Ученые Южно-Уральского государственного университета создали уникальную систему навигации для роботов, которая видит цели даже сквозь блики и помехи.
Исследователи разработали инновационный метод локализации объектов с помощью лишь одной панорамной камеры и лазерной линии. Метод позволяет роботам точно определять положение целей в условиях сложных оптических помех. Статья, посвященная исследованию «A monocular omnidirectional vision-based method for structured light strip extraction and robot target localization under complex interference» («Основанный на монокулярном всенаправленном зрении метод выделения структурированных световых полос и локализации целей робота в условиях сложных помех») опубликована в авторитетном международном журнале Ain Shams Engineering Journal, входящем в первый квартиль (Q1) научных изданий (Рейтинг журнала: Scopus (TOP 5%), Web of science (TOP 1%).
Представьте робота, которому нужно «выследить» в толпе красных предметов одну единственную цель, отмеченную лазером, при этом яркий свет создает блики на поверхностях. Именно эту задачу успешно решили ученые ЮУрГУ, разработав метод, основанный на монокулярном всенаправленном зрении и структурированных световых полосах.
Традиционно для оценки расстояния роботам требуются либо две камеры (стереозрение), либо дорогостоящие лазерные дальномеры (лидары). Новая технология предлагает принципиально иной подход: всего одна панорамная камера с углом обзора 180°, линейный лазер (650 нм) и интеллектуальный алгоритм, который в реальном времени выделяет лазерную линию на объекте и преобразует её координаты в трехмерное положение цели.
«Система стала компактнее и надежнее, — поясняет доцент кафедры «Электропривод, мехатроника и электромеханика» факультета «Мехатроника и робототехника» Иван Холодилин. — Меньше датчиков — меньше потенциальных проблем с калибровкой и синхронизацией. При этом одна панорамная камера позволяет роботу видеть практически все вокруг, включая пространство «за углом»».
Главное достижение разработки — способность алгоритма устойчиво работать в условиях, где традиционные методы терпят неудачу. Среди таких условий: темные и глянцевые поверхности, красные объекты (на которых лазерная линия может «сливаться» с фоном), зеркальные блики и даже частичное перекрытие лазерной полосы.
Алгоритм действует как «реставратор» лазерного следа: специальная многопороговая обработка в цветовом пространстве отсеивает помехи, морфологические операции «лечат» разрывы линии, а кластеризация и построение минимального остовного дерева восстанавливают непрерывность полосы даже при частичных перекрытиях.
Эффективность метода подтверждена экспериментально на реальной роботизированной установке с манипулятором SCARA. Результаты впечатляют:
- Средняя ошибка измерения координат в условиях помех составила всего 5.57 мм (против 18.08 мм у базовых методов)
- Ошибка реконструкции глубины уменьшилась на 69%
- В реальных экспериментах по захвату объектов средняя ошибка не превысила 6.435 мм
При этом время работы модуля лазерной локализации составляет около 0,5 секунды, что вполне приемлемо для промышленных применений.
Предложенная учеными ЮУрГУ технология идеально подходит для:
- роботизированной сортировки и перекладки деталей;
- контроля положения объектов на конвейере;
- работы в ячейках с агрессивной оптической средой (блики, переотражения).
Новая технология носит импортозамещающий характер, так как, в отличие от промышленных лидаров, стоимость нового решения значительно ниже. Панорамная камера и линейный лазер в сумме обходятся примерно в 10 тысяч рублей против сотен тысяч за качественный зарубежный лидар.
Главный «спорный» момент технологии сейчас — распознавание объектов нейросетью, занимающее около 2,93 секунды (86,2% общего времени). Планируется оптимизация этого этапа с использованием более мощных графических ускорителей и компактных нейросетевых архитектур, что позволит приблизиться к работе в реальном времени.
Разработка научного коллектива под руководством д.т.н., профессора Максима Григорьева и доцента кафедры «Электропривод, мехатроника и электромеханика», PhD Ивана Холодилина органично вписывается в мировой тренд отказа от дорогостоящих датчиков в пользу «умного зрения» и активных методов подсветки, открывая путь к созданию более доступных и компактных робототехнических систем для промышленности.