Главная
Технология и конструирование в электронной аппаратуре, 2022, № 1-3, с. 8-21.
DOI: 10.15222/TKEA2022.1-3.08
УДК 004.383.3
Розрахунок дискретної кореляційної функції у фасетних системах технічного зору
(українською мовою)
Боровицький В. М., Антоненко В. А.

Україна, Національний технічний університет України «Київський Політехнічний Інститут ім. Ігоря Сікорського».

Запропоновано фасетну систему технічного зору, яка складається з однакових фасетних елементів. Кожний фасетний елемент містить оптичну систему, декілька фотоприймачів, попередній підсилювач та універсальний мікроконтролер. У такій системі всі фасетні елементи працюють паралельно та незалежно один від одного. Кожний фасетний елемент здійснює швидке вимірювання кутової швидкості об’єктів у своєму полі зору шляхом обчислення дискретних кореляційних функцій сигналів фотоприймачів. Досліджено можливість застосування у фасетних елементах недорогих універсальних мікроконтролерів.

Ключові слова: системи технічного зору, цифрова обробка сигналів, кутова швидкість, дискретна кореляційна функція, цифрові камери, безпілотні літальні апарати.

Дата подання рукопису 20.01 2022
Використані джерела
  1. Custers B. The Future of Drone Use. Hague: TMC Asser Press, 2016. https://doi.org/10.1007/978-94-6265-132-6
  2. D'Andrea R. Can drones deliver? IEEE Trans. on Automation Science and Engineering, 2014, no. 11(3), pp. 647–648. https://doi.org/10.1109/TASE.2014.2326952
  3. Gallego G., Delbruck T., Orchard G. at al. Event-based vision: A survey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2019, vol. 44, iss. 1, pp. 154–180. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2020.3008413
  4. Barrios-Aviles J., Iakymchuk T., Samaniego J. et al. Movement detection with event-based cameras: Comparison with frame-based cameras in robot object tracking using powerlink communication. Electronics, 2018, no. 7(11), 304, pp. 1–19. https://doi.org/10.3390/electronics7110304
  5. Doge J., Hoppe C., Reichel P. et al. A 1 megapixel HDR image sensor soc with highly parallel mixed-signal processing. Proc. of 2015 IISW, 2015, Vaals, Netherlands. https://bit.ly/3xLBdHl
  6. Franceschini N. Small brains, smart machines: from fly vision to robot vision and back again. Proc. of IEEE, 2014, no. 102, pp. 1–31. https://doi.org/10.1109/JPROC.2014.2312916
  7. Leitel R., Bruckner A., Buss W. et al. Curved artificial compound-eyes for autonomous navigation. Proc. of SPIE, 2014, vol. 9130, рp. 91300H. https://doi.org/10.1117/12.2052710
  8. Colonnier F., Ramirez-Martinez S., Viollet S. et al. A bio-inspired sighted robot chases like a hoverfly. Bioinspiration&Biomimetics, 2019, vol. 14, no. 3, 036002. https://10.1088/1748-3190/aaffa4
  9. Juston R., Viollet S. A miniature bio-inspired position sensing device for the control of micro-aerial robots. Proc. of IEEE/RSJ, 2012, Vilamoura, pp. 1118–1124. http://dx.doi.org/10.1109/IROS.2012.6385937
  10. Colonnier F., Manecy A., Juston R. at al. A small-scale hyperacute compound eye featuring active eye tremor: Application to visual stabilization, target tracking, and short-range odometry. Bioinspiration&biomimetics, 2015, no. 10(2), 026002. https://doi.org/10.1088/1748-3190/10/2/026002
  11. Zhao J., Hu C., Zhang C. et al. A bio-inspired collision detector for small quadcopter. Proc. of IJCNN 2018, 2018, pp. 1–7. https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489298
  12. Ruffier F., Viollet S., Amic S. et al. Bio-inspired optical flow circuits for the visual guidance of micro air vehicles. Proc. of ISCAS 2003, 2003, pp. III-III. https://doi.org/10.1109/ISCAS.2003.1205152
  13. Aubepart F., Serres J., Dilly A. et al. Field programmable gate array (FPGA) for bio-inspired visio-motor control systems applied to micro-air vehicles. Aerial Vehicles. Delph, InTech, 2009, https://doi.org/10.5772/6466
  14. Mockel R. Bio-Inspired Optical Flow Vision Sensors for Visual Guidance of Autonomous Robots. Dissertation … Doctor of Sciences – DISS. ETH no. 20736, 1981, 270 p. https://www.research-collection.ethz.ch/handle/20.500.11850/153958
  15. Баклицкий В.К. Корреляционно-экстремальные методы навигации и наведения, Тверь, Книжный клуб, 2009, 360 с.
  16. Боровицький В., Антоненко В. Датчик швидкості для безпілотного літального апарата. Патент України № 143 242, 27.07.2020, бюл. № 14.
  17. Borovytsky V., Antonenko V. Biologically inspired compound eye. Proc. SPIE, 2020, vol. 11369, рp. 113691T. https://doi.org/10.1117/12.2553678
  18. Valavanis K.P., Vachtsevanos G. J. Handbook of Unmanned Aerial Vehicles. Heidelberg, Springer Publishing Company Inc., 2014, 3022 p. https://doi.org/10.5555/2692452
  19. Нуссбаумер Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления свёрток. Москва: Радио и связь, 1985, 248 с.
  20. Microchip Technology Inc. 8-bits MCUs. AVR® MCUs, https://www.microchip.com/en-us/products/microcontrollers-and-microprocessors/8-bit-mcus/avr-mcus
  21. STMicroelectronics. STM32F103, https://www.st.com/en/microcontrollers-microprocessors/stm32f103.html
  22. Ревич Ю. В. Практическое программирование микроконтроллеров Atmel AVR на языке ассемблера. Санкт-Петербург, БХВ-Петербург, 2011, 352 с.
  23. Козаченко В. Ф. Практический курс микропроцессорной техники на базе процессорных ядер ARM-Cortex-M3/M4/M4F, Москва, МЭИ, 2019, 543 с.
  24. Roubieu F. L., Expert F., Boyron M. et al. A novel 1-gram insect based device measuring visual motion along 5 optical directions. Sensors, 2011 IEEE Proc., 2011, Limerick, Ireland. pp. 687–692, https://doi.org/10.1109/ICSENS.2011.6127157
  25. Viel С., Viollet S. Fast normalized cross-correlation for measuring distance to objects using optic flow, applied for helicopter obstacle detection. Measurement, 2020, vol. 172, no. 5, pp. 108911–108921. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.108911.