巡視探測任務(wù)中復(fù)雜地形信息感知與場景建模

趙迪 戴志鵬 李世其 紀(jì)合超 何寧

(1 湖北工業(yè)大學(xué)，武漢 430068)(2 華中科技大學(xué)，武漢 430074) (3 中國航天員科研訓(xùn)練中心，北京 100094)

月面巡視探測是指巡視探測器能在月球表面移動(dòng)，并利用攜帶的科學(xué)儀器對月面進(jìn)行近距離考察，完成探測、采樣、運(yùn)輸?shù)纫幌盗腥蝿?wù)的過程。月面巡視探測器所處工作環(huán)境以及任務(wù)需要不同于地面探測，其運(yùn)行于月球表面非結(jié)構(gòu)化環(huán)境，工作范圍較廣，未知因素復(fù)雜[1]。因此，為保證運(yùn)行過程的可靠性和安全性，需要解決環(huán)境感知、路徑規(guī)劃、近距離避障等問題[2]。其中，環(huán)境感知是巡視探測器在月面安全行駛并完成探測任務(wù)的重要基礎(chǔ)，也是進(jìn)行路徑規(guī)劃、自主避障等的前提條件，實(shí)現(xiàn)在月面自主獲取巡視探測器周圍地形三維信息，識別障礙物位置和大小等信息[3]。

針對巡視器在環(huán)境感知方面，國內(nèi)外學(xué)者對于環(huán)境地形感知有著深入研究。國外學(xué)者在文獻(xiàn)[4-6]中提出三種環(huán)境感知方法，分別為基于規(guī)則的、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的以及基于模糊邏輯的非結(jié)構(gòu)化地形環(huán)境感知方法，應(yīng)用視覺圖像方法來檢測和定位地形的顯著特征(石塊、坑洞等)，其中基于模糊邏輯的感知方法在一定條件下相對環(huán)境感知效果較好；我國在該領(lǐng)域起步較晚，2013年成功將月兔號巡視器送達(dá)月球，利用北京控制工程研究所研制的自主制導(dǎo)、導(dǎo)航與控制(GNC)技術(shù)[7]，首次實(shí)現(xiàn)我國地外天體表面自動(dòng)巡視探測。國內(nèi)學(xué)者提出基于Fisher準(zhǔn)則函數(shù)分割算法、基于區(qū)域生長二位直方圖熵最大法識別月表隕坑；結(jié)合最小誤差分割原理的形態(tài)學(xué)梯度算法識別石塊[8]，以及基于光照強(qiáng)弱條件下融合多種圖像算法的機(jī)器視覺環(huán)境感知方法[9]等。以上文獻(xiàn)中主要采用較為經(jīng)典的二維光學(xué)圖像來進(jìn)行環(huán)境感知，但是由于場景的復(fù)雜性、光照強(qiáng)弱不一、紋理、陰影等因素影響，使用傳統(tǒng)視覺圖像檢測方法會(huì)存在增大誤判與失效的概率，圖像特征位置與地形特征位置對應(yīng)關(guān)系不一致等問題。

本文針對巡視器在探測過程地形特征感知識別，提出一種基于點(diǎn)云的月面地形信息感知與快速三維場景建模的方法。通過深度圖像得到的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，利用三維空間目標(biāo)點(diǎn)的位置信息建立對應(yīng)的位置關(guān)系，減少對于光照強(qiáng)弱、地形紋理不一等因素的影響，便于月面環(huán)境中障礙物信息(月表隕石坑、坡、月巖)感知定位，以及根據(jù)特征信息對巡視探測器周圍環(huán)境快速三維建模，最后模擬月面環(huán)境進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。

1 地形感知建模流程

月球表面是一種典型的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境，其環(huán)境場景特征復(fù)雜，存在坑、坡、及巖石等不平坦地形，會(huì)對巡視器的移動(dòng)性能產(chǎn)生一定影響[10]，如圖1所示。

圖1 嫦娥三號巡視器以及月面地形環(huán)境Fig.1 Chang’e-3 and Lunar surface environment

月面復(fù)雜地形信息感知與建模。首先，將采集到的RGB-D數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為點(diǎn)云數(shù)據(jù)，進(jìn)行濾波以及RANSAC算法[11]估計(jì)基礎(chǔ)平面；再采用基于密度聚類的算法[12]從剩余數(shù)據(jù)中提取地形特征信息(月巖、坡、隕石凹坑)，并使用凸包圖形學(xué)方法(Convex Hull)[13]簡化特征信息；最后，計(jì)算地形障礙信息位置和月表三維場景重建，如圖2。

