Моделирование системы измерения малых расстояний с помощью пассивного датчика тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Хаметов, Руслан Касымович

• Хаметов, Руслан Касымович
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Хаметов, Руслан Касымович

Введение.

1. ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К ФОРМИРОВАНИЮ ОБЪЕМНЫХ МОДЕЛЕЙ, ОБЗОР РЕШЕНИЙ.

1.1. Системы технического зрения.

1.2. Измерение расстоянии до отдельных точек поверхности объекта с помощью дальномерных систем.

1.3. Стсреозрение.

1.3.1. Бинокулярное совмещение изображений.

1.3.2. Использование дополнительной сканирующей подсветки.

1.4. Использование специальной подсветки.

1.5. Формирование упрощенных объемных моделей с помощью телекамеры и набора координат реперных точек.

1.6. Выводы.

2. МОДЕЛИРОВАНИЕ МОНОСИСТЕМЫ ИЗМЕРЕНИЯ РАССТОЯНИИ.

2.1. Постановка задачи.

2.2. Зрение одним глазом.

2.3. Движения глаз и зрительное восприятие.

2.4. Однородные координаты и пространственные преобразования.

2.5. Определение расстояния до точек исследуемой поверхности с помощью одной перемещаемой ТУ камеры.

2.6. Математическое описание моносистемы.

2.7. Показатели эффективности совмещения двух изображений в задаче определения расстояний до точек исследуемой поверхности.

2.7.1. Среднеквадратичные ошибки определения пространственных координат до участков поверхности

2.7.2. Зависимость ошибки измерения расстояния до объекта от погрешности в начальных данных.

2.7.3. Оценка точности измерения расстояний до отдельных точек поверхности.

2.7.4. Время выполнении задачи.

2.7.5. Стоимость оборудовании.

2.8. Недостатки оптических датчиков.

2.9. Выводы.

3. ПРОГРАММНО-АППАРАТНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОНОСИСТЕМЫ.

3.1. Алгоритм измерения расстояний с помощью одного пассивного датчика.

3.1.1. Калибровка моносистемы.

3.1.2. Масштабирование изображении.

3.1.3. Сравнение дальнего и ближнего изображений.

3.1.4. Обнаружение контуров.

3.2. Аппаратная реализация системы.

3.3. Выводы.

4. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ.

4.1. Использование корреляционного соответствия фотографий реальной поверхности, полученных с помощью одной TV-камеры, смещаемой вдоль оптической оси.

4.2. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование системы измерения малых расстояний с помощью пассивного датчика»

Каждый сек, приобретая новые идеи, Приобретает и новые глаза.

Генрих Гейне

Актуальность темы

Для решения различных технических задач нередко приходится строить модель поверхности физического объекта по результатам его наблюдения. Так, например, для функционирования мобильных роботов (моботов) в экстремальных условиях сенсорная система должна обеспечивать формирование рельефа сцены, эта информация используется для коррекции траектории движения робота либо для ее вычисления [74, 75, 92]. По построенной модели окружающей обстановки робот может осуществлять классификацию находящихся в его поле зрения объектов [86, 60, 29] и определять бесконтактным методом пространственное положение и ориентацию обнаруженных объектов для организации самонаведения схвата манипулятора на выбранный предмет [48] .

Трагические события 11 сентября 2001 года создали невероятный спрос на всевозможные биометрические системы. Ученые, занимающиеся проблемами искусственного зрения, бросили все силы на разработку систем безопасности. Оказалось, что системы двумерного распознавания лиц фактически неработоспособны, а другие «биометрические» системы либо слишком неточны (геометрия руки), либо слишком сложны в применении (сетчатка глаза), либо легко подделываются (отпечатки пальцев). А вот системы трехмерного распознавания лиц действительно работают. В этих системах первоочередной задачей является задача построения трехмерной модели лица.

При создании рельефных карт местности [103, 105, 106, 108, 95, 97, 11,44], в медицине [104], в космической навигации [102], в военном деле также возникает необходимость формирования карты глубин. Очень близкими к указанным являются задачи по определению расстояний до различных объектов [8, 28, 43, 57].

