Файл: Решение данных задач поможет в дальнейшем перейти к началу тестирования лабораторного образца сначала в лабораторных, а потом и реальных условиях, провести анализ ошибок,.docx

Содержание

Введение

Целями данного этапа НИОКР является практическая реализация полученных данных в первом этапе НИОКР, проектирование модулей для проведения испытаний, а также разработка алгоритмов обработки данных для этих модулей. Для достижения поставленных необходимо решить следующие задачи:

1. 
   Разработка пространственно-временного анализа отраженного лазерного сигнала в воде
   
2. 
   Разработка программ на основе разработанных алгоритмов для микроконтроллеров и ПЛИС.
   
3. 
   Тестирование и отладка программ.
   
4. 
   Разработка процедур калибровки.
   
5. 
   Разработка лабораторного образца интеллектуальной системы технического зрения для автономных необитаемых подводных аппаратов.
   

Решение данных задач поможет в дальнейшем перейти к началу тестирования лабораторного образца сначала в лабораторных, а потом и реальных условиях, провести анализ ошибок, поможет определить возможные улучшения, что, в конечном счете, приведет к пониманию конечного вида готовой системы.

Основная часть

Разработка пространственно-временного анализа отраженного лазерного сигнала в воде

Распределение интенсивности изображения отраженного лазерного сигнала на фотосенсоре обычно имеет гауссову форму. Для определения точного положения импульса необходимо вычислить его центр, используя один из описанных способов. Если искажения формы импульса, вызванные неравномерной отражающей способностью поверхности или отражением от краев, острых, граней, ступенек, значительны, то любой метод будет давать систематическую погрешность, которую невозможно ликвидировать при условии обработки только одного снятого регистрирующим сенсором изображения. Так как в этом методе происходит прямой поиск центра по выбранному направлению обособленного двумерного изображения, снятого видеокамерой, то такой метод является методом исключительно пространственной обработки.

---

Однако, при изменении яркости точек лазера на поверхности объекта, происходит и изменение яркости при перемещения лазерного луча, то есть происходит изменение и в пространстве, и и во времени. Если задать конкретные условие на скорость и направление перемещения лазера, то график зависимости освещенности некоторой точки А плоскости камеры от времени будет также представлять собой гауссово распределение. Анализируя эту временную (а не пространственную) зависимость, можно, в большом количестве сложных ситуаций, восстановить всю форму импульса, а также повысить точность измерений объектов не сложной формы и с равномерным окрасом. Это очень актуально в подводных условиях, где происходят большие искажение формы гауссова импульса.

Принцип данного алгоритма показан на рисунке 1. Здесь схематически отображен пространственно-временной объем данных, получаемых в процедуре сканирования в координатах (l, x, t), где l – интенсивность точек плоскости на фотосенсоре, х – горизонтальная ось даной плоскости и t – время. На срезе в координатах (I, t) показаны графики интенсивности импульса в случае потери части импульса если он попадании на край объекта.



Рис.1. Временные срезы формы лазерного импульса, регистрируемого фотосенсором на остром краю объекта при его перемещении в процессе сканирования

Очевидно, что при перемещении импульса к краю объекта его форма значительно искажается, и классические алгоритмы поиска центроиды импульса в пространственной плоскости будут давать ошибочный результат. Например, на правой части рисунка 13 показан пример такого ошибочного определения центра импульса в пространственных координатах (I, x). В момент времени t = t_k фактический максимум импульса расположен в точке x_m, но вследствие потери части информации получаемый максимум будет расположен в точке x’_m, что приведет к ошибке в определении координат на величину .

Однако при построении графика измерении интенсивности в фиксированной точке x₀ от времени, то из рисунка 13 (кривая А) видно, что этот график в плоскости (I, t) (кривая В) будет иметь форму полного гауссова импульса. Таким образом, переход от пространственного анализа к пространственного-временному позволяет восстановить форму импульса в случае потери части информации на краю объекта. Аналогично метод будет работать и в других случаях, в том числе при резком изменении отражательной способности поверхности в зоне сканирования.

---

Основная идея данного метода была предложена Б. Крулессом и М. Левоем в 1995 г. для моноблочной системы сканера Cyberware, имеющий четко определенные параметры внешней и внутренней калибровки. Поэтому одним из главных ограничений метода пространственно-временной обработки является требование однозначного задания положения лазера путем задания только единственного параметра. При равномерном перемещении лазерного луча с единственной степенью свободы в качестве такого параметры выступает время (т.е. номер) анализируемого кадра. В качестве такого параметры так же может выступать сигнал обратной связи угла поворота зеркала в системе позиционирования лазерного луча. Однако в разрабатываемой системе лазерной триангуляции текущее положение лазерной плоскости однозначно задаются шестью параметрами внешней калибровки (в каноническом задании это три угла наклона нормали к лазерной плоскости и три координаты точки, через которую проходит плоскость), и напрямую данный метод в рассматриваемой системе не применим. Поэтому для применения метода пространственно-временной обработки в системе подводного зрения необходимо реализовать процедуру однозначной параметризации положения лазерной плоскости путем задания только одного параметра. Для решения этой проблемы предлагается использовать данные внешней калибровки с интегрированной стереофотограмметрической системы, которая осуществляет калибровку в режиме реального времени с помощью анализа характеристических точках на последовательностях двумерных изображений.

