{"id":1012,"date":"2016-06-24T10:34:11","date_gmt":"2016-06-24T08:34:11","guid":{"rendered":"http:\/\/www.rcesystems.cz\/?p=1012"},"modified":"2016-07-05T08:17:25","modified_gmt":"2016-07-05T06:17:25","slug":"opticky-lokalizacni-system","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rcesystems.cz\/cs\/articles\/opticky-lokalizacni-system\/","title":{"rendered":"Optick\u00fd lokaliza\u010dn\u00ed syst\u00e9m"},"content":{"rendered":"
<\/span>Optick\u00fd lokaliza\u010dn\u00ed syst\u00e9m<\/strong><\/span><\/h6><\/div>\n

Automatick\u00e1 lokalizace pohybliv\u00fdch c\u00edl\u016f je z\u00e1kladn\u00ed funk\u010dn\u00ed sou\u010d\u00e1st\u00ed v mnoha aplika\u010dn\u00edch dom\u00e9n\u00e1ch, jako je \u0159\u00edzen\u00ed leteck\u00e9ho provozu, \u0159\u00edzen\u00ed robotick\u00fdch pracovi\u0161\u0165 nebo bezpe\u010dnostn\u00ed syst\u00e9my. Pakli\u017ee je sledovan\u00fd c\u00edl vybaven lokaliza\u010dn\u00ed senzorikou a data poskytuje, je ur\u010den\u00ed jeho pozice snadn\u00e9. V n\u011bkter\u00fdch sc\u00e9n\u00e1\u0159\u00edch v\u0161ak c\u00edl nem\u016f\u017ee (selh\u00e1n\u00ed naviga\u010dn\u00edch syst\u00e9m\u016f) nebo odm\u00edt\u00e1 (naru\u0161itel) zve\u0159ejnit \u00fadaje o sv\u00e9 poloze. V takov\u00fdch p\u0159\u00edpadech mus\u00ed lokaliza\u010dn\u00ed syst\u00e9m odhadnout pozici c\u00edle pouze na z\u00e1klad\u011b vlastn\u00edch m\u011b\u0159en\u00ed. V dne\u0161n\u00ed dob\u011b jsou nejpou\u017e\u00edvan\u011bj\u0161\u00edmi za\u0159\u00edzen\u00edmi pro lokalizaci c\u00edl\u016f radary, je\u017e v\u0161ak trp\u00ed n\u011bkolika z\u00e1sadn\u00edmi nedostatky: nejsou snadno p\u0159enosn\u00e9 a maj\u00ed velkou spot\u0159ebu energie. Nav\u00edc se jedn\u00e1 o aktivn\u011b vyza\u0159uj\u00edc\u00ed za\u0159\u00edzen\u00ed a sledovan\u00fd c\u00edl tak m\u016f\u017ee p\u0159\u00edtomnost radaru detekovat, co\u017e m\u016f\u017ee b\u00fdt p\u0159edev\u0161\u00edm pro obrann\u00e9 aplikace nep\u0159ijateln\u00e9. Proto jsme vyvinuli semiautonomn\u00ed pasivn\u00ed v\u00edce kamerov\u00fd syst\u00e9m schopn\u00fd sledovat a lokalizovat vzd\u00e1len\u00e9 objekty za pomoc\u00ed RGB kamer.<\/p>\n