圖2 地形感知建模流程Fig.2 Terrain perception modeing process

1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有大量噪聲噪點(diǎn)，采用離群點(diǎn)濾波算法去除干擾數(shù)據(jù)，再通過RANSAC算法從剩余地形數(shù)據(jù)中估計(jì)基準(zhǔn)面模型，此平面是當(dāng)前具有一定起伏的數(shù)據(jù)集中在閾值t內(nèi)平面模型一致性較為良好數(shù)據(jù)子集，如圖3所示。

其算法描述如下：首先手動(dòng)設(shè)置閾值t為某一數(shù)值，從所有數(shù)據(jù)點(diǎn)中任意確定3點(diǎn)構(gòu)成的平面，計(jì)算所有數(shù)據(jù)點(diǎn)與平面的距離d，若d

(1)

算法優(yōu)點(diǎn)是可以魯棒的估計(jì)模型參數(shù)，且估計(jì)模型較為良好，噪聲干擾小。但是，它需要設(shè)置跟問題相關(guān)的固定閾值t。本文采用改進(jìn)的RANSAC算法，將t改為動(dòng)態(tài)閾值，并且設(shè)定t在機(jī)器人越障能力極限h范圍內(nèi)(t≤h)，既可以滿足移動(dòng)機(jī)器人越障能力又可以在不同地形中提取良好基準(zhǔn)面模型。針對其閾值設(shè)定的數(shù)學(xué)描述為

2.2 血清HIF-1α水平檢測結(jié)果比較 觀察組患者的血清HIF-1α水平明顯高于對照組患者，且陽性例數(shù)也明顯高于對照組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(均P<0.05)。見表2。

式中：p表示符合期望的概率，通常p=99%；w=內(nèi)點(diǎn)數(shù)/總點(diǎn)，k為算法迭代次數(shù)。

(2)

式中：n為數(shù)據(jù)集總數(shù)，di為點(diǎn)到平面的垂直距離，μ為所有點(diǎn)沿垂直地面方向的平均距離。

圖3 復(fù)雜地形預(yù)處理仿真

1.2 地形特征提取

圖8(a)為采用原始數(shù)據(jù)重建效果，總用時(shí)8.46 s，采用本文方法三維場景重建，效果如圖8(b)所示，總用時(shí)1.33 s,時(shí)間效率極大提高且起伏明顯的地形特征均有表達(dá)，例如巖石、凹坑、坡等。獲取這些較大的障礙物的位置形狀，再根據(jù)局部路徑優(yōu)化算法可以幫助巡視器自動(dòng)避開障礙物，實(shí)現(xiàn)局部自主的路徑規(guī)劃任務(wù)。

(3)

式中：pi、qi為數(shù)據(jù)集中任意兩不重復(fù)點(diǎn)的坐標(biāo)，n表示空間維度(n=3)。

為了簡化地形特征確定其輪廓，采用Convex Hull凸包算法，提取的凸包圍點(diǎn)來表示整個(gè)點(diǎn)簇。

本組收治的30例產(chǎn)后出血產(chǎn)婦經(jīng)臨床護(hù)理干預(yù)后,均得到有效控制,傷口愈合滿意,子宮復(fù)舊好,并康復(fù)出院,且無并發(fā)癥。

凸包圍點(diǎn)是點(diǎn)簇邊界輪廓的部分點(diǎn)集，可以較精確的表達(dá)地形形狀，同時(shí)極大的減少數(shù)據(jù)量，提高傳輸及建模的時(shí)間效率。

為驗(yàn)證巡視器的移動(dòng)過程中環(huán)境，試驗(yàn)地形選取與月球地形相近的環(huán)境，地形表面松軟、存在凹坑、巖石、斜坡等障礙物的沙盤中進(jìn)行。試驗(yàn)條件：采用立體視覺相機(jī)采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理在Windows系統(tǒng)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行，設(shè)備配置為Inter i5-7500CPU，8GB內(nèi)存、顯卡為NVIDIA Quadro K620；軟件環(huán)境為VS2013 C++、點(diǎn)云庫(Point Cloud Library, PCL)。選取其中一副包含巖石、凹坑等特征的數(shù)據(jù)(見圖6)進(jìn)行分析。

圖4 地形特征提取Fig.4 Terrain featurn extraction

1.3 地形信息感知與快速建模

特征提取的優(yōu)劣取決于預(yù)處理過程中基準(zhǔn)平面的估計(jì)效果和地形特征聚類效果。針對包含大量離散點(diǎn)的地形數(shù)據(jù)，分別選取其他常見的擬合平面的算法如最小二乘法、特征值法進(jìn)行對比，分析基準(zhǔn)平面方程ax+by+cz+d=0的平面參數(shù)(a、b、c、d)，運(yùn)算時(shí)間T，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)偏差，反映基準(zhǔn)平面擬合效果見表2。