Существует множество методов построения объемной модели. В основе одних лежит идея совмещения изображений, которые регистрируются двумя (или большим числом) телекамер, и использование их отличий. Главным препятствием для этого является сложность определения одной и той же точки на двух или более смещенных телевизионных изображениях. Это относительно легко делается для точечных объектов (с малым числом точек). Когда требуется сформировать объёмное изображение реальной поверхности, нахождение соответствия проекций не может быть реализовано.

В отличие от пассивных систем стереозрения в активных дальномерах снята проблема нахождения соответствия проекций одной и той же точки на смещенных изображениях. Они работают по тому же принципу, что и пассивные системы стереозрения, только одна из камер замещается источником управляемого освещения, например лазером.

Другой подход к активной дальнометрии включает в себя определение времени распространения световой волны от дальномера до объекта и обратно; либо использование камеры, содержащей большой массив приемников, с помощью которых анализируется лазерный импульс, охватывающий всю зону обзора.

Таким образом, требование повышения точности измерения небольших расстояний и их реализации в реальном масштабе времени обуславливает необходимость разработки и исследования новых методов определения информации о рельефе сцены.

В разработанной системе моделирования формирование видеоинформации и дальнометрической информации осуществляется с помощью системы моновосприятия. Моносистема образована одной телевизионной камерой, смещаемой вдоль оптической оси на некоторое расстояние.

Объект н предмет исследования

Объектом исследования является метод измерения расстояний до участков поверхности с использованием системы технического зрения (СТЗ) в качестве датчика информации, а предметом исследования -характеристики данного метода.

Цель н задачи исследования

Целыо работы является исследование метода измерения расстояний с использованием одного пассивного датчика на основе компьютерного моделирования и разработка комплекса программного обеспечения для нахождения расстояния до участка поверхности, изображенной на фотографиях в разных масштабах, а также нахождение масштаба ближнего и дальнего планов, при которых наблюдается соответствие. Также следует рассмотреть возможности снижения вычислительной трудоемкости обработки изображений с помощью каких-либо специальных алгоритмов. Для достижения поставленных целей были сформулированы следующие задачи:

- Провести сравнительный анализ существующих методов измерения расстояний с помощью СТЗ и выявить их основные преимущества и недостатки;

- Провести аналитические исследования метода измерения расстояний с помощью одного пассивного датчика, смещаемого вдоль оптической оси и разработать его математическую модель;

- Разработка алгоритма и выбор программного обеспечения для организации математического моделирования информационных процессов измерения расстояний до объекта с помощью одного пассивного датчика;

- Исследование точности измерения расстояний для разных условий и поверхностей различной степени сложности с помощью пассивного датчика и разработка программно-аппаратной реализации моносистемы искусственного зрения.

Методы исследования

Для решения указанных задач в работе использовались методы математического анализа, векторной алгебры, линейной алгебры, дифференциальной геометрии, аппарат теории групп и теории представлений групп, аппарат булевских преобразований. В качестве методов исследования использовались также математический аппарат, лежащей в основе машинной графики, математической статистики, методы моделирования на ЭВМ и объектно-ориентированного программирования, экспериментальные исследования.

Научная новизна

Научную новизну работы определяют впервые полученные и перечисленные ниже результаты:

- уточнена математическая модель измерения расстояний с помощью одного пассивного датчика;

- проведены исследования точности метода измерения расстояний с помощью одного пассивного датчика на основе предложенной математической модели;

- разработан алгоритм обработки информации, полученной от пассивного датчика изображения, и написана программа; проведены вычислительные эксперименты по апробации разработанного метода измерения расстояний на основе предложенной математической модели и алгоритма обработки информации, поступающей от пассивного датчика;

- разработан комплекс характеристических показателей для оценки эффективности предлагаемой математической модели моносистемы искусственного зрения.

Теоретическая значимость работы

Разработанная математическая модель моносистемы и алгоритмы обработки зрительной информации, поступающей от датчика изображения, могут послужить, с одной стороны, расширению технических возможностей СТЗ, которые могли бы строить описание окружающего мира в произвольных условиях, с другой - дальнейшему внедрению СТЗ в традиционные области применения и совершенствованию методов и средств обработки изображений.

