Методика обоснования требований к системе технического зрения робототехнического комплекса
Ключевые слова:
робототехнический комплекс, системы технического зрения, распознавание, измерительные средства, методы оптимизации, компромиссные решения, рекурсивная процедураАннотация
В статье представлена методика обоснования требований к системе технического зрения робототехнического комплекса. Система технического зрения робототехнического комплекса рассматривается как совокупность двух подсистем: измерения и распознавания. Для реализации методики разработаны: методики расчетов частных критериев оптимальности для решения задачи обоснования технических требований и оценки области поиска оптимальных значений характеристик измерительных средств системы технического зрения робототехнического комплекса; рекурсивная процедура выбора оптимальных значений характеристик измерительного средства системы технического зрения робототехнического комплекса; схема компромисса для оценки оптимальных технических характеристик перспективных измерительных средств системы технического зрения робототехнического комплекса в различных технико-экономических концепциях. Поиск оптимального решения производится по частным критериям: эффективность распознавания, стоимость и риск создания измерительного средства. Для построения рекурсивной процедуры на основе сформулированных допущений и утверждения синтезирован критерий, обеспечивающий поиск Парето-оптимальных решений. Разработанная методика при выборе решения из компромиссной области позволяет учитывать существующую (желательную) технико-экономическую концепцию создания робототехнического комплекса.Литература
Колесников Н.Е., Кошелева Т.Н. Промышленные роботы и их комплексы как важнейшая форма высокопроизводительных рабочих мест // Экономика и управление. 2014. № 10 (108). С. 29–32.
Хрипунов С.П., Благодарящев И.В., Чиров Д.С. Военная робототехника: современные тренды и векторы развития // Тренды и управление. 2015. № 4. С. 410–422.
Лапшов В.С. и др. Перспективы разработки автономных наземных робототехнических комплексов специального военного назначения // Известия ЮФУ. Технические науки. 2016. № 1(174). С. 156–168.
Мотиенко А.И., Ронжин А.Л., Павлюк Н.А. Современные разработки аварийно-спасательных роботов: возможности и принципы их применения // Научный вестник НГТУ. 2015. Том 60. № 3. С. 147–165.
Ермишин К.В., Ющенко А.С. Коллаборативные мобильные роботы – новый этап развития сервисной робототехники // Робототехника и техническая кибернетика. 2016. № 3(12). С. 3–9.
Mohameda Z., Capi G. Development of a New Mobile Humanoid Robot for Assisting Elderly People // Procedia Engineering. 2012. vol. 41. pp. 345–351.
Сенчик К.Ю., Харламов В.В., Грязнов Н.А., Лопота А.В. О перспективах применения робототехники в медицине // Труды международной научно-технической конференции «Экстремальная робототехника». Санкт-Петербург: Изд-во «Политехника-сервис». 2015. С. 40–43.
Мошкин В.И., Петров А.А., Титов В.С., Якушенков Ю.Г. Техническое зрение роботов // М.: Машиностроение. 1990. 272 c.
Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение // Бином. 2006. 752 с.
Boguslavsky A.A., Sokolov S.M. The real time Vision System for small-sized target tracking // Int. J. Computing Science and Mathematics. 2007. vol. 1. no. 1. pp. 115–127.
Колючкин В.Я., Нгуен К.М. Методика обоснования требований к системам технического зрения промышленных робототехнических комплексов // Наука и Образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2015. №7. C. 198–205.
Егоров И.В., Лачугин Д.В. Оптимизация параметров системы технического зрения на базе трех камер // Вестник СГТУ. 2012. № 1(64). Вып. 2. С. 393–397.
Клоков А.В., Якубов В.П., Шипилов С.Э., Юрченко В.И. Разработка системы технического зрения для роботов на основе радиовидения с использованием фокусирующих линз Люнеберга // Труды СПИИРАН. 2016. Вып. 2(45). C. 130–140.
Аникин В.А. и др. Облик выносной системы технического зрения на базе БЛА для робототехнических мобильных наземных комплексов // Известия ЮФУ. Технические науки. 2014. №3(152). С. 70–77.
Волосатова Т.М., Марченков А.М., Чичварин Н.В. Разработка комбинированной системы технического зрения мобильных роботов // Материалы Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов. 2016. С. 355–358.
Михайлов Б.Б. Техническое зрение мобильных роботов // Труды научно-технической конференции-семинара «Техническое зрение в системах управления мобильного объекта-2010». 2010. Вып. 4. С. 191–201.
Андреев В.П., Пряничников В.Е. Системы технического зрения мобильных роботов с супервизорным сетевым управлением // Механика, управление и информатика. ИКИ РАН. 2012. №8. C.58–61.
