📄Работа №204512
Тема: РАЗРАБОТКА ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО УСТРОЙСТВА ДЛЯ ПОСАДКИ НА КОСМИЧЕСКИЙ ОБЪЕКТ
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Информатика и вычислительная техника
Объем:
105 листов
Год:
2019
Просмотров:
45
4900
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
АННОТАЦИЯ 2
ВВЕДЕНИЕ 8
1. ОБЗОРНО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 10
1.1 Системы технического зрения 10
1.2 Цифровая обработка изображений 14
1.3 Алгоритмы цифровой обработки изображений 16
1.4 Анализ прототипа структурной схемы 21
1.5 Патентный обзор 23
1.6 Обзор оптико-электронных средств 27
1.7 Измерительные устройства в составе КА «Хаябуса-2» 30
1.8 Анализ технических требований разрабатываемого устройства 33
2. ВЫБОР И ОБОСНОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММ 37
2.1 Требования, предъявляемые к алгоритму 37
2.2 Методы распознавания изображений 37
2.3 Освещение поверхности астероида с помощью структурированного
света 39
2.4 Теоретико-множественные операции над изображениями 40
2.5 Выбор программной среды 43
2.6 Выбор прототипа рабочей программы 44
3. АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ 52
3.1 Программная реализация алгоритма 52
3.2 Формирование изображений в структурированном освещении 60
3.3 Создание макета поверхности астероида в программном пакете
КОМПАС 3D 62
3.4 Эмулирование принципа работы структурированного освещения в
программном пакете КОМПАС 3D 66
4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЙ РАЗДЕЛ 71
4.1 Проверка алгоритмов поиска посадочных площадок на макете 71
4.2 Определение погрешности камер и размера посадочной площадки .... 78
4.3 Оценка по времени работы 80
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 86
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 88
ПРИЛОЖЕНИЯ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Спецификация. Сборочный чертеж 92
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Листинг нейросетевого алгоритма 103
ПРИЛОЖЕНИЕ С. Листинг алгоритма, основанного на структурированном освещении 110
ВВЕДЕНИЕ 8
1. ОБЗОРНО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 10
1.1 Системы технического зрения 10
1.2 Цифровая обработка изображений 14
1.3 Алгоритмы цифровой обработки изображений 16
1.4 Анализ прототипа структурной схемы 21
1.5 Патентный обзор 23
1.6 Обзор оптико-электронных средств 27
1.7 Измерительные устройства в составе КА «Хаябуса-2» 30
1.8 Анализ технических требований разрабатываемого устройства 33
2. ВЫБОР И ОБОСНОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММ 37
2.1 Требования, предъявляемые к алгоритму 37
2.2 Методы распознавания изображений 37
2.3 Освещение поверхности астероида с помощью структурированного
света 39
2.4 Теоретико-множественные операции над изображениями 40
2.5 Выбор программной среды 43
2.6 Выбор прототипа рабочей программы 44
3. АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ 52
3.1 Программная реализация алгоритма 52
3.2 Формирование изображений в структурированном освещении 60
3.3 Создание макета поверхности астероида в программном пакете
КОМПАС 3D 62
3.4 Эмулирование принципа работы структурированного освещения в
программном пакете КОМПАС 3D 66
4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЙ РАЗДЕЛ 71
4.1 Проверка алгоритмов поиска посадочных площадок на макете 71
4.2 Определение погрешности камер и размера посадочной площадки .... 78
4.3 Оценка по времени работы 80
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 86
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 88
ПРИЛОЖЕНИЯ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Спецификация. Сборочный чертеж 92
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Листинг нейросетевого алгоритма 103
ПРИЛОЖЕНИЕ С. Листинг алгоритма, основанного на структурированном освещении 110
📖 Аннотация
В данной работе представлена разработка и программно-алгоритмическое обоснование измерительного устройства для автономной посадки космического аппарата на малые небесные тела. Актуальность исследования обусловлена необходимостью создания систем навигации, независимых от спутниковых сигналов, для миссий к астероидам и кометам, где традиционные методы позиционирования ненадежны или неприменимы. Основным результатом является создание функционального макета устройства, интегрирующего нейросетевой алгоритм для распознавания посадочных площадок и алгоритм структурированного освещения для оценки рельефа. Тестирование на изображениях реальных астероидов и специально созданном 3D-макете поверхности показало высокую эффективность нейронной сети, обеспечившей распознавание 98,5% пригодных зон на этапе приближения. Научная значимость заключается в синтезе методов машинного зрения для космической навигации, а практическая — в возможности интеграции разработанных решений в бортовые системы перспективных автоматических станций. Теоретической основой послужили исследования в области систем технического зрения (Фролов И.И., Лукашевич М.М.), их применения в авиации (Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю.) и для навигации беспилотных аппаратов (Алпатов Б.А., Бабаян П.В.), а также анализ опыта миссии «Хаябуса-2».