圖5 地形三維重建仿真Fig.5 3-D terrain reconstruction simulation

2 試驗(yàn)分析

目前社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，社會(huì)群體對生活質(zhì)量也提出了更高的要求，對于畜禽產(chǎn)品的需求也不斷增長。反芻動(dòng)物生產(chǎn)中，抗生素的影響切實(shí)存在，而微生態(tài)制劑的優(yōu)勢在于不會(huì)形成毒副作用，不會(huì)造成污染，且具有良好經(jīng)濟(jì)性，能達(dá)到良好的飼用效果，因此，在反芻動(dòng)物生產(chǎn)中得到廣泛推廣和應(yīng)用。

圖6 彩色圖像(灰度處理)及點(diǎn)云數(shù)據(jù)Fig.6 RGB image (greysacal processing) and point cloud data

經(jīng)過對當(dāng)前視野場景中點(diǎn)云的基礎(chǔ)面估計(jì)與分割后，提取場景中的各種地形特征位置信息。如圖7所示，場景中綠色標(biāo)記處為自動(dòng)識別到的3處地形特征，分別為巖石、凹坑以及斜坡。根據(jù)其深度值可將地形障礙分為二大類，判斷障礙類型是巖石、斜坡等的凸起障礙(用字母Hi表示，i為編號)，或?yàn)榭?、洞等凹陷障礙(用字母Gj表示，j為編號)，見表1。

影響水利工程施工現(xiàn)場管理的因素較多，且存在許多不確定性。主要有自然因素、人為因素、社會(huì)因素。自然因素是指水文氣象、地形地質(zhì)和水土類型等；人為因素是指施工人員整體素質(zhì)的高低，技術(shù)能力的強(qiáng)弱，配合能力的好壞等；社會(huì)因素是指政治環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)安全等背景因素。

為減少數(shù)據(jù)量，將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行凸包圍輪廓提取，利用簡化后的數(shù)據(jù)生成三維包絡(luò)體，確定地形特征的大小形狀，具體數(shù)據(jù)如下：G1凹坑的原始點(diǎn)簇?cái)?shù)量為4825個(gè)，輪廓點(diǎn)118個(gè)，精簡率達(dá)97.5%，相對坐標(biāo)(0.124，-0.086，-1.648)，直徑為0.78 m，深0.32 m。H1斜坡地形數(shù)據(jù)精簡率達(dá)到96.9%，其相對位置坐標(biāo)為(1.019，0.239，-3.579)。H2精簡率達(dá)89.1%，坐標(biāo)為(-0.338，0.163，-0.705)，形狀為圓柱體，直徑為0.27 m，高0.28 m，見表1。

表1 地形特征

數(shù)據(jù)預(yù)處理后，地面上的隕石坑、斜坡、月巖等特征被分割為彼此不連通區(qū)域，故地面上的地形特征位置以及范圍可以通過計(jì)算密度聚集區(qū)域點(diǎn)簇的位置形狀來確定。采用DBSCAN密度聚類算法結(jié)合K-維樹(K-dimensional樹簡稱)搜索算法，將點(diǎn)間距離s滿足密度可達(dá)條件的點(diǎn)歸為一類點(diǎn)簇，直到找到所有點(diǎn)簇，仿真結(jié)果見圖4。其中s采用歐式距離描述為

大學(xué)生作為創(chuàng)業(yè)浪潮的主力軍之一，應(yīng)該注重提升自身創(chuàng)業(yè)融資能力，多方了解互聯(lián)網(wǎng)融資渠道及融資現(xiàn)狀，快速識破“掛羊頭賣狗肉”的無良互聯(lián)網(wǎng)融資平臺(tái)。大學(xué)生還應(yīng)找到創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的核心發(fā)展命脈，結(jié)合當(dāng)今時(shí)代的發(fā)展趨勢，正確客觀評估項(xiàng)目的價(jià)值，投資規(guī)模以及行業(yè)特性。其次，大學(xué)生應(yīng)提高自身溝通表達(dá)能力及高效執(zhí)行能力，在面對互聯(lián)網(wǎng)融資相關(guān)問題時(shí)不至于措手不及。

圖8 使用原始數(shù)據(jù)和本文方法進(jìn)行三維場景重建對比

3 試驗(yàn)結(jié)果評價(jià)分析

3.1 算法效果分析

以較為精簡的包圍點(diǎn)集來描述地形特征，分別計(jì)算地形特征的中心位置、輪廓范圍以及深度，并根據(jù)其包絡(luò)體以及基準(zhǔn)面信息，快速重建場景三維模型。仿真如圖5所示，重建的三維場景模型以及地形特征信息，可以為巡視器執(zhí)行探測任務(wù)時(shí)提供障礙物位置信息，以及合理的路徑規(guī)劃。