Практическая значимость работы выполненных исследований ориентирована на широкий круг применения и может существенно облегчить решение следующих задач:

- экспериментальные и теоретические исследования в области разработки аппаратного и программного обеспечения систем распознавания и обработки изображений; создание промышленных телевизионных следящих систем, ориентированных на решение конкретных задач.

Рекомендации по использованию

Результаты исследования можно использовать в таких областях как робототехника, искусственный интеллект, телевидение, цифровая обработка изображений и ряду других.

Достоверность научных результатов исследования обеспечивается проверкой соответствия результатов моделирования данным натурных экспериментов, подтвердивших справедливость основных положений диссертации; публикациями в реферируемых журналах, участием в тематических конференциях.

Положения, выносимые на защиту

1. Математическая модель моносистемы для измерения расстояний до объекта исследования.

2. Вариант построения программно-аппаратного комплекса моносистемы измерения расстояний до участков поверхности, реализующий метод обработки результатов испытаний на основе алгоритма корреляционного совмещения ближнего и дальнего изображений реальной поверхности.

3. Результаты математического моделирования оценки точностных параметров измерения расстояний при исследовании достаточно гладкой поверхности с простым рисунком, позволяющие выбрать режим фотосъемки и технические характеристики устройства для достижения гарантированной точности измерения расстояний до участков поверхности.

4. Результаты вычислительного эксперимента на основе предложенной математической модели. Личный вклад автора

Автором лично выполнены следующие теоретические и прикладные разработки: анализ научно-методической литературы и ресурсов сети Internet для выявления текущего состояния методов измерения расстояний бесконтактными методами; моделирование метода измерения расстояний с помощью одного пассивного датчика для обеспечения его реализации; алгоритм определения расстояния до объекта с помощью корреляционного метода совмещения двух изображений, полученных смещением телекамеры вдоль оптической оси; оценка точности измерения расстояний до отдельных участков исследуемой поверхности; экспериментальное исследование определения расстояний до поверхностей различной степени сложности.

Апробация работы

Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на 6 научной сессии аспирантов ГУАП (Санкт - Петербург, 2003), на 2 международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности» (Санкт -Петербург, 2006).

Публикации

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 5 научных изданиях.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, включающего 110 наименований. Работа изложена на 100 страницах, содержит 21 рисунок и 4 таблицы.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Хаметов, Руслан Касымович

Основные результаты диссертационной работы состоят в следующем:

1. Разработана математическая модель метода, позволяющего с высокой точностью измерять небольшие расстояния.

2. Выполнены оценки точности измерения расстояний до отдельных участков исследуемой поверхности. Необходимо заметить, что остались без учета ошибки, вызванные проекционными искажениями фигур подсветки и рассеянием светового потока.

3. Разработан аппаратно-программный комплекс моносистемы технического зрения для измерения расстояний.

4. Проведено экспериментальное исследование определения расстояний до поверхностей различной степени сложности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Задача точного измерения расстояний до участков поверхности различных объектов часто встречается в технических приложениях. В последние годы в связи с миниатюризацией датчиков и существенного увеличения их разрешающей способности появилась возможность исследовать трудно доступные полости как в технических приборах (например, двигателях), гак и в полостях человеческого организма. Так, телекамера фирмы Панасоник, в основе которой взята КМОП матрица типа Майковикон (vMAICOVICON) имеет объем памяти 2 Мпикс. Фирма Olympus изготавливает сверхминиатюрные камеры с еще большим объемом памяти. При использовании таких приборов для медицинских целей, важными условиями являются необходимость измерения очень малых расстояний (от долей миллиметров до единиц сантиметров) и отсутствия активного излучения. Этим условиям удовлетворяет метод измерения расстояний, основанный на корреляционном сравнении фрагментов поверхности объектов, полученных с помощью двух соосных изображений

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Хаметов, Руслан Касымович, 2007 год

1. Андреев Ю.М., Мышкина Т.В., Юрга Н.И. Реализация двумерного БПФ на ЦВМ средней производительности. В кн.: Статистический анализ и моделирование процессов и систем. Таганрог: Изд-во ТРТИ, 1977, с. 38 -42.

2. Андреева Е.А., Вергилес Н.Ю., Ломов Б.Ф. К вопросу о механизмах движений глаз // Вопросы психологии. 1973. №1. С. 3-12.