Недостатком метода является относительная сложность реализации и увеличение времени на обработку, т.к. данный метод предполагает анализ не одного кадра для принятия решения о положении центроиды, а последовательностью кадров разнесенных по времени сканирования.

Разработка программ на основе разработанных алгоритмов для микроконтроллеров и ПЛИС.

На основе полученных данных, а также разработанных алгоритмов и спроектированных электрических плат за первый этап НИОКР, были получены условия, необходимые для разработки программ для микроконтроллеров и микросхем плис. Первым делом, был продуман алгоритм работы системы, вследствие чего посвилась следующая блоксхема.



Рис.2. Блоксхема алгоритма работы системы

Чтобы сканер работал корректно и точно после изготовления необходимо провести процедуру калибровки. Данная процедура осуществляется по шаблону, перед датчиком ставится плоский объект на заданном расстоянии. Данные, полученные с сенсора сопоставляются с заданным расстоянием и вносятся в калибровочную таблицу, это процедура повторяется несколько раз с разными расстояниями на всем диапазоне (в среднем около 30 раз). Затем данная таблица прописывается в программу сканера. При сканировании происходит обращение к этой таблице для получения расстояния по оси z при получении данных с сенсора в пикселях.

---

Полученные данные о расстоянии до объекта по оси z передаются с микросхемы плис по параллельной шине в микроконтроллер. Полученные данные привязываются к координатам по осям y и x. Т.к. координаты по осям у и х сканер задает сам с помощью механики, в итоге мы получаем координату точки, лежащую на поверхности объекта по трем осям. Пройдясь по поверхности объекта, сканер получает координаты облака точек, по которым, в дальнейшем, строится 3д модель.

Тестирование и отладка программ.

Для реализации алгоритма работы сканера необходимо написать программу для микросхемы плис, микроконтроллера и для компьютера.

Подобные сенсоры должны работать на больших скоростях для этого необходимо обрабатывать большие объемы данных, полученных с сенсора. Для этого наилучшим образом подходит микросхема ПЛИС. Программа писалась в программе Quartus II и включает в себя несколько модулей: модуль общения с сенсором, модуль приема данных с сенсора и нахождения центроиды, модуль управления модуляцией лазера, модуль общения с микроконтроллером и модуль передачи данных на микроконтроллер.

Модуль общения с сенсором осуществляет его предварительную настройку и запускает считывание, также, он управляет тактирование микросхемы ацп и сенсора. Данный модуль работает на частоте 100 МГц. Частоту тактирования сенсора и ацп можно менять, максимальная частота тактирования сенсора 30 МГц, при 1 такте считывается 1 пиксель. При максимальной частоте сенсор способен выдавать до 25 тыс. кадров в секунду, однако это при экспозиции 7,5 микросекунды, при этом лазерной точки на объекте почти не видно. Нормальные кадры получаются при 15 тыс. кадров/с при этом мы получаем 15 тыс. координат точек в секунду (сканирование больше 1м² при точности 1 мм.).



Рис.3. Часть кода модуля общения с сенсором



Рис.4. Часть кода модуля общения с сенсором

Модуль приема данных синхронизирован с модулем общения с сенсором. Он получает данные по параллельной шине и, одновременно с этим, производит поиск центроиды по формуле центра масс. Расчет происходит с субпиксельной точностью. По завершению сбора данных с сенсора расчет центроиды уже готов с точностью 1/100 пикселя или 1/100тыс. от диапазона измерения по оси z.

---

Рис.5. Часть кода модуля приема данных

Модуль общения с микроконтроллером и модуль передачи данных содержат протокол обмена по параллельной восьмибитной шине с сигналами начала передачи данных и тактированием. Данные модули могут осуществлять передачу данных в обе стороны, осуществлять настройки модулей плис и производить передачу данных из плис на микроконтроллер.



Рис.6. Часть кода модуля общения с микроконтроллером



Рис.7. Часть кода модуля передачи данных

Разработка лабораторного образца интеллектуальной системы технического зрения для автономных необитаемых подводных аппаратов.

В первой части НИР были разработаны схемы и спроектированы платы для системы. На втором этапе были закуплены комплектующие и собраны платы.

Для предварительной работы системы была собрана плата на основе микроконтроллера STM32F407VET6, двух быстрых ацп, в схему были добавлены несколько интерфейсов для передачи данных, такие как, USB FS, RS-485 и 100 М Ethernet.



Рис.8. Основная плата (прототип)



Рис.9. Основная плата (прототип)

На данной схеме успешно были получены и обработаны данные с сенсора, алгоритмы показали свою работоспособность и высокую точность, однако данный контроллер не способен обеспечить высокую скорость работы. Поэтому были заказаны отдельные платы с плис и микроконтроллером. Под них была разработана особая плата для работы с сенсором, которая включает в себя быстрый ацп, преобразователь уровней (логика сенсора 5 вольт, у плис до 3.3 вольт) и операционного усилителя, для тонкой настройки сигнала с сенсора. Передача данных с платы сенсора осуществляется по 10 битной шине на максимальной частоте 40 МГц. Плата является универсальной и может работать с любыми микроконтроллерами и микросхемами плис, если позволяет мощность и количество пинов.



Рис.10. Плата сенсора Рис.11. Плата сенсора

Основная плата включает в себя микросхему памяти и микросхему плис фирмы Intel (ALTERA) Cyclone II EP2C5T144C8N. Вспомогательная плата содержит микроконтроллер STM32F103C8T6.

---