Разработка комплекса алгоритмов обработки изображений для оценки координат космического летательного аппарата в структуре автономной навигационной системы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Ян Хе Кван

• Ян Хе Кван
• кандидат технических наук
• 2001

Оглавление диссертации кандидат технических наук Ян Хе Кван

Введение

Глава 1. Автономная навигационная система КА

1.1. Структура системы

1.2. Этапы решения навигационной задачи АНС

1.3. Требования к комплексу алгоритмов обработки изображений

1.4. Комплекс алгоритмов оценки координат КА на основе обработки изображений

Глава 2. Оценка относительных координат эталонного и текущего изображений

2.1. Корреляционные системы обработки изображений

2.2. Повышение экономичности вычислений в корреляционных алгоритмах

2.3. Алгоритм оценки относительных смещений изображений на основе дискриминационных характеристик

2.4. Использование контуров с переменной толщиной линий

Глава 3. Предварительная обработка изображений

3.1. Геометрические преобразования изображений

3.2. Алгоритмы предварительной обработки изображений

3.3. Сегментация изображений

3.4. Формирование рабочих эталонных изображений 75 3.5 Получение контуров с переменной толщиной линий J

Глава 4. Исследование АНС и комплекса алгоритмов обработки изображений

4.1. Описание исследовательского комплекса

4.2. Математические модели движения КА и измерений

4.3. Результаты исследования работы АНС 98 Заключение 112 Литература

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка комплекса алгоритмов обработки изображений для оценки координат космического летательного аппарата в структуре автономной навигационной системы»

Автономная навигационная система космического аппарата (АНС КА) обеспечивает определение координат КА с заданной точностью в течение продолжительного времени без получения данных от наземного комплекса управления (НКУ).

В настоящее время вступает в эксплуатацию все большее количество низкоорбитальных спутниковых систем, например, Teledesic - около 200 спутников, обеспечивающих решение целевых задач навигации, коммуникации, мониторинга окружающей среды и др. При этом существенно возрастает нагрузка на НКУ, имеющего ограниченные ресурсы.

Использование автономной навигации позволит уменьшить нагрузку на НКУ и расширить возможности дальнейшего развития спутниковых систем.

Кроме того, существующие методы и средства определения параметров орбиты и угловых элементов ориентации спутника не обеспечивают точность, необходимую для решения многих практических задач. Так, например, для природно-ресурсных спутников типа «Ресурс 0», имеющих орбиту с наименьшей высотой 650 км и наклонением 98°, средства измерения параметров орбиты и углов ориентации обеспечивают географическую привязку космических изображений с точностью всего лишь порядка 1.5 км на местности. При этом такая точность достигается после выполнения геометрической коррекции изображений и их преобразования в картографические проекции. Применение АНС КА позволит существенно повысить точность оценки координат КА.

Рассматриваемая система может быть также использована в качестве резервного оборудования, повышающего надежность функционирования навигационных систем КА.

Экономическая целесообразность применения АНС КА, основанной на обработке изображений, определяется возможностью использования уже имеющейся на борту аппаратуры, предназначенной для решения целевых задач, в частности, мониторинга поверхности Земли. !•'> ' < ^ j . ' ;1

В рассматриваемых АНС основным источником информации, позволяющим корректировать бортовую навигационную систему, являются наблюдения

X; - ., ■■ „ ■ , . . • . '.о:; ■ ориентиров на земной поверхности. . ,а 1 В результате обработки изображений, принимаемых на борту, производится бценка координат КА относительно наземныхЧЬ^йентиров.' ; !

Необходимость использования автономией-навигации КА определяется

•' i. » ' - it - i следующими факторами: - ; в настоящее время вступает в эксплуатацию все большее количество iw >.; if. r'l^juU';,1 ' ; низкоорбитальных спутниковых систем, обеспечивающих решение различных целевых задач: навигации*, коммуникаций, мониторинга окружающей среды и др. ч . ; ' „V . I .

