Система технического зрения как источник дополнительной информации в задаче автомобильной навигации
https://doi.org/10.17285/0869-7035.2017.25.1.049-063
Аннотация
Рассматривается решение задачи автомобильной навигации по информации системы технического зрения и цифровой карты дорог. Установленная на автомобиле система технического зрения выступает в качестве дополнительного источника навигационной информации. С ее помощью определяются боковое отклонение автомобиля относительно осевой линии дороги, дальность и пеленг до центра перекрестка. Описывается алгоритм формирования данных параметров, учитывающий топологию и параметры дорог, представленных в цифровой карте. Оценка точности измерения параметров бокового отклонения и дальности выполнена с использованием натурных данных.
Об авторах
С. Б. Беркович
МОУ «Институт инженерной физики», Серпухов.
Россия
Россия
Беркович Сергей Борисович. Доктор технических наук, профессор, начальник управления «Навигационно-геодезические системы».
Действительный член общественного объединения «Академия навигации и управления движением».
Н. И. Котов
МОУ «Институт инженерной физики», Серпухов.
Россия
Россия
Котов Николай Иванович. Кандидат технических наук, профессор, заместитель начальника управления.
А. С. Лычагов
МОУ «Институт инженерной физики», Серпухов.
Россия
Россия
Лычагов Александр Сергеевич. Научный сотрудник
Н. В. Панокин
Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС» (Москва).
Россия
Россия
Панокин Николай Викторович, Кандидат технических наук, начальник управления науки
Р. Н. Садеков
МОУ «Институт инженерной физики», Серпухов.
Россия
Россия
Садеков Доктор технических наук, доцент, старший научный сотрудник.
Член секции молодых ученых общественного объединения «Академия навигации и управления движением».
А. В. Шолохов
МОУ «Институт инженерной физики», Серпухов.
Россия
Россия
Шолохов Алексей Викторович. Доктор технических наук, профессор, старший научный сотрудник.
Действительный член общественного объединения «Академия навигации и управления движением».
Список литературы
1. Oh S. M., Tariq S., N.Walker B., and Dellaert F. Map-based priors for localization. IROS. 2004. P. 1–6.
2. Google Self-Driving Car Project. Main page [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.google.com/selfdrivingcar. Дата обращения: 27.03.2017.
3. Velodyne lidar. Main page [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.velodynelidar.com. Дата обращения: 27.03.2017.
4. Дмитриев С.П., Степанов О.А., Ривкин Б.С., Кошаев Д.А., Чанг Д. Оптимальное решение задачи автомобильной навигации с использованием карты дорог // Гироскопия и навигация. 2000. № 2 (29). C. 57.
5. Ignacio P., Miguel-Angel S. Visual odometry and map fusion for GPS navigation assistance. IEEE International Symposium on Industrial Electronics. 2011. P. 832–837.
6. Торопов А.Б., Степанов О.А. Методы нелинейной фильтрации в задаче навигации по геофизическим полям. Ч. 1. Обзор алгоритмов // Гироскопия и навигация. 2015. № 3 (90). C. 102–125.
7. Торопов А.Б., Степанов О.А. Методы нелинейной фильтрации в задаче навигации по геофизическим полям. Ч. 2. Современные тенденции развития // Гироскопия и навигация. 2015. №4. С. 147–159.
8. Беркович С.Б., Котов Н.И., Шолохов А.В., Садеков Р.Н. и др. Применение цифровых карт дорог для автономной коррекции систем наземной навигации // Труды ФГУП «НПЦ АП». Системы и приборы управления. 2008. №2. С. 87–95.
9. Davidson P. Application of particle filters to map-matching algorithm // 17th ICINS. P. 303–308.
10. Brubaker M.A., Geiger A., Urtasun R. Map-based Probilistic Visual Self-Localization. PAMI. 2016 IEEE Conference. 2016.
11. Стокман Дж., Шапиро Л.Г. Компьютерное зрение / Пер. с англ. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. 752 с.
12. Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. М.: Издательский дом «Вильямс», 2004.
13. Букин А.Г., Лычагов А.С., Садеков Р.Н., Славин О.А. Аппаратно-программный комплекс компьютерного зрения для решения задач навигации наземных подвижных объектов // Гирокопия и навигация. 2015. № 2. С. 58–66.
14. Shiho T., Kenichi Y., Toshio I., and Takenao O. Vehicle detection based on perspective transformation using rear-view camera. International journal of vehicular technology. 2011. Article ID 279739. P. 9. DOI: 10.1155/2011/279739.
15. Chien-Chuan Lin, Ming-Shi Wang. A Vision Based Top-View Transformation Model for a Vehicle Parking Assistant. 2012. P. 1–16. DOI:10.3390/s120404431.
16. Barber D. Bayesian Reasoning and Machine Learning, 2015. P. 674.
17. Степанов О.А. Основы теории оценивания с приложениями к задачам обработки навигационной информации. Ч.1. Введение в теорию оценивания. СПб.: ГНЦ РФ ЦНИИ «Электроприбор», 2009. 496 с.
18. OpenCV. Main page [Электронный ресурс]. Режим доступа http://www.opencv.org. Дата обращения: 27.03.2017.
19. Fritsch J., Kuehl T., Geiger A. A new performance measure and evaluation benchmark for road detection algorithms. PAMI, 2013 IEEE Conference.
20. Open Street map. Main page [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.openstreetmap.org. Дата обращения: 27.03.2017.
Рецензия
Для цитирования:
Беркович С.Б., Котов Н.И., Лычагов А.С., Панокин Н.В., Садеков Р.Н., Шолохов А.В. Система технического зрения как источник дополнительной информации в задаче автомобильной навигации. Гироскопия и навигация. 2017;25(1):49-63. https://doi.org/10.17285/0869-7035.2017.25.1.049-063
For citation:
Berkovich S.B., Kotov N.I., Lychagov A.S., Panokin N.V., Sadekov R.N., Sholokhov A.V. Computer vision system as an additional aid in car navigation. Giroskopiya i Navigatsiya. 2017;25(1):49-63. (In Russ.) https://doi.org/10.17285/0869-7035.2017.25.1.049-063
Просмотров:
6
Послать статью по эл. почте 