Новости

3 сентября, 2021 11:39

В Томске создадут эффективную при низкой видимости навигационную систему беспилотников

Источник: ТАСС
Ученые Томского госуниверситета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) применят активно-импульсную систему для управления беспилотниками в условиях недостаточной видимости. Об этом сообщили в четверг в пресс-службе ТУСУР.
Источник: U.S. Air Force photo / Lt Col Leslie Pratt

Проект "Активно-импульсные телевизионные измерительные системы для навигации автономных мобильных роботов в сложных условиях видения" доцента ТУСУР Вячеслава Капустина стал победителем конкурса "Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых" Российского научного фонда за 2021 год.

«Преимуществом активно-импульсной системы является ее независимость от условий освещения, возможность видеть объекты (детектировать их) в замутненных средах и измерять расстояние в каждом пикселе изображения - строить карту глубины. Благодаря этому можно получить измерительный датчик, который даст возможность беспилотному транспорту, а также системам помощи водителю эффективно оценивать дорожную обстановку в сложных условиях видения», - приводит пресс-служба слова Капустина.

Активно-импульсное наблюдение заключается в том, что устройством подсвета излучается короткий, длительностью в десятки или единицы наносекунд, но очень мощный оптический импульс с определенной частотой. Импульс подсвета может быть излучен в разных спектральных диапазонах: если речь идет о подводных аппаратах, то это зеленый свет, потому что именно для зеленого света наименьший показатель поглощения в морской воде, если речь идет об атмосфере, это инфракрасный диапазон. Затем, через задержку стробирования, отраженный оптический импульс принимается фотоприемным устройством.

«Если открывать затвор фотоприемного устройства только в конкретные моменты времени и на очень небольшую длительность (сотни или десятки наносекунд), то мы сможем как бы выделить слой из наблюдаемой области, принимая отраженные фотоны источника подсвета только от объектов с определенного диапазона дальностей и игнорируя фотоны, например, рассеянные на толще тумана. При нахождении объекта интереса в этом подсвеченном слое (пробегающее животное, пешеход, дорожный знак, препятствие на дороге), мы сможем его детектировать алгоритмами автоматического обнаружения объектов и далее, используя нейросетевые технологии, определить к какому классу принадлежит данный объект», - пояснил ученый.

Задача разработки необходимых алгоритмов

Планируется создать датчик, который будет помогать роботам наземного, воздушного и морского базирования, в том числе беспилотным автомобилям, ориентироваться в условиях замутненной среды распространения оптического излучения (туман, дым, снегопад и т.д.). Также стоит задача разработки необходимых алгоритмов для того, чтобы датчик сигнализировал о наличии препятствия.

«Сейчас мы используем ближний ИК-диапазон излучения (850 нанометров), и картинка, которую мы получаем, отличается от той, которую можно наблюдать через обычную черно-белую камеру. Наша задача - адаптировать существующие алгоритмы распознавания и разработать новые, для их эффективной работы с видеоданными, полученными с выхода активно-импульсной системы», - сказал Капустин.


3 декабря, 2021
Новосибирские ученые работают над мощными и долговечными аккумуляторами
Литий-ионные аккумуляторы ─ один из «китов» современной цивилизации. Они встроены в компьютеры, быто...
29 ноября, 2021
Географы МГУ обнаружили одинаковый химический состав двух типов почв, пригодных и токсичных для многих сельхозкультур
Благоприятные для растениеводства каштановые почвы и токсичные для многих культур солонцы имеют один...