3. Бабушкин С.Г., и др. Оптико-механические приборы. М.: Машиностроение, 1965.

4. Белоглазов И. Н, Тарасенко В.П. Корреляционно экстремальные системы. М., Советское радио. 1974. 392 с.

5. Белоглазов И. Н., Казарин С. Н. Стереоскопическая навигационная система. Известия РАН: Теория и системы управления, № 6, 1997.

6. Белоглазов H.H. Проблемы синтеза и анализа корреляционно -экстремальных систем. В кн.: Адаптивные автоматические системы. М.: Сов. Радио, 1972, с. 120- 155.

7. Белоглазов И.Н., Тарасенко В.П. Корреляционно экстремальные системы. М.: Сов. радио, 1974.

8. Берлянт A.M. Виртуальные геоизображения. М.: Научный мир, 2001. 56 с.

9. Блинов Н.М., Мазуров А.И. Системы прикладного телевидения: Цветное телевидение в биологии и медицине.-М.: Знание, 1987.

10. Болдарев А.И. Калибровка телевизионного датчика изображений в системе моделирования роботов типа «глаз-рука» // распознавание образов и автоматизация проектирования робототехнических зрительных систем. -Киев, 1982.

11. Бутаков Е.А., Островский В.И., ФадеевИ.Л. Обработка изображений на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1987. 238 с.

12. Волосов Д.С. Методы расчета сложных фотографических систем.-М.: ОГИЗ, 1948.

13. Винер Н. Кибернетика и общество. Творец и робот. М.: Тайдекс Ко, 2003. - 248 с. (Библиотека журнала "Экология и жизнь". Серия "Устройство мира").

14. Вирильо Поль. Машина зрения / Перевод с французкого А.В.Шестакова под редакцией В.Ю.Быстрова. Санкт-Петербург: Наука, 2004.-144 с.

15. Владимиров А.Д., Хомская Е.Д. Процессы экстраполяции в глазодвигательной системе. М., 1981.

16. Водлозеров В.М., Тарасов С.Г. К характеристике динамических зрительно-двигательных координаций в условиях слежения // Ананьевские чтения-99: Тез: научно-практич. конф. (26-28 октября 1999 г.). СПб. 1999. С. 244-246.

17. Водлозеров В.М., Тарасов С.Г. Зрительно-двигательная активность человека в условиях слежения: Научное издание Харьков: Издательство Гуманитарный центр, 2002. - 242с.

18. Выгодский М.Я. Справочник по высшей математике. — 13-е изд., стер. — М.: Физматлит, 1995.—872 с. — ISBN 5-02-015171-8.

19. Генкин B.JI., Ерош И.Л, Игнатьев М.Б. Информационные устройства робототехнических систем. J1.: ЛИАП, 1985. С. 126.

20. Геродот, 1972. Геродот. История в девяти книгах / Перевод и примечания Г.А. Стратановского. JL, 1972.

21. Гиппенрейтер Ю.Б. Движения человеческого глаза / Ю.Б. Гиппенрейтер. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1978. - 256с.

22. Д. Роджерс, Дж. Адаме. Математические основы машинной графики. Москва, "Мир" 2001. 608 с. (главы 2,3).

23. Дж. Реале, Д. Антисери. Западная философия от истоков до наших дней. 1. Античность. ТОО ТК "Петрополис", 1994.-336 с.

24. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976. 512с.

25. Дэвид Форсайт, Жан Понс. Компьютерное зрение роботов. — М.: Вильяме, 2004.-928с.

26. Дьяконов В.П. Компьютерная математика. Теория и практика. -М.: Нолидж. 2000.

27. Дьяконов В. MATLAB 6: учебный курс-СПб.: Питер, 2001. -592 с.: ил.

28. Ерош И.Л. Построение объемных моделей сенсорными системами роботов. Экстремальная робототехника. СПб.: Изд-во СПбГТУ,2002. Вып.ХИ.

29. Ерош И.Л., Золотарь A.B. Восстановление траектории движения объектов по видимым фрагментам. "Экстремальная робототехника". Выи. XIII, 2003 год, стр. 286-289, СПб, Издательство СПбГТУ.