藥物處理24 h后收集各組細(xì)胞，加入PBS用移液器打散至單細(xì)胞懸液，液氮反復(fù)凍融3次，使細(xì)胞破碎。12000 r/min離心10 min，上清為細(xì)胞勻漿液，BCA法蛋白定量。按照MDA,SOD,GSH檢測試劑盒說明書進(jìn)行操作，酶標(biāo)儀分別在532 nm，550 nm，420 nm波長處記錄吸光度值，根據(jù)公式計(jì)算MDA，GSH的含量，總SOD的活力值。

表2 擬合基準(zhǔn)平面算法對比

表2中參數(shù)σ是反映數(shù)據(jù)相對于基準(zhǔn)平面的離散程度，σ值越大說明數(shù)據(jù)越離散，受到異常值、離散值的影響較大，基準(zhǔn)平面估計(jì)效果差。本文方法標(biāo)準(zhǔn)差值較小，算法時(shí)間相對較少，最終得到的平面參數(shù)也較為合理，基準(zhǔn)平面估計(jì)效果較好。

針對地形特征聚類效果，采用緊密性指標(biāo)(Compactness，CP)、間隔性指標(biāo)補(bǔ)(Separation，SP)、戴維森堡丁指數(shù)(Davies-Bouldin，DBI)、鄧恩指數(shù)(Dunn Validity Index，DVI)等進(jìn)行分析[14]。其公式為

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

第二，如果所學(xué)內(nèi)容涉及到運(yùn)算律，而且授課的時(shí)間在學(xué)運(yùn)算律之后，例如“小數(shù)乘法”本質(zhì)上是乘法分配律，老師們應(yīng)充分利用運(yùn)算律的知識，使學(xué)生不僅能夠理解新知識，而且也加深了對運(yùn)算律的認(rèn)識.

選用3種常用算法對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類提取特征。采用K-Mean 算法效果、層次聚類算法效果、DBSACN算法效果。分析3種聚類算法各個(gè)評價(jià)指標(biāo)，其中CP值越小，點(diǎn)簇類內(nèi)越緊湊；SP越大，各點(diǎn)簇類間距離越遠(yuǎn)；DBI越小、DVI越大，代表點(diǎn)簇類內(nèi)間距越小，點(diǎn)簇類間間隔大，分類明確。對比表3可知，DBSCAN算法分類效果簇內(nèi)緊密，簇間分離，分類效果較好，且用時(shí)很短。

表3 聚類評價(jià)表

3.2 地形重建效果分析

圖9從左至右分別為相機(jī)拍攝多幀數(shù)據(jù)下的RGB圖、地形特征感知圖、原始數(shù)據(jù)重建圖與本文方法重建圖，驗(yàn)證本文算法在不同場景下的效果。從圖9中可以觀察到，非結(jié)構(gòu)化場景中的石塊、坑洞、坡等均被感知識別出，并可以輸出其坐標(biāo)信息，同時(shí)保留場景特征的前提下極大的縮短了場景三維建模時(shí)間，具體數(shù)據(jù)見表4。

圖9 多場景下地形信息感知及快速場景重建Fig.9 Terrain information perception and fast scene reconstruction in multi-scene

場景編號點(diǎn)數(shù)/個(gè)有效特征/個(gè)特征感知時(shí)間/ms原始數(shù)據(jù)重建時(shí)間/ms本文方法重建時(shí)間/ms111522333757070884215774722215887770314125634477578984417800443485000765

4 結(jié)束語

本文提出了一種復(fù)雜地形信息感知與場景建模的方法，并通過模擬場景驗(yàn)證該方法在識別定位非結(jié)構(gòu)化地形中障礙物的有效性和可行性，大幅度地提高了三維場景重建時(shí)間效率。針對月面探測過程可以實(shí)現(xiàn)巡視器自主的地形障礙物檢測與識別，為路徑規(guī)劃、避障提供判斷依據(jù)與數(shù)據(jù)支持；同時(shí)，為實(shí)時(shí)重構(gòu)月面三維環(huán)境提供幫助，有利于遙操作人員多角度、多維度、更直觀地了解巡視器周圍地形環(huán)境，做出合理決策。本算法在地形變化平緩時(shí)應(yīng)用良好，但對于地形中的突出尖銳物，算法會(huì)有所忽略(例如，具有棱角鋒利的石塊的某些表面)。在后續(xù)的研究中，應(yīng)對地形尖銳物體感知展開研究，進(jìn)一步優(yōu)化改進(jìn)算法，也可以結(jié)合增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)與混合現(xiàn)實(shí)技術(shù)，在地面模擬月表地形環(huán)境，實(shí)現(xiàn)多人共享，更加立體以及更沉浸式的操作與觀測體驗(yàn)。