Использование автономной навигации Позвенит уменьшить нагрузку на НКУ и расширить возможности дальнейшего развития спутниковых систем; существующие методы и средства определения параметров орбиты и угловых элементов ориентации спутника нё'оёШпечивают точность, необходимую

V! А. О, ■ ; для решения ряда практических задач. —

Целесообразность применения, АНС . КА, основанной на приеме '.'и обработке изображений поверхности Земли, связана с возможностью использования для этих целей уже- -имеющейся приемной аппаратуры, размещаемой на борту КА для решения целевых задач, что определяет низкую стоимость АНС по сравнению с другими системами навигации. 1

Одной из ключевых проблем реализации АНС КА является формирование алгоритмов обработки изображений, позволяющих получить заданную точность оценки координат КА относительно наземных ориентиров в изменяемых условиях наблюдения (исходя из требований, предъявляемых к решению конкретных целевых задач), и обеспечивающих при этом максимальную экономию вычислительных ресурсов, необходимых для решения основных задач КА.

В известных работах, связанных с разработкой АНС КА, данной проблеме уделяется недостаточно внимания, поэтому разработка соответствующих алгоритмов оценки координат КА на основе обработки принимаемых на борту изображений является актуальной задачей.

Сложность решения данной проблемы определяется рядом факторов, в частности: геометрическими искажениями принимаемых на борту (текущих) изображений, определяемыми положением КА относительно земной поверхности;

- нестабильностью освещенности обрабатываемых изображений; помехами различного рода, ухудшающими качество текущих изображений;

- малой информативностью изображений некоторых участков земной поверхности; необходимостью повышения экономичности вычислений БЦВМ при обработке изображений.

Целью работы является разработка комплекса алгоритмов обработки изображений для подсистемы наблюдения, входящей в состав АНС КА, и соответствующего программно-математического обеспечения (ПМО).

В представленной диссертации рассмотрены вопросы, связанные с построением комплекса алгоритмов обработки изображений, принимаемых на борту КА, и отдельных частных алгоритмов, обеспечивающих требуемую точность оценки координат и повышенную вычислительную экономичность по сравнению с известными аналогами.

В первой главе диссертации «Комплекс алгоритмов АНС» представлены варианты структур автономной навигационной системы космического аппарата (АНС КА).

Проводится анализ этапов процесса оценки координат КА на основе работы

АНС.

Для оценки координат КА относительно поверхности Земли принято решение использовать корреляционные методы обработки изображений, позволяющие определить положение ТИ относительно эталонного изображения (ЭИ), хранящегося в памяти БЦВМ.

На основании анализа условий работы определены частные алгоритмы и разработана структура комплекса алгоритмов обработки изображений, реализующих основные процессы обработки изображений.

Определен критерий эффективности для оценки и сравнения альтернативных вариантов комплексов алгоритмов - минимизация времени вычислений при ограниченной ошибке оценки смещений ТИ и ЭИ.

Во второй главе «Оценка относительных координат текущего и эталонного изображений» рассматриваются проблемы формирования корреляционных алгоритмов свертки изображений для оценки положения текущего изображения (ТИ) относительно эталонного (ЭИ).

Проведен анализ основных корреляционных критериальных функций.

Для повышения экономичности вычислений при начальных смещениях ТИ относительно ЭИ, больших чем радиусы корреляции изображений предлагается использовать подход, состоящий в последовательном использовании поисковых и беспоисковых алгоритмов.

Для сокращения количества вычисляемых значений критериальных функций при поиске наилучшего совмещения ЭИ и ТИ был разработан новый подход, в дальнейшем реализуемый как DCF алгоритм, основанный на использовании свертки ТИ и знакового контурного ЭИ с переменной толщиной линий.

Предлагаемое использование ДХ позволяет применять градиентные методы поиска наилучшего совмещения ЭИ и ТИ, что существенно сокращает вычислительные затраты.

Третья глава «Алгоритмы предварительной обработки изображений» посвящена вопросам предварительной обработки ТИ, а также формированию эталонных изображений для использования их в алгоритме DCF.

В рамках решаемых задач предлагается использовать многоэтапную обработку исходных эталонных изображений (ЭИ0).