30. Ерош И.Л., Генкин В.Л., Михайлова З.А. Распознавание объектов сложной формы, перемещаемых конвейерным транспортом // Межвуз. Сб. ЛИАП, 1981. Вып. 148. Вычислительные процессы и структуры. С. 114-117.

31. Ерош И.Л., Игнатьев М.Б., Москалев Э.С. Адаптивные робототехнические системы. Л.: ЛИАП, 1985. 143 с.

32. Ерош И.Л., Игнатьев М.Б. Адаптивные системы управления промышленными роботами. М.: Изд. НИИМАШ, 1979. 59 с.

33. Жаботинский Ю.Д., Исаев Ю.В. Адаптивные промышленные роботы и их применение в микроэлектронике. М.: Радио и связь, 1985. 105 с.

34. Зенкевнч С.Л., Ющенко A.C. Управление роботами. Основы управления манипуляционными роботами: Учеб. Для вузов М.: Изд-во МГГУ им. Н.Э. Баумана, 2000.-400 е., ил.

35. Зенкевнч СЛ., Назарова A.B. Калибровка визуального сенсора в робототехнической системе // Проблемы машиностроения и автоматизации. М. 1986. Вып. 11.

36. Зильберберг Н.И. АЛГЕБРА-9. Для углубленного изучения математики. Учебное пособие. Издательство Псковского областного института усовершенствования учителей, 1993.-241с.

37. Зуев В.Е., кабанов М.В. перенос оптических сигналов в земной атмосфере (в условиях помех). М.: Сов. Радио, 1977. 368 с.

38. Казарин С. Н., Доля Ю. JI. Алгоритм вычисления дальности до препятствий по изображениям, полученным пассивным датчиком многокадрового типа. // Автоматизация процессов сбора и обработки видеоинформации. Научно-методические материалы. -М., ВВИА, 1994.

39. Карасик В.Е., Орлов В.М. Лазерные системы видения: Учебное пособие.-М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001.-352 е., ил.

40. Кожухов Д. Генерация трехмерных ландшафтов // http:/Av\wv. vvsu.ru/dkcsc/

41. Компьютеры, модели, вычислительный эксперимент. Введение в информатику с позиций математического моделирования / Авт. Пред. А.А.Самарский. М.: Наука, 1988. - 176с. Ил. - (Серия "Кибернетика -неограниченные возможности и возможные ограничения").

42. Красовский A.A., Белоглазов И.Н., Чигнн Г.П. Теория корреляционно экстремальных навигационных систем. М.: Наука, 1979.

43. Крот В.М., В.И. Рыбак, A.B. Хомеиок. Стереосистема уточнения пространственного положения объектов // Робототехника: новый этап развития. М: Наука, 1993. - 142с. ил. - (Серия "Кибернетика -неограниченные возможности и возможные ограничения").

44. Куафе Ф. Взаимодействие робота с внешней средой: Пер. с франц. -М: Мир, 1985.-285 е., ил.

45. Леонтьев А.Н. Лекции по общей психологии, под ред. Д.А.Леонтьева, Е.Е.Соколовой, Москва, Смысл, 2000.

46. Мазуров А.И. Зрение роботов (Цифровое зрение систем визуализации и роботов).-М.: Знание, 1991.-64 с. (Новое в жизни, науке, технике. Сер. "Радиоэлектроника и связь"; № 2).

47. Максутов Д.Д. Астрономическая оптика.-М.: ОГИЗ, 1944

48. Медведев Г.А., Тарасенко В.П. Вероятностные методы исследования экстремальных систем. М.: Наука, 1967.

49. Михайлов В.Я. Фотография и аэрофотография. -Л.: Геодезическая картография, 1952.

50. Михайлов Б.Б. Развитие промышленных систем технического зрения.//Робототехника: новый этап развития. М.: Наука, 1993. - 142с. ил. - (Серия "Кибернетика - неограниченные возможности и возможные ограничения").

51. Новик Ф.С., Ногин П.А. Киносъемочная оптика. -М.: Искусство,1968.

52. Павловский В. Е., Рабыкина В. 10. Моделирование алгоритмов обработки данных TV-сенсора при обнаружении препятствий мобильным роботом. // Адаптивные роботы и GSLT. Труды международной школы-семинара им. А. Петрова. Russia - Italy, 1998.

