, 33

E-mail: boris.skorohod@mail.ru,  yany@mail.ru, lex00x1@mail.ru,  fateev-si@ya.ru

DOI: 10.33075/2220-5861-2020-3-163-170

УДК 004.9:004.41 

Реферат:

   Искажение подводных изображений может ухудшать как точность, так и робастность алгоритмов 3D реконструкции сцены. Возникающие проблемы связаны с недостаточной робастностью этих методов к изменениям подводного окружения и особенностями передачи и приема сигналов под водой, включающих, в частности, неравномерность освещенности подводной среды, быстрое затухание, рассеивание и преломление света при прохождении его через неоднородную среду воздух-вода-стекло, ограничение частотного спектра проходящего света, приводящего к поглощению низкочастотных составляющих в большей степени, по сравнению со светом более высоких частот. Все это серьезно осложняет возможности извлечения информации о сцене в целом и объектах, представляющих интерес, находящихся в подводной среде, ограничивает возможности применения стандартных алгоритмов обработки изображений и требует их существенной доработки.

   В этой статье предложен новый подход к анализу точности построения 3D координат рабочего пространства подводного робота. Подход опирается на подводную градуировку камер, оценку центров изображений камер с учетом водонепроницаемой оболочки.  Мы используем статистический анализ, позволяющий оценить влияние всех в совокупности источников возмущений (как аппаратных, так и программных) опираясь только на экспериментальные данные. В частности, показывается, как получить распределение ошибки, используя измеренные значения калибровочного образца и полученные триангуляцией в подводных условиях.  Это дает возможность одновременно оценить систематическую ошибку и характеристики распределения случайной составляющей ошибки восстановления 3D координат рабочего пространства. Важной особенностью предложенного подхода является возможность оценивать влияние всех источников возмущений в совокупности, включая конструкцию водонепроницаемой оболочки, опираясь только на экспериментальные данные, полученные в подводной среде. Кроме того, в рамках этого же подхода могут быть получены оценки положения центров изображений камер, позволяющие учесть, для повышения точности в алгоритмах обработки изображений, присутствие водонепроницаемой оболочки. Предложенный подход был тестирован на реальных данных.

Ключевые слова: подводные роботы, стереозрение, перспективная модель камеры, 3D реконструкция рабочего пространства подводного робота.

Полный текст в формате PDF

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Долин Л.С., Левин И.М. Теория подводной видимости // Фундаментальная и прикладная  гидрофизика. 2015. Т. 8, № 2. С. 22–35.
  2. Schechner Y., Karpel N. Clear underwater vision // Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Washington, DC, USA, 27 June –2 July 2004. P. 536–543.
  3. Cabrera Elizabeth V., Ortiz Luis E., da Silva Bruno M.F., Clua Esteban W.G., Gonçalves Luiz M. A Versatile Method for Depth Data Error Estimation in RGB-D Sensors // Sensors (Basel). 2018 Sep. Vol. 18(9): 3122.
  4. Ortiz Luis E., Cabrera Elizabeth V., Goncalves Luiz M. Depth Data Error Modeling of the ZED 3D Vision Sensor from Stereolabs // Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis, 2018. Vol. 17(1). P. 1–15.
  5. Скороход Б.А., Стаценко А.В., Фатеев С.И. Предобработка и алгоритмы выбора ключевых точек в задаче одновременной 3D реконструкции подводных объектов и построения траектории движения камеры // Системы контроля окружающей среды. 2019. № 2 (36). С. 30–36.
  6. Hartley R., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge University Press, 2003 — Computers. 655 p.

Loading