Желтов С.Ю., Визильтер Ю.В. Перспективы интеллектуализации систем управления ЛА за счет применения технологий машинного зрения // Труды МФТИ. 2009. Том 1. №4. С. 164–181.
Tao L, Matuszewski B.J. Robust deformable shape reconstruction from monocular video with manifold forests // Machine Vision and Applications. 2016. vol. 27. Issue 6. pp 801–819.
Pu Y.-R., Chen Y.-J., Lee S.-H. Fire recognition based on correlation of segmentations by image processing techniques // Machine Vision and Applications. 2015. vol. 26. Issue 7. pp 849–856.
Cubero S. et al. Advances in Machine Vision Applications for Automatic Inspection and Quality Evaluation of Fruits and Vegetables // Food and Bioprocess Technology. 2011. vol. 4. Issue 4. pp 487–504.
Panfilov P.B., Korolev S.V. Integration of 3D dynamic models being created by 3D machine vision system into telerobotics applications // Automation and Remote Control. 2011. vol. 72. Issue 5. pp 1102–1113.
Полтавский А.В. Оптимизация характеристик когерентных систем обнаружения объектов на основе имитационного моделирования // Двойные технологии. 2013. № 1 (62). С. 43–49.
Полтавский. А.В. Математическое моделирование в формировании облика сложной системы // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2012. № 175. С. 130–141.
Губонин Н.С. Оптимизация по Парето при проектировании сложных информационных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2012. № 4. С. 7–12.
Денисов А.В. Моделирование оптико-электронных систем космического назначения // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2015. Т. 58. № 11. С. 882–889.
Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем // М: Наука. 1968. 356 с.
Чиров Д.С. Методический подход к обоснованию технических характеристик комплексов радиомониторинга для решения задач распознавания источников радиоизлучения // T-Comm. 2011. № 11. С. 85–87.
Чиров Д.С., Терешонок М.В., Елсуков Б.А. Метод и алгоритмы оптимизации технических характеристик комплексов радиомониторинга // T-Comm. 2014. Т. 8. № 10. С. 88–92.
Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю. Проблемы технического зрения в современных авиационных системах // Техническое зрение в системах управления мобильными объектами-2010: Труды научно-технической конференции-семинара.: КДУ. 2011. Вып. 4. С. 11–44
Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач // М.: Наука. 1982. 39 с.
Ногин В.Д. Принятие решения в многокритериальной среде: количественный подход // М.: ФизматИсТ. 2005. С. 151–155.
Сорокин В.А. Развитие методологии ценообразования как ключевая задача в повышении оснащенности Вооруженных Сил РФ вооружением, военной и специальной техникой // Вооружение и экономика. 2008. № 2 (2). с. 19–31.
Гольдштейн Г.Я. Cтратегический инновационный менеджмент: тенденции, технологии, практика: монография // Таганрог: Изд-во ТРТУ. 2002. 179 c.
Альтшуллер Г.С. О прогнозировании развития технических систем // Баку. 1975. 12 с.
Bennet C.A., Winterstein S.H., Kent R.E. Image Quality and Target Recognition, Human Factors. 1967. № 9. pp. 5–32.
Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания: 2-е изд. // М.: Высшая школа. 1984. 207 с.
Прэтт У. Цифровая обработка изображений: пер. с англ. // М.: Мир. 1982. Кн. 2. 480 с.
Тропченко А.А. Методы повышения робастности распознавания в мультимодальных биометрических системах // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2014. Т. 57. № 4. С. 20–23.
Гулевич С.П., Веселов Ю.Г., Прядкин С.П. Описание изображений сложных наземных объектов в задаче распознавания образов // Наука и Образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2012. № 11. C. 239–260.
Аджемов С.С., Терешонок М.В., Чиров Д.С. Распознавание видов цифровой модуляции радиосигналов с использованием нейронных сетей // Вестник Московского ун-та. Сер. 3. Физика и Астрономия. 2015. № 1. C. 23–28.
Лиокумович Д.С., Силуянова М.В. Планирование и управление производством при повышении качества и конкурентоспособности сложных технических систем // Электротехнические и информационные комплексы и системы. 2012. № 3. Т. 8. С. 18–24.
Дедков В.К. Принципы формирования критериев и показателей эффективности функционирования сложных технических систем // Надежность и качество сложных систем. 2013. № 4. С. 3–8.
Ногин В.Д. Проблема сужения множества Парето: подходы к решению // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. №1. С. 98–112.
Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения // М.: Радио и связь. 1981. 560 с.
Штойер Р. Многокритериальная оптимизация: теория, вычисления, приложения // М.:Наука. 1982. 504 c.
Опубликован
Статистика
| Просмотры | 272 |
| Скачивания | 199 |