Разработаны методика, состоящая в предварительном получении исходных контурных изображений (пространственном дифференцировании) и дальнейшем наращивании толщины контурных линий, и алгоритмы формирования знаковых контурных эталонных изображений с переменной толщиной линий.

Разработан обобщенный алгоритм предварительной обработки изображений, обеспечивающий согласованное функционирование отдельных частных алгоритмов.

Четвертая глава «Исследование работы АНС» посвящена исследованию:

- эффективности разработанного комплекса алгоритмов обработки изображений;

- работоспособности АНС совместно с модулем обработки изображений.

Для исследования работоспособности АНС были разработаны методика исследований и соответствующее ПМО. Разработанная методика исследований включает моделирование полета КА с оценкой точности определения координат АНС на основе обработки получаемых изображений поверхности Земли. При этом моделируются отдельные фрагменты изображения поверхности Земли и функционирование алгоритмов обработки изображений.

В результате исследований показано, что время определения взаимных координат ЭИ и ТИ не оказывает существенного влияния на характер процесса оценки координат КА, а разработанный комплекс алгоритмов обработки изображений может быть использован в БЦВМ КА.

В целом, представленные результаты исследований подтверждают работоспособность и эффективность предложенных и разработанных алгоритмов.

В Заключении представлены основные научные и прикладные результаты работы.

1. Автономная навигационная система КА

Автономная навигационная система (АНС) КА обеспечивает определение координат КА с заданной точностью в течение продолжительного времени без получения данных от наземного комплекса управления (НКУ) [1]

Источником информации, позволяющим корректировать бортовую автономную навигационную систему в течение продолжительного времени, являются наблюдения ориентиров на земной поверхности. Модернизация существующей бортовой аппаратуры наблюдения для реализации методов автономной навигации существенно повысит эффективность работы КА.

1.1 Структура системы

Существует множество вариантов решения задачи автономной навигации КА по наземным ориентирам отличающихся как составом целевых задач, реализуемой точностью, характеристиками используемой аппаратуры, так и алгоритмически.

Варианты конфигурация АНС КА

На рис.1.1 -1.4 представлены возможные варианты построения АНС КА.[1]

В варианте 1 (рис. 1.1) линия визирования одного наземного объекта (ориентира) и связанная ось КА XYZ формируют навигационные углы а, р. Преимуществом данного варианта является простота, так как для его реализации необходимо обнаруживать только один наземный объект. К недостаткам варианта следует отнести необходимость применения дополнительных навигационных средств, например инерциальной навигационной системы (ИНС), и низкую точность, связанную с ошибками оценки ориентации КА.

Во 2-ом варианте (рис. 1.2) линии визирования трех наземных объектов (ориентиров) формируют навигационные углы е1, е2, еЗ. К достоинствам способа необходимо отнести высокую точность, так как ошибки оценки ориентации КА устраняются в процессе решения навигационной задачи, вследствие чего отпадает необходимость использования ИНС. Но при этом точность строго зависит от разрешающей способности камеры.

В вариантах 3 (рис. 1.3) и 4 (рис. 1.4), рассматриваются АНС, в которых используются один или два широкопольных звездных прибора (ШЗП) и прибор наблюдения земной поверхности. ШЗП обеспечивает высокоточное определение ориентации своей оптической оси относительно звездного неба, будучи направленным на его произвольный участок, что дает возможность установить ШЗП на борту КА неподвижно и проводить с его помощью измерения без переориентации КА. и

Рис. 1.1

Рис.1.2

Рис.1.3

Рис.1.4

Наибольшими преимуществами, в частности, по точности и быстродействию, обладает вариант с двумя звездными датчиками (рис. 1.4), которая и будет рассматриваться как основная.

Недостатком этого варианта являются относительно высокая стоимость

ШЗП.

На рис. 1.5 представлена схема АНС, которая включает два широкопольных звездных прибора (ШЗП) и приемное устройство для наблюдения земной поверхности (камера).

В результате обработки изображений земной поверхности формируются навигационные углы визирования ориентиров. Эти углы поступают на блок фильтрация, в котором проводится оценка координат КА.