53. Пенроуз Роджер. Новый ум короля: О компьютерах, мышлении и законах физики: Пер. с англ. / Общ. Ред. В.О.Малышенко. М.: Едиториал УРСС, 2003. - 384 с.

54. Петров A.A. Об оценках перспектив развития систем технического зрения роботов // Системы технического зрения. М.: Наука, 1991. С. 116-123.

55. Петров A.A. Активное формирование моделей проблемной среды очувствленными роботами.-М.: ИППИ РАН, 1997.

56. Поль Вирильо. Машина зрения. Санкт-Петербург: Наука, 2004.

57. Промышленные роботы: Внедрение и эффективность: Пер. с яп./ АсаиК., КигамиС., КодзимаТ. И др.-М.: Мир, 1987.-384 е., ил.

58. Психология ощущений и восприятия / Под ред. 10. Б. Гиппенрейтер и др. — изд. 2-е, исправленное и дополненное. — М.: «ЧеРо», 2002. — 610 е., пл. — (Хрестоматия по психологии).

59. Разработка систем технического зрения и их применение в промышленности // Тезисы докладов научно-технической конференции, г. Устинов, 1986. С. 135.

60. Реальность и прогнозы искусственного интеллекта: Сб. статей; Пер. с англ./Под ред. и с предисл. В.Л.Стефашока. М.: Мир, 1987.-247 е., ил. - (В мире науки и техники).

61. Роберте Л. Автоматическое восприятие трехмерных объектов // Интегральные роботы, М.: Мир, 1973. С. 68-75.

62. Рубинштейн С.П. Основы общей психологии, Спб, 1999г, 720 стр

63. Русинов М.М. Техническая оптика.-Л.: Машгиз, 1961.

64. Русинов М.М. Фотограмметрическая оптика. Л.: Геодеззиздат,1962.

65. Слюсарев Г.Г. Геометрическая оптика.-М.: Изд-во АН СССР,1946.

66. Смирнов В.Д. Цифровые фотоаппараты. Базовые модели и основы теории). СПб.: Изд-во "Петербургский ин-т печати", 2002.- 192 с., илл.

67. Специальная теория относительности. М., Мир, 1967, стр. 239265.

68. Тарасенко В.П. Метод корреляционного анализа в применении к задаче автономного наведения по картам местности. Канд. Дисс. Томск, СФТИ, 1961.

69. Тимофеев A.B., Экало Ю.В. Системы цифрового и адаптивного управления роботов: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1999. 248 с.: ил. ISBN 5-288-01081-1

70. Тимофеев A.B. Адаптивные робототехнические комплексы. Л., 1988. 334 с.

71. Троицкий И.Н. Оптимальная обработка информации: (Становление и развитие принципов). М.: Знание, 1990. - 64 с. - (Новое в жизни, науке, технике. Сер. "Радиоэлектроника и связь"; №6).

72. Фаттах Нурихан. Язык богов и фараонов. Казань: Татарское книж. Изд-во, 1999.-488 с., с илл.

73. Фихтенгольц Г. М. Курс дифференциального и интегральногоисчисления. Том III. — М.: Фшматгиз, 1963 г.

74. Фу К., Гонсалес Р., Ли К. Робототехника: Пер. с англ. Под ред.

75. B.Г. Градецкого. М.: Мир, 1989.

76. Хаметов Р.К. Построение объемной модели объекта с помощью одного пассивного датчика. Шестая научная сессия аспирантов ГУАП: Сб. докл.: В 2 ч. Ч. 1. Технические науки/ СПбГУАП. СПб., 2003. 340 с.: ил. ISBN 5-808800095-1

77. Хаметов Р.К. Распознавание лиц на основе трехмерных моделей. Информационные и коммуникационные технологии в образовании: Межвузовский сборник научных трудов. Вып. 3. СПб. Изд-во Б АН, 2006.1. C. 167-170.

78. Хаметов Р.К. Моделирование системы измерения расстояний с помощью одного пассивного датчика. Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И.Герцена. Аспирантские тетради: №3 (20): Научный журнал. СПб., 2006. С. 85-89.

79. Хаметов Р.К. Моносистема определения пространственных координат объекта. Автоматизация в промышленности: №12: Ежемесячный научно-технический и производственный журнал. М., 2006. С. 12-13.