\"Camera<\/a><\/p>\n

<\/span>P\u0159ehled syst\u00e9mu<\/strong><\/span><\/h6><\/div>\n

\nZ\u00e1kladn\u00ed sou\u010d\u00e1st\u00ed syst\u00e9mu je kamerov\u00e1 jednotka, skupina hardwarov\u00fdch za\u0159\u00edzen\u00ed obsahuj\u00edc\u00ed pozicovatelnou kameru a r\u016fznou senzoriku schopnou ur\u010dit vlastn\u00ed geografickou pozici. Syst\u00e9m je navr\u017een tak, aby pracoval s libovoln\u00fdm mno\u017estv\u00edm kamerov\u00fdch jednotek, je\u017e je nutn\u00e9 v prostoru rozm\u00edstit tak, aby pokr\u00fdvaly chr\u00e1n\u011bn\u00fd prostor. Detekce c\u00edle je prov\u00e1d\u011bna manu\u00e1ln\u011b oper\u00e1torem, zat\u00edmco vizu\u00e1ln\u00ed sledov\u00e1n\u00ed c\u00edle je automatick\u00e9 a je zalo\u017een\u00e9 na dvojici state-of-the-art p\u0159\u00edstup\u016f. Odhad 3D pozice c\u00edle je zalo\u017een na triangulaci z v\u00edce pohled\u016f a je robustn\u00ed v\u016f\u010di nep\u0159esnostem m\u011b\u0159en\u00ed z jednotliv\u00fdch kamerov\u00fdch jednotek. Syst\u00e9m zobrazuje odhadovanou pozici c\u00edle v interaktivn\u00ed map\u011b a pr\u016fb\u011b\u017en\u011b publikuje odpov\u00eddaj\u00edc\u00ed UTM sou\u0159adnice. Kamery byly kalibrov\u00e1ny pomoc\u00ed speci\u00e1ln\u011b navr\u017een\u00fdch kalibra\u010dn\u00edch ter\u010d\u016f s vyu\u017eit\u00edm metodologie, jej\u00edm\u017e c\u00edlem je potla\u010dit nejv\u00fdznamn\u011bj\u0161\u00ed zdroje chyb.<\/p>\n

\"Graphical<\/a><\/p>\n

<\/span>Vyu\u017eit\u00ed v\u00edce kamerov\u00fdch jednotek<\/strong><\/span><\/h6><\/div>\n

\nHlavn\u00ed p\u0159ednost\u00ed syst\u00e9mu je fakt, \u017ee pracuje s libovoln\u00fdm po\u010dtem kamerov\u00fdch jednotek a m\u016f\u017ee tak d\u00edky kombinaci n\u011bkolika hypot\u00e9z zp\u0159es\u0148ovat odhadovanou pozici c\u00edle. Lze snadno uk\u00e1zat, \u017ee ve srovn\u00e1n\u00ed s v\u00edcekamerovou topologi\u00ed m\u016f\u017ee vyu\u017eit\u00ed pouh\u00fdch dvou kamer v ur\u010dit\u00fdch p\u0159\u00edpadech zap\u0159\u00ed\u010dinit v\u00fdraznou chybovost lokalizace. Uva\u017eujeme-li sc\u00e9n\u00e1\u0159, kdy jsou po\u017eity dv\u011b kamerov\u00e9 jednotky a c\u00edl pohybuj\u00edc\u00ed se po kru\u017enici okolo kamerov\u00fdch jednotek, lze v prostoru vyty\u010dit dv\u011b kritick\u00e9 oblasti (tvaru ku\u017eele), v nich\u017e chyba lokalizace prudce roste. Pakli\u017ee je v\u0161ak topologie roz\u0161\u00ed\u0159ena o pouhou jednu kamerovou jednotku, vliv p\u016fvodn\u00edch kritick\u00fdch oblast\u00ed je potla\u010den a chyba lokalizace je minimalizov\u00e1na.<\/p>\n

\"Two<\/a><\/p>\n

\n
<\/span>Hardware<\/strong><\/span><\/h6><\/div>\n

\nKamerov\u00e1 jednotka sest\u00e1v\u00e1 z geodetick\u00e9ho stativu, P&T jednotky Flir PTU-D46-70, kamery Prosilica GT 1290C (RGB, 1280×960 px, 33,3 FPS) a desktopu s n\u00e1sleduj\u00edc\u00edmi hardwarov\u00fdmi parametry: CPU Intel Core i5 4590 @ 3.3 Ghz x 4, GPU Nvidia GeForce GTX 760, 4 GB RAM.<\/p>\n<\/div>\n

\n
<\/span>Software<\/strong><\/span><\/h6><\/div>\n

\nSyst\u00e9m je implementov\u00e1n v C++ a stav\u00ed na frameworku ROS (Robot Operating System) a fyzik\u00e1ln\u00edm simul\u00e1toru Gazebo. N\u011bkter\u00e9 v\u00fdpo\u010detn\u011b n\u00e1ro\u010dn\u00e9 \u010d\u00e1sti vizu\u00e1ln\u00edho sledov\u00e1n\u00ed jsou akcelerov\u00e1ny na GPU pomoc\u00ed technologie CUDA.<\/p>\n<\/div>

<\/div>\n
<\/span>Video<\/strong><\/span><\/h6><\/div>\n