Возможны различные варианты размещения ШЗП на борту КА. Из уравнений модели измерений, рассмотренных ниже [разд.4], следует, что оптимальным с точки зрения условий наблюдаемости является размещение аппаратуры, измеряющей ориентацию звезд в бортовой СК таким образом, что их оптические оси составляют с линией визирования наземного объекта угол, близкий к прямому. Учитывая это соображение, а также то, что КА постоянно ориентирован в ОСК с точностью ±4'(угловых минуты) целесообразно применить следующее размещение аппаратуры: один ШЗП установлен по оси КА, ориентированной по направлению полета (или против направления полета); другой ШЗП установлен по оси КА, нормальной к направлению полета и местной вертикали (т.е. перпендикулярно плоскости орбиты с точностью до погрешности ориентации КА в орбитальной СК).

Для наблюдения земной поверхности используются различные приемники, преобразующие принимаемые электромагнитные излучения (ЭМИ) в электрические сигналы. Такие приемники могут работать в различных диапазонах. В частности, широко используются селективные фотоэлектрические приемники оптического диапазона (фоторезисторы, фотогальванические, фотомагнитоэлектрические, фотоэмиссионные). Эти приемники имеют неодинаковую чувствительность к ЭМИ с различной длиной волны или с различным спектральным составом.

В зависимости от решаемых целевых задач применяются аналоговые и цифровые приемники излучений.

В координатных аналоговых приемниках величина выходного сигнала зависит от местоположения облученного участка светочувствительной поверхности. В частности, эти приемники могут быть использованы при аппаратной обработке аналоговых сигналов. К недостаткам подобных систем следует отнести их высокую чувствительность к воздействию дестабилизирующих факторов, таких как изменение освещенности рабочей сцены, и ограниченность реализуемых рабочих функций.

Более широкое распространение имеют многоэлементные приемники излучений, позволяющие формировать изображения, обрабатываемые на цифровых ЭВМ.

Наиболее совершенными из многоэлементных приемников являются приборы с зарядовой связью (ПЗС). В этих приемниках распределение освещенности в принимаемом изображении преобразуется в распределение носителей заряда (зарядовый рельеф), который сохраняется в потенциальных ямах под электродами МДП (металл - диэлектрик - полупроводник) - структур. Считывание информации происходит за счет переноса (последовательного или параллельного) зарядового рельефа к электродам выходных МДП-структур.

Рис. 1.5

Многоэлементные приемники излучений (МПИ) выполняются в виде линеек (приемные фоточувствительные элементы расположены на одной прямой), матриц (с числом фоточувствительных элементов: 4x4, 16x16, 32x32, 512x625 и др., с частотой считывания 0,1 . 1000 кГц и др.).

Использование матричных ПЗС в камере высокого разрешения позволяет получить в течение короткого промежутка времени подряд несколько снимков изображений одного участка поверхности Земли (это возможно, например, с помощью поворота оптической оси пеленгатора относительно КА в плоскости орбиты) [2].

Эти изображения могут обрабатываться совместно, что увеличивает объем принимаемой полезной информации. Такая методика существенно улучшает точность определения координат объекта на поверхности Земли (вследствие увеличения избыточности измерений) и точность корректирования бортовой навигационной системы по ориентирам на земной поверхности.

В настоящее время в бортовых системах наблюдения широко используются линейки до 3000 элементов и ПЗС - матрицы до 1000x1000 элементов. Радиометры и другое бортовое оборудование, построенное на принципах, отличных от использования ПЗС, позволяют получать аналогичное соотношение, т. е. до нескольких тысяч элементов в поле зрения. Вследствие этого при полосе обзора 1000-2000 км и более, необходимой для организации глобального мониторинга земной поверхности, разрешение составляет от нескольких сот метров до нескольких километров [2]. При использовании разрешения порядка десятков метров, необходимого для распознавания объектов, а также для достижения приемлемой точности автономной навигации, поле зрения не превышает десятков километров [2].