80. Хименко В.И., Маслова Ю.А. Распространение лазерного излучения в открытом атмосферном канале. Шестая научная сессия аспирантов ГУАП: Сб. докл.: В 2 ч. Ч. 1. Технические науки/ СПбГУАП. СПб., 2003. 340 е.: ил. ISBN 5-808800095-1

81. Хори Б. К. П. Зрение роботов. — М.: Мир, 1989.

82. Хромов Л.И. и др. Твердотельное телевидение. М.: Радио и связь, 1986.

83. Чуриловский В.Н. Теория оптических приборов. М.: Машиностроение, 1966.

84. Юревич Е.И. Интеллект и творчество. Экстремальная робототехника. СПб.: Изд-во СП6ГТУ,2002. Вып.ХИ.

85. Янг Дж. Ф. Робототехника. Л., Машиностроение. 1979.

86. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. М.: Сов. радио, 1979.

87. Arras К.О., Siegwart R.Y., "Feature Extraction and Scene Interpretation for Map-Based Navigation and Map Building", Proc. of SP1E, Mobile Robotics XII, Vol. 3210, p. 42-53, 1997.

88. Agin G.J. An experimental vision system for industrial application // Proc. of the 5th Intern, symp. on industr. robots. Chicago, 1975. P. 135-148.

89. Brega R., "A Real-Time Operating System Designed for Predictability and Run-Time Safety", The Fourth Int. Conference on Motion and Vibration Control (MOVIC'98), Zurich, Switzerland, 1998

90. C. Reich. Photogrammetric matching of point clouds for 3D measurement of complex objects. — Proc. SPIE 3520, 1998, pp. 100-110

91. Coombs D. Real-time binocular smooth pursuit / D. Coombs, C. Brown // International Journal of Computer Vision 1993 - Vol.11, №2- P. 147-164.

92. H. J. Tiziani. High Precision Surface Topography Measurement. — In: "Optical 3-D Measurement Tehniques Ш", A. Gruen and H. Kahmen Eds., Wichmann, 1995.

93. Julesz B. 1960. Binocular depth perception of computer-generated patterns, The Bell System Technical Journal 39(5), pp. 1125-1162.

94. Kurokawa H., Matsumoto K., Iwashita M., Nukiyama T. The Architecture and Performance of Image Pipeline Processor. Proceedings of the VLSI'83, Trondheim, Norway, August 1983, pp. 275-284.

95. Marr D. 1977. Analysis of occluding contour, Proceedings, Royal Society, London B-197, pp. 441-475.

96. Marr D. and Poggio T. 1979. A computational theory of human stereo vision, Proceedings of the Royal Society of London B 204, pp. 301-328.

97. Nebylov A., Tomita N. Control aspects of aerospace plane docking with ekranoplane for water landing. — 14th IFAC Symposium on Automatic Control in Aerospace. Seoul National University, Korea, Aug. 1998, pp.389-394.

98. P. Altmeyer, 11. Erbler, T. Kroemer, II.-P. Duwe, and K. Hoffmann. Interferometry: A new method for no-touch measurement of the surface and volume of ulcerous skin lesions. — Acta dermato-venereologica, 1995, 75, pp. 193-197

99. P. Altmeyer, H. Erbler, T. Kroemer, H.-P. Duwe, and K. Hoffmann. Interferometry: A new method for no-touch measurement of the surface and volume of ulcerous skin lesions. — Acta dermato-venereologica, 1995, 75, pp. 193-197

100. R. M. Littleworth and J.H. Chandler., Three dimensional computer graphic models by analytical photogrammetry. —Photogrammetric record, 85, 1995, pp. 65-76

101. R.Held, J.Rekosh.Science,141, 722 (1963).

102. T. A. Clarke, M A. R. Cooper, Chen J., and S. Robson., Automated three dimensional measurement using multiple ccd camera views. — Photogrammetric Record, 85, 1995, pp. 27-42

103. Vay R.N., Todd J.D. Vision system for industrial robots of NEL // Proc. of the 1st Intern, conf.: Robot vision and sensory controls. Badford, 1981. P. 13-24.

104. Woodworth R.S. Schlossberg, H. Henry Holt and Company, Experimental Psychology. 1958, pp. 455-491.