📖 Введение
В настоящее время решение задач слежения за дорожной обстановкой, получения визуальной информации с беспилотных летательных аппаратов или роботов, охрана и наблюдение за территорией требует современных и качественных решений. Системы технического (машинного) зрения (СТЗ) являются наиболее подходящим решением для таких задач. Они имеют ряд преимуществ, позволяющих получать разнородную информацию, включающую в себя данные о расстоянии до наблюдаемого объекта, определение его формы и размеров, а также распознавание объектов.
Системы технического зрения рекомендованы к использованию в тех случаях, когда накладываются жесткие ограничения на габариты и массу готового устройства, что актуально для разрабатываемого устройства.
В процессе полета космического аппарата в космосе необходима определение его местоположения, а также его ориентация в пространстве. Обычно, в качестве такой системы, используют глобальную навигационную спутниковую систему (ГЛОНАСС), однако ее использование может быть затруднено или вовсе невозможно. Перспективным решением в позиционировании беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), которые не нуждаются в данных со спутниковых систем навигации, является актуальным направлением исследований. В качестве способа решения такой задачи часто задумываются над оснащением летательного аппарата фото или видеокамерами (одной или несколькими) и использовании методов технического зрения, включающих обработку и анализ изображений.
Необходимость использования технического зрения связана с все возрастающим уровнем требований к точности, скорости обработки и надежности в современном производстве и научных исследованиях.
Востребованность разработки данной системы состоит в том, что сбор информации для выбора места посадки будет производиться непосредственно на самом космическом аппарате, без передачи данных на Землю и обратно. Данный подход и решению задачи существенно сократитвремя, необходимое для поиска площадки и посадки космического аппарата (КА) на поверхность астероида.
Целью данной работы является изучение принципа действия и разработка измерительного устройства для посадки на космический объект.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
• исследование актуальности предложенной темы, подбор и анализ литературных, патентных и других источников информации в связи с целью работы, обзор существующих аналогов, определение параметров системы;
• анализ алгоритма и программной среды для поиска пригодных мест посадки, обоснование требований, предъявляемых к алгоритму;
• разработка алгоритма и программного кода для работы измерительного устройства;
• проведение экспериментальных исследований с измерительным устройством с помощью нейронной сети и структурированного освещения, составление технической документации, представление результатов исследований.
Системы технического зрения рекомендованы к использованию в тех случаях, когда накладываются жесткие ограничения на габариты и массу готового устройства, что актуально для разрабатываемого устройства.
В процессе полета космического аппарата в космосе необходима определение его местоположения, а также его ориентация в пространстве. Обычно, в качестве такой системы, используют глобальную навигационную спутниковую систему (ГЛОНАСС), однако ее использование может быть затруднено или вовсе невозможно. Перспективным решением в позиционировании беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), которые не нуждаются в данных со спутниковых систем навигации, является актуальным направлением исследований. В качестве способа решения такой задачи часто задумываются над оснащением летательного аппарата фото или видеокамерами (одной или несколькими) и использовании методов технического зрения, включающих обработку и анализ изображений.
Необходимость использования технического зрения связана с все возрастающим уровнем требований к точности, скорости обработки и надежности в современном производстве и научных исследованиях.
Востребованность разработки данной системы состоит в том, что сбор информации для выбора места посадки будет производиться непосредственно на самом космическом аппарате, без передачи данных на Землю и обратно. Данный подход и решению задачи существенно сократитвремя, необходимое для поиска площадки и посадки космического аппарата (КА) на поверхность астероида.
Целью данной работы является изучение принципа действия и разработка измерительного устройства для посадки на космический объект.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
• исследование актуальности предложенной темы, подбор и анализ литературных, патентных и других источников информации в связи с целью работы, обзор существующих аналогов, определение параметров системы;
• анализ алгоритма и программной среды для поиска пригодных мест посадки, обоснование требований, предъявляемых к алгоритму;
• разработка алгоритма и программного кода для работы измерительного устройства;
• проведение экспериментальных исследований с измерительным устройством с помощью нейронной сети и структурированного освещения, составление технической документации, представление результатов исследований.
✅ Заключение
Цель работы, была достигнута, а именно был разработан макет измерительного устройства для посадки на космический объект. Все задачи, поставленные в начале выполнения работы, были проработаны и решены. Разработанное измерительное устройство позволяет произвести автоматический (без участия оператора) поиск необходимых мест для посадки космического аппарата на малый небесный объект.
Новизну данной системы характеризует то, что большая часть известных космических аппаратов неспособна напрямую, с помощью программного обеспечения, без участия оператора выбрать место посадки на малое небесное тело. В то время как разработанное устройство способно справится с поставленной задачей.
В ходе выполнения работы в качестве прототипа оптико-электронных средств были выбраны средства, используемые в миссии «Хаябуса-2».
Был создан алгоритм для обучения нейронной сети. Алгоритм был протестирован на изображениях реальных астероидов. Разработан алгоритм, основанный на структурированном освещении, так как протестировать данный алгоритм на снимках реальных астероидов невозможно (на плоском снимке невозможно получить отклонения лазерной сетки), то для решения этой задачи был создан макет участка поверхности астероида в программном пакете КОМПАС 3D.