Часто бортовая система наблюдения может содержать два прибора для наблюдения земной поверхности, один из которых (низкого разрешения) — используется для глобального обзора, а другой (высокого разрешения с возможностью поворота в пределах полосы обзора первого) - для детального.

При наличии на борту средств оперативного автоматического анализа изображения такая комбинация оборудования позволит:

• первым прибором обнаружить интересующий объект;

• вторым — осуществить детальную съемку объекта с целью идентификации и определения его координат на том же пролете.

В состав измерительного комплекса АНС КА должна быть включена вычислительная система для статистической обработки угловых измерений, хранения каталогов навигационных звёзд и наземных ориентиров, обработки и анализа принимаемых изображений земной поверхности.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Ян Хе Кван

Выводы по главе 4

1. Разработаны программный комплекс для моделирования и исследования процессов оценки координат АНС КА;

2. Проведено исследование разработанных алгоритмов и ПО, показана их эффективность и работоспособность;

3. Показано, что ошибки модуля обработки изображений практически не увеличивают ошибок оценки координат КА, возникающие от ошибок звездных датчиков (не более, чем на 0,1 А9Д);

4. Точность оценки (в рассматриваемых диапазонах изменений) относительных координат ЭИ и ТИ не влияет на характер и длительность переходного процесса измерений координат КА;

5. DCF алгоритм обеспечивает высокую достоверность свертки ЭИ и ТИ при средней насыщенности изображений, при отношениях ас/аш > 5;

6. С точки зрения вычислительной экономичности DCF алгоритм существенно превосходит классический корреляционный и разностный алгоритмы.

Заключение

Основные научные и прикладные результаты работы состоят в следующем:

1. Разработана структура комплекса алгоритмов, обеспечивающего оценку координат КА относительно наземных ориентиров на основе обработки текущего изображения поверхности Земли.

2. Разработаны методика и алгоритмы предварительной обработки эталонного и текущего изображений, обеспечивающие согласованность их параметров при изменении условий наблюдения.

3. Разработана методика и алгоритм формирования знаковых контурных эталонных изображений с переменной толщиной линий.

4. Предложены и разработаны новый подход и соответствующий DCF алгоритм оценки координат ЭИ относительно ТИ, основанный на использовании дискриминационной характеристики свертки текущего изображения и знакового контурного эталонного изображений с переменной толщиной линий. Разработанный алгоритм обеспечивает существенное повышение вычислительной экономичности по сравнению с известными аналогами.

5. Разработаны программный комплекс для моделирования и исследования процессов оценки координат АНС КА, а также методика исследования.

6. Проведено исследование разработанных алгоритмов и ПО, подтвердившее работоспособность и эффективность предложенных методик и алгоритмов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Ян Хе Кван, 2001 год

1. Авиационные системы информации оптического диапазона: Справочник / Под ред. Л.З. Криксунова. - М.: Машиностроение, 1985. .с.

2. Атмосфера. /Справочник. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. — 510 с.

3. Баклицкий В.К., Бочкарев A.M., Мусьяков М.П. Методы фильтрации сигналов в корреляционно экстремальных системах навигации. -М.: Радио и связь, 1988.

4. Бейтс Р., Мак-Доннелл М. Восстановление и реконструкция изображений: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. 336 с.

5. Белоглазов И. Н., Джанджгава Г. И., Чигин Г. П. Основы навигации по геофизическим полям. — М.: Наука, 1985. — 327 с.

6. Берлянд Т. Г., Строкина П. А. Глобальное распределение общего количества облачности. Л.: Гидрометеоиздат, 1980. — 70 с.

7. Бобронников В. Т. Математические модели облачности для априорного планирования наблюдений Земли из космоса. Исследование Земли из космоса, 1981, № 1, с. 83-89.

8. ГОСТ 25645.101-83. Атмосфера Земли верхняя: модель плотности для проектных баллистических расчетов искусственных спутников Земли. Вв. с 01.01.85 — 168 с.

9. ГОСТ 25645.102-83. Атмосфера Земли верхняя: методика расчета характеристик и вариаций плотности. Вв. с 01.01.85 — 112 с.