В ходе проверки разработанных алгоритмов на макете были получены следующие результаты: при обнаружении мест для посадки с расстояния от 1 км до 100 метров нейросетевой алгоритм распознал 98,5% посадочных площадок в видимой области. Начиная со 100 метров, в работу вступает алгоритм, основанный на структурированном освещении, который смог обнаружить на макете 2293 квадратных площадок, со стороной 2,7 метра, на которые возможна посадка космического аппарата и спускаемого модуля.
Алгоритмы являются взаимодополняющими, следовательно, при невозможности работы одного из них, его можно заменить другим.
При расчете абсолютной погрешности узкоугольной, при угле обзора 1° и широкоугольной, при угле обзора 20°, видеокамер значение погрешности составило 8,9-10-4 град/пикс, для узкоугольной и 0,018 град/пикс для широкоугольной.
Был получен график зависимости абсолютной погрешности масштабного коэффициента от расстояния до поверхности астероида, значение погрешности удовлетворяет условию в 1% относительно размера посадочной площадки.
Была проведена оценка по быстродействию алгоритма. Время совместной работы двух алгоритмов для поиска посадочных площадок не превышает значения в 200 секунд.
Главной особенностью алгоритма со структурированным освещением является быстродействие и точность работы, а также сканирование всего поля зрения в одном кадре. К преимуществам нейросетевого алгоритма относятся быстрый процесс обучения, возможность классификации целого набора данных (изображения поверхности астероида) по отдельным элементам (блокам, на которые оно разбивается).
На основе полученных результатов был разработан макет измерительного устройства для посадки на космический объект, содержащий в своем составе физический макет поверхности, фотоаппарат, компьютер с программным обеспечением и мультимедийный проектор. На макете планируется проведение последующих исследований в рамках молодежного конструкторского бюро ЮУрГУ «Астероид». В процессе исследований будет формироваться алгоритм привязки локальной системы координат к поверхности астероида по реперным точкам в виде искажений сетки относительно неровностей поверхности.
Новизну данной системы характеризует то, что большая часть известных космических аппаратов неспособна напрямую, с помощью программного обеспечения, без участия оператора выбрать место посадки на малое небесное тело. В то время как разработанное устройство способно справится с поставленной задачей.
В ходе выполнения работы в качестве прототипа оптико-электронных средств были выбраны средства, используемые в миссии «Хаябуса-2».
Был создан алгоритм для обучения нейронной сети. Алгоритм был протестирован на изображениях реальных астероидов. Разработан алгоритм, основанный на структурированном освещении, так как протестировать данный алгоритм на снимках реальных астероидов невозможно (на плоском снимке невозможно получить отклонения лазерной сетки), то для решения этой задачи был создан макет участка поверхности астероида в программном пакете КОМПАС 3D.
В ходе проверки разработанных алгоритмов на макете были получены следующие результаты: при обнаружении мест для посадки с расстояния от 1 км до 100 метров нейросетевой алгоритм распознал 98,5% посадочных площадок в видимой области. Начиная со 100 метров, в работу вступает алгоритм, основанный на структурированном освещении, который смог обнаружить на макете 2293 квадратных площадок, со стороной 2,7 метра, на которые возможна посадка космического аппарата и спускаемого модуля.
Алгоритмы являются взаимодополняющими, следовательно, при невозможности работы одного из них, его можно заменить другим.
При расчете абсолютной погрешности узкоугольной, при угле обзора 1° и широкоугольной, при угле обзора 20°, видеокамер значение погрешности составило 8,9-10-4 град/пикс, для узкоугольной и 0,018 град/пикс для широкоугольной.
Был получен график зависимости абсолютной погрешности масштабного коэффициента от расстояния до поверхности астероида, значение погрешности удовлетворяет условию в 1% относительно размера посадочной площадки.
Была проведена оценка по быстродействию алгоритма. Время совместной работы двух алгоритмов для поиска посадочных площадок не превышает значения в 200 секунд.
Главной особенностью алгоритма со структурированным освещением является быстродействие и точность работы, а также сканирование всего поля зрения в одном кадре. К преимуществам нейросетевого алгоритма относятся быстрый процесс обучения, возможность классификации целого набора данных (изображения поверхности астероида) по отдельным элементам (блокам, на которые оно разбивается).
На основе полученных результатов был разработан макет измерительного устройства для посадки на космический объект, содержащий в своем составе физический макет поверхности, фотоаппарат, компьютер с программным обеспечением и мультимедийный проектор. На макете планируется проведение последующих исследований в рамках молодежного конструкторского бюро ЮУрГУ «Астероид». В процессе исследований будет формироваться алгоритм привязки локальной системы координат к поверхности астероида по реперным точкам в виде искажений сетки относительно неровностей поверхности.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.