10. ГОСТ 25645.115-84. Атмосфера Земли верхняя. Модель плотности для баллистического обеспечения полетов искусственных спутников Земли. Вв. с 01.07.85 —44 с.

11. И.Зонов Н. И. Рекуррентные алгоритмы оценивания, адаптивные к разнородным неконтролируемым факторам, и их приложения к решению навигационных задач: Дисс. канд. техн. наук. — М., 1995. — 227 с.

12. Инженерный справочник по космической технике. Изд. 2-Е, перераб. И доп. Под ред. А. В. Солодова. М., Воениздат, 1977. 430 с. с ил.

13. Ким Н.В., Семенченко С.А. Идентификация изображений с использованием контуров переменной ширины. Сб. Тезисов докладов Всероссийской конференции «Проблемы совершенствования робототехнических и интеллектуальных систем ЛА». Москва, 1996.

14. А. А. Лебедев, О. П. Нестеренко. Космические системы наблюдения: Синтез и моделирование. — М.: Машиностроение, 191. — 224 с.

15. Красовский А.А., Белоглазов И.Н, Чигин Г.П. Теория корреляционно-экстремальных навигационных систем.-М. .Наука, 1979.

16. Лазарев Л.П. Оптико-электронные приборы наведения: Учебник для технических вузов. 5-е изд., - М.: Машиностроение, 1989. 512с.

17. Малышев В. В., Красильщиков М. Н., Карлов В. И. Оптимизация наблюдения и управления летательных аппаратов. Москва: Машиностроение, 1989. — 311 с.

18. Мошкин В.И., Петров А.А., Титов B.C., Якушенков Ю.Г. Техническое зрение роботов; под общ. ред. Ю.Г.Якушенкова. М.: Машиностроение, 1990. - 272 е.: ил.

19. Применение цифровой обработки информации / под ред. А. Оппенгейма. М.: Мир, 550 с.

20. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. В 2-х т./Пер. с англ.; Под ред. Д.С. Лебедева. М.: Мир, 1982. т.1.312с.,т.2. 480с.

21. Проектирование оптико-электронных приборов / под ред.Ю.Г. Якушенкова. М.: Машиностроение, 1981. 263 с.

22. Путятин Е.П., Аверин С.И. Обработка изображений в робототехнике. М.: Машиностроение, 1990. -320 е.: ил.

23. Сихарулидзе, Ю. Г., Баллистика летательных аппаратов. М.: Наука, 1982. —351 с.

24. Справочное руководство по небесной механике и астродинамике. Под ред. Дубошина. М.:"Наука",1976. — 862 с.

25. Управление и навигация искусственных спутников Земли на околокруговых орбитах / Решетнев М. Ф., Лебедев А. А., Бартенев В. А. и др. — М.: Машиностроение, 1988. — 336 с.

26. Яншин В.В., Калинин Г.А. Обработка изображений на языке СИ для IBM PC: Алгоритмы и программы. М.: Мир, 1994. 240 с.

27. Kalman, R. Е. A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems. Jl. Of Basic Eng. (ASME) Vol. 82D, No. 1, March 1960, pp. 35 — 45.

28. Kim, N. Algorithms of observation information synthesis. ICEIC'93. Seoul, 1993.

29. Krasilshikov M. N., Jacobson M. V., Kim N. V. Development of Algorithms and Software for Autonomous Spacecraft Positioning System Based on Earth Observation. 46th IAF Congress. Oslo, Norway, October 2-6, 1995. Paper IAF-95-A.6.05

30. Malyshev, V. V., Krasilshikov, M. N., et al., Aerospace Vehicle Control. Modern Theory and Applications. Instituto de Aeronautica e Espaco, IAE Sao Jose dos Campos, Sao Paulo, Brazil, 1996.

31. N. Kim, Yang Hae Kwang. The Algorithm of Object Positioning by Contour Images.Pr. of ISPC. Science and Technique № 5, P.1. Almaty,

32. V. Malyshev, M. N. Krasilshikov, V. I. Karlov. Optimization of Observation and Control Processes. AIAA Publishing House, Washington, DC., 1992.